Si te refieres al próximo en inventarse, es un juego de perdedores, como preguntar cuál será el mayor avance científico en los próximos diez años: podría ser un LED más barato o podría ser una teletransportación intergaláctica que también cura el cáncer y hace que los blancos sean más blancos. Crear un modelo computacional no es trivial y, me imagino, no intencional.
Por otro lado, si te refieres al paradigma que ha estado presente durante décadas descuidado por una industria que dice “es demasiado lento y nunca se puede compilar de manera eficiente”, los lenguajes basados en reglas (un mejor Prólogo) serían la opción obvia, teniendo ha existido por siempre pero nunca consideró mucho más que un juguete lento. La intención es describir solo el comportamiento y dejar que el tiempo de ejecución del lenguaje descubra cómo hacer que ese comportamiento funcione. He visto que se aplica a datos simples (piense en las gramáticas del lenguaje, que básicamente usan reglas de reemplazo), datos complejos (todos los libros de texto de Prolog tienen pilas y similares representados en un par de reglas de comportamiento) y elementos visuales.
Eso haría que los tres modelos computacionales clásicos, la Máquina Universal de Turing (esencialmente imperativo), el Cálculo Lambda (funcional) y las reglas (gramáticas).
Dataflow también siempre ha estado al acecho en los rincones de la industria, encadenando primitivas en gráficos de control. Pero no creo que se ponga al día hasta que los teclados se conviertan en cosa del pasado, porque los archivos de salida de los sistemas de flujo de datos siempre son muy difíciles de entender a la vista, y eso es difícil de vender para los programadores.
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