软件2.0 - Andrej Karpathy
Software 2.0 (source: Andrej Karpathy, 2017)
传统指令式编程是严格受控的，需要程序员思考问题的解决方法，并转换为程序指令。下一代的程序则是指定问题目标及程序骨架，由计算机自动搜索问题的解决方法。对应于当前的神经网络：问题目标对应损失函数；程序骨架对应网络结构，用于限制(缩小)程序搜索空间，加快收敛速度；而搜索过程则对应梯度下降的模型训练过程。
以神经网络为代表的新一代程序，可以执行视觉识别、声音合成、语言翻译以及数据库管理等复杂任务，而其基础仅为矩阵乘法和阈值门(ReLU)两个操作，这也使得针对神经网络的硬件相比通用程序的处理器更易设计。类似传统程序通过API交流，新一代程序可直接通过梯度传递交流，同时在可移植性及处理复杂任务的时空复杂度上都有优势。
传统程序有提供代码高亮、调试器、分析器、版本管理器等辅助功能的集成开发环境，有GitHub等开源社区，有Conda, Docker等开发部署环境管理工具。类似的，未来将会出现针对新一代程序的，方便数据收集整理、分享协作、开发部署的工具。原文发表于2017年，现在来看针对深度学习的可视化调试、数据分享、部署工具等都已有不少发展。
Pre-software: Design the hardware
Software 1.0: Design the algorithm
Software 2.0: Design the dataset
Software 3.0: Design the prompt
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