因此，任何對城市中軟件的考察從根本上都隻能是偏頗的和不完整的，我們現在進行的也一樣，正是這一點比任何事情都更能夠說明，這種形式的“機械空間”已經分布的很廣泛，然而，這僅是個開頭。計算機科學的持續發展暗示著軟件將會發揮更加重要的角色，而現在它隻是作為能夠改變自身形式和功能的機械書寫軟件而已。
這樣的轉變是從正式的明確指定條件的程序，向強調行為的情境性、強調互動和適應的重要性以及應激特性的程序普遍性的轉變。這種觀念已經存在了很長時間，對人機互動的人類學的研究以及更為廣泛的社會科學和人文科學的發展都是其發展的動力。①然而最近，這些利用各種各樣的方法——從模糊集合到神經網絡、遺傳算法、生物信息學和生物計算的數據挖掘技術——的程序已經變得相當廣泛。②此處，我們將對其中一項成果，即“柔性計算”運動的發展進行探討，柔性計算包含了一係列方法，它強調恰當的而非精確的模式。
模糊計算通常是與加利福尼亞州大學伯克利分校的查德(Zadeh)在20世紀60年代的研究有關的一套技術，包括模糊集合、模糊邏輯和複雜係統理論。總體而言，模糊計算源自這樣一種看法，即以精確和細節化的模式為基礎的現存編程方法不適用於處理複雜的、不確定的和模糊的係統或問題。③同樣，計劃計算的技術源自對精確建模技術在處理許多經驗問題時有限性的認識。以“再生產、轉變達爾文的適者生存原則”的自然理論為基礎，進化計算試圖利用“自然選擇的力量將計算機轉變成自動優化的設計工具”①，柔性計算的概念與模糊計算，進化計算緊密地關聯在一起。為了對柔性計算進行定義，查德曾表示：“柔性計算的行為榜樣是人類的大腦。”②相對於強調“明確的分類”以及完善的信息所含的傳統硬性計算而言，柔性計算突出的特點在於它對“非精確性、不確定性和不完全真理”的寬容。如伯尼(Bonissone)所言：