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computer science - science - Problemas informáticos que siguen siendo problemáticos



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Aparte de los mencionados en Wikipedia ( Problemas no resueltos en informática ), ¿cuáles son otros problemas de informática que aún no se han resuelto?

Pensé en hacer esta pregunta porque otras grandes mentes podrían no ser conscientes de que tales problemas existen.

(Establecer en la wiki de la comunidad; un problema de CS por publicación, por favor)

Los que están publicados en Wikipedia son:

Al volver a analizar las respuestas, creo que el elemento de combinación de al menos 2 respuestas anteriores es el problema de romper la barrera entre la sintaxis y la semántica. ¿Cuál es el problema? En realidad, todos los programadores y científicos informáticos están trabajando. (Últimamente, "semántico" aparece cada vez más como un tema de áreas CS completas). La mayoría de los campos y temas que hemos abierto comienzan con la promesa de romper esta barrera. Hasta ahora, todos ellos, tarde o temprano, redujeron de "crear inteligencia" a "algoritmos inteligentes".

La IA es probablemente el área de investigación donde esto ha sido más prominente, pero al final, muchas otras personas han estado soñando con lo que es básicamente un botón de "Haz lo que quiero decir". (Podría encajar en los algoritmos evolutivos, las redes neuronales y últimamente la gente de la web semántica aquí). El principal obstáculo es que todo lo que hace una computadora está cambiando bits.

Probablemente estoy difundiendo la prejusticia y la tontería aquí, porque para los materialistas no es un problema fundamental, porque el cambio de bits es probablemente todo lo que estamos haciendo en el cerebro humano. Simplemente podría ser un problema de complejidad.

Bueno ... no estoy dispuesto a comenzar esa discusión aquí, y además de la sintaxis frente a la semántica es un tema bastante general. Pasar demasiado tiempo en esto definitivamente evita que uno resuelva algunos de los problemas más específicos mencionados en otras respuestas. Abordar esto es mucho más efectivo, pero ayuda tener en cuenta que existen barreras muy fundamentales aquí, que aún no podemos romper.

El problema de los vendedores ambulantes creo que sigue sin resolverse.

Enlace de elementos de la interfaz de usuario a una base de datos.

Hay muchos intentos miserables por ahí y, aunque odio decirlo, .NET es probablemente el mejor hoy. Solo piénselo: después de literalmente 30 años, sigue siendo difícil crear un editor simple para una persona con varias direcciones.

Grafismo isomorfismo.

Básicamente, los problemas que ocurren naturalmente son fáciles (P) o probablemente duros (NP). Hubo, si la memoria sirve, 2 o 3 problemas que cayeron "en el medio". La primalidad era una, pero recientemente se demostró que estaba en P. Graph El isomorfismo es el otro.

El isomorfismo de la gráfica es la siguiente pregunta: dado G1 y G2, ¿es G2 simplemente G1, pero "re-etiquetado"? Igualmente, ¿podemos reetiquetar G2 para que sea exactamente igual a G1?

Artículos de Wiki! Una overview general, y el artículo sobre el tema de su clase de complejidad here .

Edición: Realmente tengo que recordar escribir TODAS las palabras.

ORM es el Vietnam de la informática - Ted Neward

Es decir, no se resuelve a satisfacción de muchos pueblos.

Optimalidad dinámica para árboles de extensión .

Arreglar un conjunto de consultas en un árbol de búsqueda binario. ("Busque el nodo 6. Busque el nodo 13. Encuentre el nodo 42" ...) Los árboles de distribución son estáticamente óptimos : si crea un árbol de búsqueda binario fijo y ejecuta las consultas en su contra, no se ejecutará más que un factor constante más rápido que ejecutando las consultas contra un árbol de distribución.

Esto es algo así como comparar manzanas con naranjas, ya que un árbol de distribución no es un árbol estático. La pregunta abierta es si los árboles de distribución son óptimamente dinámicos : ¿está dentro de un factor constante de un árbol que puede modificarse a sí mismo durante las consultas?

P =? NC sería mi voto. La paralelización automática de muchos puntos de referencia sería posible bajo P = NC, pero se cree que los dos son diferentes y, por lo tanto, hay problemas completos de P que son difíciles de paralelizar. Comprender qué problemas entran en esta clase es cada vez más importante.

Procesamiento de lenguaje natural que realmente funciona. No puedo creer que esto no haya sido mencionado todavía.

Tenga en cuenta que la tesis de Church-Turing no es realmente una afirmación sobre las matemáticas. Es una afirmación sobre el mundo físico.

Lo más cerca que puede llegar a una prueba de ello es algo como "es cierto en el modelo estándar".

Esto no significa que no se pueda formalizar en mayor medida, pero lo mejor que puede esperar es aclarar suposiciones específicas sobre el mundo físico.

Todavía no he descubierto dónde está la clave Any .


Ok, con toda seriedad (y para contribuir con algo que valga la pena), ¿qué hay del problema de aplicar la computación paralela a las tareas "seriales"? Se están alcanzando los límites teóricos de la computación en serie, mientras que la computación en paralelo no tiene un límite teórico. Sin embargo, aplicar la computación paralela a problemas seriales es muy difícil. Por ejemplo, un problema en serie puede requerir una serie de cálculos, y los resultados de cada cálculo en la serie se basan en el resultado del cálculo anterior. ¿Cómo logras esta tarea de manera paralela?

Este artículo ilustra las cosas desde un punto de vista teórico y presenta la noción de computación especulativa como una posible solución (con un punto claro sobre los cerebros humanos). Sin embargo, esta es un área muy nueva y las soluciones no son fáciles.

Una cosa interesante aquí sería la definición de problema. Un problema es simplemente un margen de mejora bajo determinados recursos (y no se ha demostrado que no se pueda resolver). Así que por esta nueva definición tenemos muchos problemas en todos los campos.

Un problema puede ser mejorar una solución de complejidad factorial a una solución de complejidad exponencial. (Si no se prueba que no sale).

Encontrar un acuerdo sobre qué lenguaje de programación se usa para resolver qué problemas.