22、Erlang：打造神经网络计算智能系统的理想编程语言

Erlang：打造神经网络计算智能系统的理想编程语言

在探索计算智能的道路上，神经网络被认为是实现奇点、创造通用计算智能和真正智能神经认知系统的最佳途径。然而，现有的标准编程语言架构，如 C、C++、C#、Java、Lisp 等，难以与神经网络的功能、架构、信息处理方式、处理量、并发需求以及分布式部署等方面进行有效映射。而 Erlang 编程语言，虽非专门为神经网络设计，却意外地成为了开发神经网络计算智能系统的理想选择。

1. 神经网络编程所需的特性

若要从头创建一种能完美映射神经网络架构、用于开发真正计算智能的编程语言，它应具备以下特性：
- 架构镜像神经网络
- 支持独立并发分布式进程 ：神经网络由独立、并发、分布式的处理单元——神经元组成。因此，编程语言架构需支持独立运行的进程，这些进程能并行工作，并可轻松分布在现代并行硬件中。
- 支持进程间消息通信 ：神经网络中的神经元通过信号相互通信，所以编程语言架构也应允许进程间通过消息或信号进行通信。
- 具备高鲁棒性和容错性
- 易于错误恢复 ：提供简单的错误恢复方式，确保系统在出现错误时能快速恢复。
- 自动恢复崩溃元素 ：当计算智能系统的某个元素崩溃或故障时，系统应能自动恢复并重启该元素。同时，要有多层次的安全机制，让进程相互监控性能，协助恢复崩溃元素。
- 支持代码热交换和持续运行
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