从人类秩序到分布计算的思考 (转)

本文探讨了人类思考模式与计算机算法之间的联系,以及人类社会进步原理如何启发分布计算模型的发展。通过对比人类社会秩序和计算模型,阐述了分布计算中资源优化的重要性。
从人类秩序到分布计算的思考 (转)[@more@]

计算机程序是对人类智力的机械化,两者具有很大的相似性。

 

人类思考有两种模式

1。按特定步骤。(比如做题)

2。反馈式。(比如骑车)

 

这两种模式实质上都是一样的,按控制理论看一个是开环,

一个是闭环。第一种模式强调的是特定计算步骤,它的计

算机形式是算法。第二种模式强调的是比较,分析,它的

计算机形式也是算法。所以,总的说来,我认为计算机的

实质就是算法。另外一个必不可少的因素是计算信息,即

计算对象。关于这点,需要强调的是并不是所有问题都可

由算法解决,因为人类智能目前看是有极限的,而对它的

精确量化则更为困难。

 

人类社会为什么会进步?是不同的人相互交往,相互协作

的结果。每个人都只能解决有限的问题,比如铁匠不会生

产粮食,而农民又不会打铁。只有他们自由地,透明地协

作起来,形成一种秩序,才可能使各自利益最大化,进而

社会进步。

 

这个模型实质上是分布计算的基础。每个算法所完成的工

作都是有限的,对于当今的计算机而言,cpu内存是稀

缺资源,在广义的网络里面,寻求合作来实现资源的最优

化存在着巨大的可能,并且是绝对必要的。

不管是client/server,3 Tier,还是SOA,都是在致力于建

立类似于人类社会的秩序。它们是不同的计算模型,却又

是有着相同目的的秩序模型。

 

人类的秩序用了很长时间才建立起来,对这个秩序的量化

和机械化也会是一个相对漫长的时候,并且没有终点。


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Nano-ESG数据资源库的构建基于2023年初至2024年秋季期间采集的逾84万条新闻文本,从中系统提炼出企业环境、社会及治理维度的信息。其构建流程首先依据特定术语在德语与英语新闻平台上检索,初步锁定与德国DAX 40成分股企业相关联的报道。随后借助嵌入技术对文本段落执行去重操作,以降低内容冗余。继而采用GLiNER这一跨语言零样本实体识别系统,排除与目标企业无关的文档。在此基础上,通过GPT-3.5与GPT-4o等大规模语言模型对文本进行双重筛选:一方面判定其与ESG议题的相关性,另一方面生成简明的内容概要。最终环节由GPT-4o模型完成,它对每篇文献进行ESG情感倾向(正面、中性或负面)的判定,并标注所涉及的ESG具体维度,从而形成具备时序特征的ESG情感与维度标注数据集。 该数据集适用于多企业可持续性研究,例如ESG情感趋势分析、ESG维度细分别研究,以及企业可持续性事件的时序演变追踪。研究者可利用数据集内提供的新闻摘要、情感标签与维度分,深入考察企业在不同时期的环境、社会及治理表现。此外,借助Bertopic等主题建模方法,能够从数据中识别出与企业相关的核心ESG议题,并观察这些议题随时间的演进轨迹。该资源以其开放获取特性与连续的时间覆盖,为探究企业可持续性表现的动态变化提供了系统化的数据基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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