最近、ここ 10 年間の新しい言語と言語機能について尋ねたのですが、どうやら何もないようです。
しかし、1 つの問題に気付きました。私たちの焦点のほとんどは、さまざまな種類の微積分に集中しているということです。しかし、考えてみると、理論的には、ニューラル ネットワークと遺伝的プログラミングはプログラミングの非微積分ベースのモデルであり、スタンドアロンの実装はありませんが、近年生まれた興味深いアイデアです (ラムダ 1930 よりも少ないと言います)。
また、クエリ言語、正規表現、およびグラフ/ツリー ベースの設計も同様にすぐに使用できます。これらは、一部は数学的ですが、微積分ではありません。これにより、プログラミングにおける他の非微積分の設計が現在重要であり、他にどのようなものがあるかを考えるようになりました。フィールドは私たちに新しいプログラミングパラダイムを提供するかもしれません?
**注: ** この質問は「新しい」ものではなく、微積分に由来するものではありません。
ニューラル ネットワークは 50 年以上前のものです。たとえば、 パーセプトロンを参照してください。
遺伝子プログラミングは 40 年以上前のものです。
元の質問が編集されたため、年齢は関係なくなりました...
ところで、オブジェクト指向プログラミングは、40 年以上前にシミュレーションで生まれました (Simula 67)。
他のほとんどのプログラミング言語は、マシンができることからボトムアップで派生したもの (1954 年の FORTRAN で始まる命令型言語) か、何らかの計算の数学的概念 (たとえば、1957 年に Lisp に影響を与えたラムダ計算とその後の他の関数型言語) から派生しています。Prolog は別の例です。数学的論理から派生）。数値計算は初期のコンピューターの主な用途であり、今日でも重要であるため、プログラミング言語と微積分の関係はほとんど偶然です。
並列プログラミングの実践において、新しいプログラミング パラダイムが生まれる可能性があります。現在、複数のプロセッサで実行されるプログラムを処理する方法には、良い方法もあれば悪い方法もあります。このテーマに関する研究が進むにつれて、いくつかのコアメソッドが新しい言語に組み込まれることが一般的になり、「簡単な」方法で使用できるようになると思います。
これらの分野での大きな変化は、問題を解決するために使用する言語ではなく、問題に対する考え方の変化によってもたらされると思います。
私たちが現在持っているツールは、現在フレーム化されているため、計算問題を解決するのにかなり適しています。問題に対する新しい見方は確かに新しい言語の作成を促進しますが、それは推進力ではなく副産物です。
人とのインターフェースとなるAIに近づくにつれて、字句プログラミングはますます前面に出てくると思います。
微積分は数学ではなく、数学の一部にすぎません。全体として、すべてのプログラミング言語は数学に基づいており、プログラムは代数構造 (より理論的には、ラムダ計算またはチューリング マシン構造) に変換できます。私が言おうとしているのは、(タグ付けされた) プログラミングのコンピューター サイエンスの側面に関するすべての作業は、おそらく微積分ではないにしても、数学に基づいているに違いないということです。したがって、そのような質問自体は公平ではありません。そうでないものは、Knuth の Literate Programming のようなもので、プログラミングの非数学的な側面に焦点を当てています。ドキュメントなどであり、それほど新しいものではありません。
編集：元の質問はその後更新されました。ありがとう、たぶん。