Eu vejo que você gosta de pensar em dados como algo tangível. Eu também faço. Por exemplo, não gosto da maneira como se aprende Lambda Calculus em algumas escolas. Você sabe, dizendo que Lambda é a única coisa que você precisa para projetar qualquer coisa. Em um modelo matemático puro, isso é verdadeiro. Mas em um computador real, a função comportamental (a função geral pura que muda cada vez que o sistema aprende a partir da palavra externa) precisa ser materializada de alguma forma. A forma como se materializa é, na verdade, uma grande preocupação, especialmente se você procurar perseverança. Uma tentativa ingênua seria definir todo o comportamento do sistema em um único arquivo de código fonte plano, como um arquivo "behavior.lisp" copiado em bruto em algum disco rígido. Este arquivo precisaria ser revisto em cada iteração do sistema. É ingênuo como eu disse. A maneira atual de trabalhar consiste em dividir o comportamento entre arquivos planos apenas de leitura no disco (código de software e ativos) e caixas de leitura/escrita que se preenchem com valores mutáveis (dados do usuário e várias configurações). O comportamento do sistema é, portanto, 90% hardwire e os 10% restantes são tudo sobre pequenas caixas que se preenchem com entradas. Meus pensamentos são sobre encontrar uma maneira final de armazenar a função comportamental de um sistema em execução. Eu quero que seja totalmente plástico e auto-indexado. No início, eu queria fazer outro banco de dados de objetos. Mas eu finalmente percebi que a substituição de arquivos por alguns conjuntos de pares de valores de slot (ou banco de dados de relacionamento de entidade, ou gráficos ou predicates rotulados) não mudou fundamentalmente nada, exceto por uma melhor granularidade de dados. Um ainda enfrenta um sistema estúpido que não pode pegar e manipular a maior parte das informações que possui. Porque objetos de valor de slot, banco de dados relacional, gráficos rotulados, predicados, arquivos XML, RDF e quaisquer armazenamentos de dados existentes que descobri no Google são todos baseados em um único ancestral: o meta-modelo de caixa / valor, o que é errado. porquê? É tudo sobre *reificação* ou seja. fazer mais coisas tangíveis para o sistema trabalhar com. Em um sistema baseado em caixa/valor, você poderia dedup e hashmap valores, mas você não poderia dedup caixas (porque seu conteúdo não pode ser compartilhado entre contextos) e você não pode nem dedup nem hashmap uma "algum valor em algumas caixas" informações em tudo. Esta última -relação- não é *tangível* para o sistema. E, no entanto, como eu disse antes, é aqui que o "significado" reside como bits por si só são sem sentido. Se você descartar gráficos, mas abraçar estruturas de setas (que na verdade substituem gráficos acadêmicos), agora você pode consultar o sistema para tal relação, como (cor-amarelo) e obter todos os contextos onde essa relação está envolvida. Além disso, agora esse relacionamento é um cidadão de primeira classe. Você pode usá-lo como um árbitro (um chefe) ou um referenciador (uma fila) para construir informações significativas. Agora, os computadores podem trabalhar nativamente sobre o significado dos dados que armazenam. Na verdade, eu acho que é o que eu acho que a mente sopra.