Ich sehe, dass Sie Daten gerne als etwas Greifbares betrachten. Ich auch. Zum Beispiel mag ich es nicht, wie man Lambda Calculus in einigen Schulen lernt. Weißt du, indem du sagst, dass Lambda das Einzige ist, was man braucht, um etwas zu entwerfen. In einem reinen mathematischen Modell ist es einfach wahr. Aber in einem realen Computer muss die *Verhaltensfunktion* (die reinste Funktion, die sich bei jedem Lernen des Systems aus dem äußeren Wort ändert) irgendwie materialisiert werden. Die Art und Weise, wie man es materialisiert, ist eigentlich eine große Sorge, vor allem, wenn Sie nach Beharrlichkeit suchen. Ein naiver Versuch wäre, das gesamte Systemverhalten in einer einzigen flachen Quellcode-Datei zu definieren, wie eine "behavior.lisp"-Datei, die auf einer Festplatte roh kopiert wird. Diese Datei müsste bei jeder System-Iteration überarbeitet werden. Naive, wie ich schon sagte. Die aktuelle Arbeitsweise besteht darin, das Verhalten zwischen schreibgeschützten flachen Dateien auf der Festplatte (Softwarecode und Assets) und Lese-/Schreibboxen zu teilen, die man mit wandelbaren Werten (Benutzerdaten und verschiedene Einstellungen) füllt. Das Systemverhalten ist folglich 90% fest verdrahtet und die restlichen 10% sind alles über kleine Boxen, die man mit Eingängen füllt. Meine Gedanken sind, einen ultimativen Weg zu finden, um die Verhaltensfunktion eines laufenden Systems zu speichern. Ich möchte, dass es vollständig plastisch und selbstindexiert ist. Zuerst wollte ich noch eine weitere Objektdatenbank machen. Aber schließlich realisierte ich, als Dateien durch einige Sätze von Slot-Value-Paaren (oder Entity-Relation-Datenbank, oder beschriftete Graphen oder Prädikate) zu ersetzen, änderte nichts grundlegend außer von einer besseren Datengranularität. Man steht immer noch vor einem dummen System, das die meisten Informationen, die es besitzt, nicht abrufen und manipulieren kann. Da Slot-Werte Objekte, relationale Datenbank, beschriftete Graphen, Prädikate, XML-Dateien, RDF und alle vorhandenen Datenspeicher, die ich auf Google gefunden habe, basieren alle auf einem einzigen Vorfahren: das Feld / Wert-Meta-Modell, was falsch ist. Warum? Es geht um *Reifizierung* d.h. mehr Dinge für das System greifbar machen, damit es mit ihnen zusammenarbeiten kann. In einem box/value-basierten System konnte man Werte dedup und hashmap ermitteln, aber man konnte keine Boxen dedup (weil deren Inhalt nicht zwischen Kontexten geteilt werden kann) und man kann weder dedup noch hashmap einen "einigen Wert in irgendeiner Box" Informationen überhaupt nicht dedupieren. Diese letzte - Beziehung - ist für das System nicht *tangible*. Und doch, wie ich schon sagte, ist dies, wo *bedeutend* residiert, da Teile von selbst bedeutungslos sind. Wenn Sie Graphen wegwerfen, aber Pfeilstrukturen umarmen (die tatsächlich akademische Graphen ersetzen), können Sie jetzt das System nach einer solchen Beziehung abfragen (color-&gt;yellow) und alle Kontexte erhalten, in denen diese Beziehung involviert ist. Außerdem ist diese Beziehung ein Bürger erster Klasse. Sie können es als Schiedsrichter (ein Kopf) oder Referrer (eine Warteschlange) verwenden, um aussagekräftige Informationen aufzubauen. Jetzt können Computer nativ an der *bedeutet* der Daten arbeiten, die sie speichern. Eigentlich nehme ich an, dass es das ist, was mir in den Sinn kommt zu blasen.