The acceleration race of digital computing technologies seems to be steering toward impasses -- technological, economical and environmental -- a condition that has spurred research efforts in alternative, "neuromorphic" (brain-like) computing technologies. Furthermore, since decades the idea of exploiting nonlinear physical phenomena "directly" for non-digital computing has been explored under names like "unconventional computing", "natural computing", "physical computing", or "in-materio computing". This has been taking place in niches which are small compared to other sectors of computer science. In this paper I stake out the grounds of how a general concept of "computing" can be developed which comprises digital, neuromorphic, unconventional and possible future "computing" paradigms. The main contribution of this paper is a wide-scope survey of existing formal conceptualizations of "computing". The survey inspects approaches rooted in three different kinds of background mathematics: discrete-symbolic formalisms, probabilistic modeling, and dynamical-systems oriented views. It turns out that different choices of background mathematics lead to decisively different understandings of what "computing" is. Across all of this diversity, a unifying coordinate system for theorizing about "computing" can be distilled. Within these coordinates I locate anchor points for a foundational formal theory of a future computing-engineering discipline that includes, but will reach beyond, digital and neuromorphic computing.

中文翻译：

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探索“计算”的前景：数字，神经形态，非常规-以及其他

数字计算技术的加速竞赛似乎正在朝着僵局（技术，经济和环境）发展，这种状况促使人们对替代的“神经形态”（类脑）计算技术进行了研究。此外，几十年来，已经以“非常规计算”，“自然计算”，“物理计算”或“非体内计算”的名称探索了“直接”将非线性物理现象用于非数字计算的想法。与计算机科学的其他领域相比，这已经发生在很小的领域。在本文中，我提出了可以如何发展包括数字，神经形态，非常规以及可能的未来在内的“计算”一般概念的依据。本文的主要贡献是对“计算”的现有形式概念的广泛调查。这项调查检查了基于三种不同背景数学的方法：离散符号形式学，概率模型和面向动力学系统的视图。事实证明，对背景数学的不同选择导致对“计算”是什么的决定性的不同理解。在所有这些多样性中，可以提炼出用于“计算”理论的统一坐标系。在这些坐标中，我为将来的计算机工程学科的基础形式理论确定了锚点，该理论包括但不限于数字和神经形态计算。本文的主要贡献是对“计算”的现有形式概念的广泛调查。这项调查检查了基于三种不同背景数学的方法：离散符号形式学，概率模型和面向动力学系统的视图。事实证明，对背景数学的不同选择导致对“计算”是什么的决定性的不同理解。在所有这些多样性中，可以提炼出用于“计算”理论的统一坐标系。在这些坐标中，我为将来的计算机工程学科的基础形式理论确定了锚点，该理论包括但不限于数字和神经形态计算。这项调查检查了基于三种不同背景数学的方法：离散符号形式学，概率模型和面向动力学系统的视图。事实证明，对背景数学的不同选择导致对“计算”是什么的决定性的不同理解。在所有这些多样性中，可以提炼出用于“计算”理论的统一坐标系。在这些坐标中，我为将来的计算机工程学科的基础形式理论确定了锚点，该理论包括但不限于数字和神经形态计算。这项调查检查了基于三种不同背景数学的方法：离散符号形式学，概率模型和面向动力学系统的视图。事实证明，对背景数学的不同选择导致对“计算”是什么的决定性的不同理解。在所有这些多样性中，可以提炼出用于“计算”理论的统一坐标系。在这些坐标中，我为将来的计算机工程学科的基础形式理论确定了锚点，该理论包括但不限于数字和神经形态计算。事实证明，对背景数学的不同选择导致对“计算”是什么的决定性的不同理解。在所有这些多样性中，可以提炼出用于“计算”理论的统一坐标系。在这些坐标中，我为将来的计算机工程学科的基础形式理论确定了锚点，该理论包括但不限于数字和神经形态计算。事实证明，对背景数学的不同选择导致对“计算”是什么的决定性的不同理解。在所有这些多样性中，可以提炼出用于“计算”理论的统一坐标系。在这些坐标中，我为将来的计算机工程学科的基础形式理论确定了锚点，该理论包括但不限于数字和神经形态计算。