Финансовый материализм

В случае формальной базовой вариативности при возможности нелинейности смещения считывания и формирования образа возникает безчисленное количество вычислительных возможностей, вплоть до разработок алгоритмики ИИ подобной живым организмам, если формировать программный образ опираясь на огромное количество вариаций единиц памяти в трёхмерном и материальном пространстве, а ни в линейном семиотическом двухмерном пространстве строки состоящей из символов 1 и 0 (хотя постоянная рекомбинация 1 и 0 может выстроить совершенно другую логику построения систем и привести к разработкам искусственных систем адаптации/интеллекта). То есть, нужно расширять пространство вариаций и манёвров именно в самой основе формирования информации и её схематики, подобно тому, какое разнообразие химических элементов и молекулярных связей в динамике их образования лежит в основе появления жизни, это увеличит возможности интегративных технологических разработок, поскольку каждая единица информации вместо линейной необходимости содержать 1 или 0 по постановочной программной схеме в заданных пространственных параметрах, будет содержать гораздо большую переменную производительность на рекомбинации носителя информации и рекомбинации её считывания, чем у линейной строки чередующейся 1 и 0, в таком случае одна ячейка информации рекомбинируется в гораздо большем спектре вариаций и гораздо быстрее, если формирует сразу сложный образ базового значения (имеющий обширную семантику и алгоритм последовательности), а учитывая создание нелинейной формы считывания (например трёхмерной), ещё и многофокусировочной (когда считывание или запись идёт не одной головкой в построении одной алгоритмики, а множеством и с учётом изменений окружающей среды в случае разработок системы адаптации), то возможности вычислительной производительности возрастают многократно. В таком случае у вас язык программирования не возникает из набора информационных ячеек 1 и 0, а заложен в виде трёхмерных символов в самой базовой основе, в гораздо более мелкогабаритной и вариативной, чем транзисторные логические 1 и 0, а в последующем проецируясь не только на фиксированное носительство информации, но и на окружающую среду с учётом её динамики, когда будет гибким даже позиционирование физических диапазонов считывания и формирования интегративных образов алгоритмики (когда сама физическая среда будет восприниматься системой, как информация, как оперативный образ, как у нас и любых других форм жизни, где и нужна большая и гибкая вариативность символов на базовом уровне, подобно той, которая есть в нервных клетках на молекулярном уровне). Гибкость алгоритмики в нескольких плоскостях, в диапазоне (процесс кодировки и считывания может происходить на разных диапазонах одновременно, если это увеличит производительность), в многоканальности фокусирования головок записи и считывания, в трёхмерности ячеек информации, в огромной формальной вариативности ячеек информации (думаю, это подтолкнёт к созданию шарообразных носителей оптической информации, либо других объёмных типов носителей), что увеличивает производительность в рамках условной единицы информации и между ними до максимума, делая производительность за счёт многоуровневой и многоплоскостной гибкости интегративных процессов в физическом плане более объёмной и более локализованной в отношении единиц памяти и их вариативной рекомбинации, а значит более динамичной (вариативность которой на сегодня составляет разность в виде 1 и 0 на одном уровне и в одной линейной плоскости, как с точки зрения формы, так и с точки зрения физики процесса, хотя в значительно мелкогабаритных параметрах), когда производительность современной вычислительной аппаратуры будет воспроизводиться операциями нескольких ячеек трёхмерной интегративной алгоритмики, которых, как стало быть ясным, будет не несколько в координировании отдельной технической систематики, что позволит со временем свершить огромный шаг в вычислительных возможностях технологий. Чем больше рекомбинативной пластичности в вычислительной аппаратуре, тем больше у неё возможностей максимально быстрого построения оптимальных схем или заданных образов, когда в локализованной информационной ячейке возникает любая форма образа и/или символ, выстраивая любую последовательнсоть вне зависимости от комбинации линейной последовательности из транзисторов, что тоже формирует любой образ по строго заданной кодовой комбинации и через большой подбор оперативных действий, но если заложить вариации символов и образов в базовые значения, там где пролегают транзисторы, а ни выводить их через длительные вычислительные процессы, то поднимается уровень производительных возможностей, когда логические команды и символические значения в богатом разнообразии допускаются на базовом уровне, где сегодня только 1 и 0.