Sebenarnya ini bukan masalah teknis, melainkan masalah otak manusia. Ini mungkin mengejutkan Anda, tetapi izinkan saya menjelaskannya. Saya memiliki dasar yang baik untuk apa yang saya katakan.
Bagian dari masalahnya adalah bagaimana pembaruan perangkat lunak dan tambalan diterapkan, tetapi itu bukan inti dari masalah yang saya pikir tidak.
Mesin-mesin perangkat keras sebenarnya telah menjadi jauh lebih cepat secara signifikan selama bertahun-tahun, tetapi kemampuan perangkat lunak untuk memuatnya telah meningkat pada tingkat yang lebih cepat, memberikan persepsi dan aktualitas bahwa beberapa hal lebih lambat, sebagaimana adanya.
Misalnya kotak Z-80 pertama saya memiliki kecepatan jam 1 mega hertz. Sekarang platform pengembangan saya berjalan pada 2,66 ghz, atau lebih dari 2000 kali lebih cepat. Saya tidak ingat persis, tetapi semua CPM muat sekitar 16kb. Sekarang Windows adalah yang tahu seberapa besar, tetapi jauh, jauh lebih besar. Ia menggunakan banyak lapisan abstraksi yang melakukan hal-hal menakjubkan dengan cara yang lebih umum, tetapi lapisan-lapisan ini berdampak buruk pada kinerja.
Biarkan saya kembali ke otak manusia. Apa yang dipahami dengan baik adalah bahwa insinyur perangkat lunak selama bertahun-tahun telah mengatakan dan percaya dengan beberapa alasan bagus, bahwa perangkat keras hanya akan menjadi lebih cepat dan lebih cepat sehingga perangkat lunak tidak perlu berhati-hati dengan masalah optimasi. Jadi programmer melakukan hal-hal untuk membuat hal-hal bekerja dan cepat dengan mengorbankan kecepatan, ... berpikir bahwa orang-orang perangkat keras akan mengurus masalah itu. Jadi pembaruan dan perbaikan dilakukan dengan pemikiran mereka bersifat sementara, yaitu jangka pendek.
Ini adalah: jangka pendek, pemikiran mikro, dalam jangka panjang, masalah makro.
Saya membaca sebuah buku yang menarik bertahun-tahun yang lalu di mana beberapa ilmuwan menguraikan masalah pemikiran manusia jangka pendek versus jangka panjang ini, dan melakukan beberapa percobaan pada berbagai macam manusia untuk melihat bagaimana mereka menghasilkan pengorbanan ini. Buku mereka adalah New World New Mind, dan penulisnya adalah Paul Ehrlich dan Robert Ornstein. Saya akan meletakkannya sebagai buku paling penting yang saya baca dalam 20 tahun terakhir karena buku ini memberikan kerangka kerja yang solid untuk bagaimana kita memecahkan masalah.
Apa yang mereka catat adalah bahwa otak manusia berevolusi pada saat membuat keputusan jangka pendek masuk akal. Jalani hidup untuk saat ini dan hari ini, tetapi jangan terlalu memikirkan masa depan. Itu tidak layak. Jadi naluri kita tentang hal-hal yang sering kita gunakan untuk mengambil keputusan adalah bagian otak yang sangat tua dan tidak cocok untuk banyak masalah modern. Dan otak tidak memiliki waktu yang realistis untuk berkembang karena dunia telah berubah dengan cepat seiring dengan pertumbuhan populasi dan dampak teknologi terhadap berbagai hal.
Apa yang ditemukan oleh profesor Ehrlich dan Ornstein adalah Ph.D yang sangat pintar dan berpendidikan tetapi juga petugas kebersihan membuat kesalahan yang sama ketika dihadapkan dengan masalah jangka pendek versus masalah jangka panjang. Bukan sesuatu yang biasanya kita pikirkan.
Salah satu contoh yang sangat bagus dan meyakinkan tentang bagaimana masalah yang sama ini terjadi di dunia saat ini, tidak berkaitan dengan lingkungan perangkat keras, tetapi itu adalah saudara besar seluruh lingkungan di mana kita tinggal. Kita manusia pada umumnya membuat kesalahan dengan hidup untuk hari ini, untuk saat ini, tetapi kenyataannya adalah bahwa pemanasan global ada pada kita karena kita tidak mengizinkannya atau mengambil tindakan untuk menghadapinya. Ini adalah perlambatan perangkat keras, oleh masalah perangkat lunak, semuanya lagi, tetapi dalam konteks yang berbeda.
Ornstein dan Ehrlich menyarankan bahwa kita mungkin dapat membuat keputusan yang lebih tepat dengan mendasarkan keputusan kita bukan pada insting kita, tetapi pada data dan statistik. Jadi misalnya jika seorang insinyur perangkat lunak memiliki statistik tentang seberapa cepat perangkat lunak mereka membengkak relatif terhadap seberapa cepat perangkat keras semakin cepat, mereka mungkin membuat keputusan yang lebih baik tentang apa yang akan dimasukkan, apa yang harus dikeluarkan, dan berapa banyak untuk mengoptimalkan algoritma. Dengan kata lain jika mereka menggunakan data aktual untuk membuat keputusan, dan bukannya insting mereka.
Terima kasih atas pertanyaannya. Terkadang pertanyaan sederhana adalah yang terbaik menurut saya. itu memberi saya kesempatan untuk mempertimbangkan ini dari sudut pandang baru. Saya belum pernah melihat paralel antara masalah perangkat lunak dalam konteks manusia.