01问题
02资源的浪费
- 在过去几百年的人类文明中，人类的能源的消耗急剧增加，这被认为是种“进步”。
- 在电脑世界中，这种现象在成倍增加:
- “进步”促进了更大密度的数据存储和数字逻辑，从而大大增加了计算资源的可用性。
- 然而，丰富性也导致了同样的浪费爆炸式增长，
- 这表现在一些事情上，比如即使是相当微不足道的任务也需要极其荒谬的硬件要求。
03电脑背离初衷
- 他们不是放大用户的智力，而是放大他们的愚蠢。
- 它们非但没有使缩减物质世界的资源需求成为可能，反而成为问题的一个主要部分。
- 他们非但没有让世界变得更容易理解，反而增加了世界的不可理解性。
- 他们甚至经常设法使自己变得更慢，实际上他们一直在变得更快。
04从永续农业吸收想法
永续农业则采取了另一种方式，倡导“让自然发挥作用”的方法，从而最大限度地减少对人工能源投入的依赖。
永续文化之所以特别有吸引力，是因为它并不主张“回到过去”，尽管它主张大幅减少人工能源的使用。
相反，它相信人类的聪明才智。
能够找到将问题转化为解决方案、将竞争转化为合作、将浪费转化为资源的聪明技巧。
人类可以使生态系统更加灵活，更有弹性，因为它们有能力实现“非智能”自然过程中难以或不可能实现的飞跃。
电脑在人类文明中的存在可以用它们增强这种潜力的能力来证明。
05物质资源
06能源
计算机主要使用电力，因此对资源敏感主要意味着:
- 适应能源条件的变化
- 明智地使用可用能源。
今天的电脑，甚至是移动电脑，在这方面的表现出人意料的糟糕。
这在一定程度上是由于它们作为“计算工厂”的传统，不断保证它们“需要”的所有资源。
在永续电脑中
- 只有在产生大量剩余能量或者需要电-热转换的情况下，
- 才会进行强烈的非紧急计算(例如长时间的机器学习批处理)。
- 这就要求计算机知道周围能量系统的状态。
- 在能源不足的时候，
- 硬件和软件都倾向于缩小规模:
- 后台进程将被冻结，
- 用户界面将变得更加原始，
- 时钟频率将降低，
- 不需要的处理器和内存银行将关闭。
- 在这些时候，人们更愿意做一些其他的事情，而不是与计算机交互。
为以后的使用储存能量通常是明智的，这里推荐一种能量存储方式，飞轮储能是化学电池的潜在替代品。
Flywheel energy storage，缩写：FES，它们具有相似的能量密度(MJ/kg) ，但不需要稀土材料，
而且可以持续几十年或几个世纪，而不仅仅是几年。
07硅
集成电路的制造需要大量的能源、高度精密的机械和有毒物质。
由于这种牺牲，所产生的微芯片应该像宝石或稀有的异国香料一样珍惜。
它们的有效寿命将得到最大化，而且在它们彻底无法使用之前，它们永远不会被减少到原材料的水平。
应该设计长寿计划，而不是计划报废计划。损坏的设备应该修理。芯片的设计应该是开放和灵活的，这样它们就可以被重新利用，甚至用于它们从未打算用于的目的。复杂的芯片应该有足够的冗余和旁路机制，以保持他们的工作，即使在他们的一些内部磨损。有效但其实际用途不合理的筹码可以找到艺术和其他有心理意义的用途。
它们也可能被储存起来，直到再次需要它们(特别是如果制造质量和储存条件允许几十年或几个世纪的“保质期”)。利用现有的资源。即使是做“邪恶”事情的芯片也值得考虑。破解他们的数字版权管理锁，逆向工程他们的黑盒子，解构他们的哲学。甚至有可能将比特币挖掘专用集成电路(ASIC)之类的东西重新用于艺术上有趣甚至有用的地方。
芯片上特征尺寸的最小化使得以更少的能量进行更多的计算成为可能，但这也意味着脆弱性的增加和寿命的缩短。因此，最密集的芯片应该主要用于计算量更大实际上产生更多的目的。应该积极研究半导体的替代品。将来的某个时候，活细胞可能会在某些任务中取代微芯片。一旦完全干净的生产微芯片的方法被采用，对“垃圾拜物教”的需求可能会减少。关于真菌计算芯片的论文：Towards fungal computer
08观察和互动
你不应该期望你的花园像军队一样可以轻易地自上而下地控制，而应该接受它的古怪并适应它。
09可被观察
观察是电脑可以增强的最重要的人类技能之一。人类难以观察或不可能观察到的事物可以通过各种计算过程纳入人类的认知能力。收集到的信息可视化，轻微的变化和模式偏差强调，缓慢的过程加快，预测计算。用 Bill Mollison 的话说，“信息是关键的潜在资源。只有获得并采取行动，它才能成为一种资源。”
计算机系统也应该使它们自己的内部工作尽可能可观察。如果计算机产生视觉输出，它将使用一小部分资源来可视化自己的内部和外部。例如，一台与无线电波通信的计算机可以将它自己对周围无线电景观的看法形象化。当前面向消费者的计算系统常常会不遗余力地阻止用户了解正在发生的事情。即使是错误信息也已不再流行; 许多网站和应用程序只是假装一切正常，即使事实并非如此。这种极端的不可观察性是计算机用户间技术异化的主要来源。
用于随意和被动观察的可视化将是愉快和宁静的，同时使得很容易看到大的图片和注意到小的变化。在设计可视化工具时，利用人类天生的观察自然环境的倾向可能是一个好主意。然而，当用户想要更近距离地观察一些东西时，只要观察者喜欢这种方式，那么展示的华丽程度、技术性和“非自然”程度是没有限制的。
10阴阳
阳 YANG：传统的电脑黑客行为往往非常“阳”。对目标系统的全面了解和控制是有价值的。改变一个系统的行为本身往往就是目的。这个系统有预先设定好的目标。优化往往集中在一个单一的可测量的参数。找到一个系统的绝对极限比找到它的个人优势或本质更重要。
阴 YIN：相比之下，“阴”黑客接受超出理性控制和理解的方面。理性得到直觉的支持。与系统的关系更加双向，强调实验和观察。源于系统特性的“个性”比可测量的特性得到更多的关注。理解何时进行黑客攻击以及何时只是观察而不进行黑客攻击也变得越来越重要。
阳黑客技术对于计算机来说非常重要。毕竟，计算机是建立在可理解的、确定性的模型之上的，微小的自然碎片是“被迫”遵循这些模型的。然而，有许多类型的系统，阴的方式更有意义(例如，神经网络的行为往往是非常难以理性分析)。智力上的懒惰有时可能导致计算过于YIN。
11处理
计算过程有很多种。有的产生最终的确定结果，有的逐渐改进结果。有些产生结果很快，有些需要更多的时间。计算机世界仍然倾向于经典的、大型机风格的、一次性的、有限的进程。与以前的结果相比没有改进，只是从头重新运行整个批处理。即使一个过程是自然的、缓慢的、渐进的和开放式的就像许多类型的机器学习一样，计算机人常常强迫它进入主流的控制怪异的框架。我们肯定需要更多的“阴性”态度。
12进步
化石工业线性发展的故事使许多人相信计算机创新的主要驱动力将是计算能力的不断增长。
我强烈反对。实际上，我认为更准确的说法应该是，尽管硬件快速增长的阻碍效应，一些创新是可能的。
技术可能性的空间不是一条路，甚至不是一棵树:新的发明不需要“前进”或“在顶部分枝”，但往往可以由相当“原始”的元素制成。搜索空间可以更好地想象为一个多维的根茎迷宫: 未被发现的区域可以在任何地方找到，而不仅仅是在“边界”。在“技术高速公路”上快速“前进”的能力往往使人们对根茎的多样性视而不见: 同样无聊的想法被更高的规格重新发明，真正的新想法被低估。
线性进步主义关于技术过时的观点可能源于权威隐喻: 一次可能只有一个国王。这种想法很容易导致对技术的贫乏和单一文化的看法，一次只能容纳少数几个想法。
我们应该考虑扩大思想的多样性和丰富性，而不是技术“进步”(这意味着不断抛弃旧思想)。不同种类的技术应该被视为相互支持，而不是相互竞争，争夺支配地位。
在自然界中，一切事物都是相互依存的，而这些相互依存往往会加强整体。然而，在技术领域，庞大的依赖网络和“多样化的选择”往往使系统更加脆弱。因此，文明应设法使技术的依赖性更像大自然的依赖性，并设法以富有成效的方式接受技术的多样性。
13编程
可编程性是计算机的核心，也是计算机文化的本质。
因此，用户不能故意与它保持距离。
相反，计算机系统和用户文化应该使编程尽可能相关、有用和易于访问。
任何使用计算机的社区都有能力创建自己的软件。
一个本地软件可以比通用的“一刀切”解决方案更好地满足本地需求。
而不是巨大复杂的“引擎”，
可以重新配置不同的需求，将有一组可用于创建程序的构建块，只有必要的功能，以满足其给定的目的。
今天的大多数软件工程实践和工具都是为“摩尔定律世界”而发明的，
在这个世界里，积累、通用性和产品化比简单性和资源敏感性更重要。
未来世界将不再允许浪费资源，需要新的做法和工具。
优化/重构是至关重要的，应该发生在所有抽象层次，由人类和 AI 编码人员共同完成。
理想情况下，可以发明和应用深奥的技巧，而不会危及主代码的清晰性或正确性。
为问题解决方案、优化/重构技巧和简化规则维护数据库并开发自动查找和应用它们的方法可能是明智的。
14软件
软件有很多种，但是很少有什么原则能适用于所有的软件。
有些程序就像手持工具，有些程序就像智能问题解决者，有些程序就像发动机中的齿轮，而有些程序则完全不同。
15愚蠢的程序
一个像工具一样的程序应该是可理解的、可预测的和可操作的。
它应该足够简单，一个熟练的用户可以产生一个明确的和完整的自然语言描述它做什么(和如何)。
理想情况下，实际的可执行程序不会大于这个描述。
理想的灵活性可以与乐器的灵活性相比较。
用户将发展一个肌肉记忆水平的掌握程序功能，这将使程序工作像用户的身体的延伸(无论类型的输入硬件)。
想象和表达之间几乎没有障碍。
特性的绝对数量并不像组合它们的灵活性那么重要。
理想情况下，这种灵活性将大大超出程序原始作者的意图。
16智能的程序
除了人们通常认为的人工智能之外，在视频压缩和软件编译等任务中也需要智能。
任何人/任何事想要完美地完成这些任务，都需要掌握各种各样的技巧和技巧，
其中一些可能很难发现，或者在特定条件下非常具体。
如果一个智能程序是可理解的，并且/或者使用最少的资源，那么它总是一个很好的奖励，
但是这些属性绝不是最优先。结果才是最重要的。
证明智能程序消耗大量资源的一种方法是估计其智能性在其他地方节省了多少资源。
预计在资源和生态系统规划等领域可以节省最多的资金，
因此在这方面可以合理地使用相当大的人工大脑。
负责优化/重构大脑的大脑也可能很大。
当用智能扩展一个“哑”的类似工具的程序时，
它不应该降低核心工具的可理解性和可操作性。
也应该可以随时关闭智能。
17AI
人工智能不应被视为与人类在类似条件下的竞争。它们最大的价值在于它们不同于人类的思想，因此能够扩大世界知识的多样性。人工智能也许能够提出人类大脑难以想象的想法、设计和解决方案。它们还可以减轻人类在某些智力任务中的负担，特别是那些不特别适合人类的任务。
由于我们目前正处于全球环境危机之中，需要对文明进行快速而彻底的重新设计，我们应该尽可能地与人工智能技术合作。人工智能也可能像人工差异性一样重要。为了避免一种“人类学奇点”，即所有的意义都是由人类思想创造的，我们应该学会接受我们能找到的任何非人类的他性。野生自然是异类的传统来源，与外星生命的接触将提供另一个。与人工智能的互动将有助于人类丰富他们与他人的关系。
18自动化
Permaculture 希望开发一种系统，在这种系统中，大部分工作由自然完成，而人类则主要从事维护、设计和建造等工作。因此，计算机自动化的一个好地方应该是介于自然过程和人工劳动之间的某个地方。仅仅是懒惰并不能成为自动化的正当理由: 现代家庭充斥着各种设备，它们节省的时间相对较少，但却浪费了大量的能源。自动化在连续和重复的任务中处于最佳状态，这些任务需要人工投入大量时间和/或精力，但只需要可编程设备提供可忽略的资源。
任何使用某种技术的社区都应该与之建立深厚的关系。这项技术不是为具体应用而设计的，而是可以自由地连接并扎根于人类和非人类生活的各个领域。没有什么是“只是一个工具”或“只是一个玩具”，没有人是“只是一个用户”。
每种技术都有一个或多个“场景”，在这些场景中，相关的技能和传统得到维护和发展。重点实践被实践，文化艺术品被创造，热情被唤醒和引导，发明被创造。这些“场景”不会取代正式的制度或功利主义的做法，而是会提供一个灌木丛来支持它们。
理论认识和实践认识同等重要，相互支持。即使是最深刻的学术理论家有时也会为了加强理论而弄脏自己的手，即使是最务实的修补匠也会用一些理论智慧来深化实践。
19其他
任何计算机都应该可以在没有网络连接的情况下使用。
对于极端的现实主义，完美，细节和锐利，人们更喜欢看自然。
社会应该像支持科学研究和教育一样支持软件、硬件和其他技术的发展。
黑盒子、锁定、过度生产和许多其他令人憎恶的东西将被边缘化。