दरअसल यह कोई तकनीकी समस्या नहीं है, बल्कि मानव मस्तिष्क की समस्या है। यह आपको आश्चर्यचकित कर सकता है, लेकिन मुझे समझाएं। मैं जो कहता हूं उसके लिए मेरे पास अच्छा आधार है।
समस्या का एक हिस्सा यह है कि सॉफ्टवेयर अपडेट और पैच कैसे लागू होते हैं, लेकिन यह समस्या का मूल नहीं है जो मुझे नहीं लगता है।
हार्डवेयर मशीनें वास्तव में पिछले कुछ वर्षों में काफी तेजी से बढ़ी हैं, लेकिन सॉफ्टवेयर को इसे लोड करने की क्षमता में और भी तेज दर से वृद्धि हुई है, इस धारणा और वास्तविकता को देखते हुए कि कुछ चीजें धीमी हैं, जैसे वे हैं।
उदाहरण के लिए मेरे पहले Z-80 बॉक्स में 1 मेगा हर्ट्ज की घड़ी की गति थी। अब मेरा विकास मंच २.६६ ghz पर चलता है, या २००० गुना अधिक तेजी से। मुझे ठीक से याद नहीं है, लेकिन सभी CPM लगभग 16kb में फिट हैं। अब विंडोज है जो जानता है कि कितना बड़ा है, लेकिन बहुत बड़ा है। यह अमूर्तता की कई परतों का उपयोग करता है जो आश्चर्यजनक चीजों को अधिक सामान्य तरीके से प्राप्त करते हैं, लेकिन ये परतें प्रदर्शन पर टोल लेती हैं।
मुझे मानव मस्तिष्क में वापस जाने दो। यह अच्छी तरह से समझा जाता है कि कई वर्षों के लिए सॉफ्टवेयर इंजीनियरों ने कुछ अच्छे कारणों के साथ कहा और विश्वास किया है, कि हार्डवेयर बस तेज और तेज हो जाएगा और इसलिए सॉफ्टवेयर को अनुकूलन के मुद्दों से सावधान रहने की आवश्यकता नहीं है। इसलिए प्रोग्रामर ने चीजों को काम करने के लिए और जल्दी से गति की कीमत पर किया, ... यह सोचकर कि हार्डवेयर लोग उस समस्या का ध्यान रखेंगे। इसलिए अपडेट और पैच को उस सोच के साथ किया जाता है जो वे अस्थायी हैं, यानी अल्पावधि।
यह है: अल्पावधि, सूक्ष्म सोच, लंबी अवधि में, स्थूल समस्या।
मैंने कई साल पहले एक दिलचस्प किताब पढ़ी थी, जहां वैज्ञानिकों के एक जोड़े ने इस अल्पकालिक बनाम दीर्घकालिक मानव सोच की समस्या को निर्धारित किया था, और मनुष्यों की एक विस्तृत श्रृंखला पर कुछ प्रयोग किए थे कि वे कैसे इन व्यापारों को बनाते हैं। उनकी पुस्तक न्यू वर्ल्ड न्यू माइंड है, और लेखक पॉल एर्लिच और रॉबर्ट ऑर्नस्टीन हैं। मैं इसे पिछले 20 वर्षों में पढ़ी गई सबसे महत्वपूर्ण पुस्तक के रूप में रखूंगा क्योंकि इसने इस समस्या को हल करने के लिए एक ठोस रूपरेखा प्रदान की।
उन्होंने जो उल्लेख किया वह यह था कि मानव मस्तिष्क एक ऐसे समय में विकसित हुआ जब अल्पकालिक निर्णय लिए गए। पल और दिन के लिए जियो, लेकिन भविष्य के बारे में ज्यादा मत सोचो। यह सिर्फ इसके लायक नहीं था। इसलिए हमारी चीजों के बारे में हमारी समझदारी जो अक्सर निर्णय लेने के लिए उपयोग की जाती है, मस्तिष्क का एक बहुत पुराना हिस्सा है और कई आधुनिक समस्याओं के अनुकूल नहीं है। और मस्तिष्क के पास विकसित होने के लिए कोई वास्तविक समय नहीं है क्योंकि दुनिया तेजी से जनसंख्या वृद्धि और चीजों पर प्रौद्योगिकी के प्रभाव के साथ बदल गई है।
प्रोफेसर के एर्लिच और ऑर्स्टीन ने जो खोज की, वह बहुत ही स्मार्ट और अच्छी तरह से शिक्षित पीएचडी की थी, लेकिन शॉर्ट टर्म बनाम लॉन्ग टर्म समस्याओं के साथ प्रस्तुत किए जाने पर भी जेनेटर्स ने वही गलतियाँ कीं। ऐसा कुछ नहीं जो हम आम तौर पर सोचते हैं।
आज दुनिया में यही समस्या कैसे चल रही है, इसका एक बहुत अच्छा और सम्मोहक उदाहरण, हार्डवेयर पर्यावरण के साथ नहीं करना है, लेकिन यह बड़ा भाई है जो हम रहते हैं। हम इंसान आम तौर पर आज के लिए, आज के लिए जीने की गलती कर रहे हैं, लेकिन वास्तविकता यह है कि ग्लोबल वार्मिंग वास्तव में हम पर है क्योंकि हमने इसके लिए अनुमति नहीं दी है या इससे निपटने के उपाय नहीं किए हैं। यह सॉफ़्टवेयर की समस्या से हार्डवेयर का धीमा होना है, फिर से, लेकिन एक अलग संदर्भ में।
ऑर्नस्टीन और एर्लीच ने सुझाव दिया कि हम अपने निर्णय को अपनी प्रवृत्ति पर नहीं बल्कि डेटा और आंकड़ों पर आधारित करके अधिक सही निर्णय लेने में सक्षम हो सकते हैं। इसलिए उदाहरण के लिए यदि एक सॉफ्टवेयर इंजीनियर के पास आँकड़े थे कि उनका सॉफ्टवेयर कितनी तेजी से फूल रहा था, तो हार्डवेयर कितनी तेजी से बढ़ रहा था, वे बेहतर निर्णय ले सकते हैं कि क्या शामिल करें, क्या छोड़ें, और एल्गोरिदम का अनुकूलन कैसे करें। दूसरे शब्दों में अगर वे अपनी आंत वृत्ति के बजाय निर्णय लेने के लिए वास्तविक डेटा का उपयोग करते हैं।
अच्छे प्रश्न के लिए धन्यवाद। कभी-कभी सरल प्रश्न सबसे अच्छा मुझे लगता है। इसने मुझे एक नए कोण से इस पर विचार करने का अवसर दिया। मैंने पहले कभी मानवीय संदर्भ में हार्डवेयर सॉफ्टवेयर मुद्दे के बीच समानांतर नहीं देखा था।