来源：图灵人工智能
计算机科学探索信息搞定、系统设计
计算机科学是研究信息、信息搞定过程，以及它们与计算机系统设计、实行、应用科学，它不光Follow计算机自身硬件设备，更要紧是涉及到软件系统理论基石、设计、开发、应用，因为这個通才讲堂第十三课是计算机科学课，
如何设计计算机？
计算机设计涉及创建计算机硬件架构、系统结构，涵盖搞定器、存储器、输入输出设备以及这些组件之间连接、通信方法，设计全效、权威计算机硬件是实行现代计算本事基石，
冯·诺伊曼：冯·诺依曼架构
所有现代计算机运用架构！
约翰·冯·诺伊曼，美籍匈牙利人，20世纪最具感召力计算机科学家、数学家、物理学家之一，他出生于匈牙利布达佩斯，在年轻时展露卓越数学天赋，他先后在柏林大学、汉堡大学任教，后受邀前往美国普林斯顿大学担任数学教授，在普林斯顿，他与阿尔伯特·爱因斯坦等科学巨擘共事，并在第二次世界大战期间参与曼哈顿计划，为核武器研制做出贡献，
冯·诺依曼生活在20世纪中叶美国，这是一個科技飞速发展时期，尤其是在第二次世界大战及其后冷战背景下，计算技术发展受到未曾有过看重，在这個时期，计算机从起初机械式计算设备转变为能够执行复杂计算、任务电子机器，
冯·诺伊曼理论重心在于他对计算机架构贡献，极具是存储程序概念提出，意思是，计算机程序存储在内存空间内，程序由一系列指令组成，这些指令可以被读取、执行，
此前，计算机程序往往被硬编码在机器里，修改程序须要重新配置或重建硬件，冯·诺依曼架构引入，使得计算机能够经由读取存储在内存中指令来执行操作，极大地提高计算机灵活性、功能性，
比方说，ENIAC是世界上最先個台通用电子计算机，但它编程须要手动重新连接电缆、开关，引入冯·诺伊曼架构后，计算机如EDVAC能够经由内存中程序来改变其功能，极大地提高编程效能，
具体来说，冯·诺伊曼架构由以下几個最先选一部分组成，中央搞定器〔CPU〕是计算机重心部件，负责执行存储在内存中指令，它涵盖运算器〔ALU〕、控制器〔CU〕，内存用于存储程序、数据，输入输出设备用于与外部环境实行交互，如键盘、显示器等，
接近所有现代计算机，涵盖個人电脑、服务器、智能手机，都采用冯·诺伊曼架构，这种架构灵活性使得计算机能够运行从操作系统到应用软件各类程序，满足多样化计算需求，
冯·诺伊曼架构奠定现代计算机设计基石，他贡献不光改变计算机设计方法，还极大地推动计算机技术进步、应用，透彻影响咱们现代生活，
费曼：量子计算机
根据量子力学原理计算机！
理查德·费曼，20世纪美国物理学家，他出生于美国纽约，在普林斯顿大学获得博士学位，同年参加“曼哈顿计划”，他曾在加州理工学院教授物理学，还撰写多本广受欢迎科普书籍，如《别闹，费曼先生！》，
20世纪下半叶，计算机技术迅猛发展，经典计算机在科学研究、商业应用、日常生活中发挥越来越要紧作用，反而，伴随计算需求增加，经典计算机在搞定某些复杂难题时显现出性能瓶颈，比方说，模拟分子行为、改良复杂系统、破解密码等难题须要巨大计算资源，与此同时量子力学发展为搞定这些难题供应新理论基石，
费曼提出量子计算机概念，他在1982年一次著名讲座中最先发阐述量子计算基本思想，并指出量子计算机可以在某些难题上远超经典计算机，
量子计算机利用量子力学原理来执行计算，其重心在于量子比特运用，与经典比特只能取0或1状态不同样，量子比特可以处于叠加态，就同时取0、1状态，另外，量子比特之间可以存在纠缠态，使得它们状态相互关联，就使相距甚远，
量子计算基本思想是，借助量子叠加、量子纠缠，实行量子并行计算，量子并行计算允许量子计算机同时搞定多個计算路径，于是大幅提高计算速度，
可以将量子计算机比作一個超无敌图书馆管理员，在经典图书馆中，管理员须要逐本检查每本书来找到所需信息〔经典计算〕，而在量子图书馆中，管理员可以同时打开所有书并找到信息〔量子并行计算〕，
量子计算机在模拟量子系统方面具有纯天然优点，经典计算机在模拟分子行为、化学反应时面对巨大计算挑战，而量子计算机可以全效模拟这些复杂系统，这一本事为药物设计、新材料发现、基石物理研究带来新希望，比方说，IBM、谷歌等科技巨头正在积极研究量子计算在量子化学中应用，期望经由量子模拟加速科学发现，
自然界不是经典，混蛋，倘若你想模拟自然，就必需运用量子力学，——费曼
费曼提出量子计算机概念开辟一個全新计算范式，使得科学家们开始探索量子力学在计算领域应用，如今，全球各地研究机构、科技公司都在积极投入量子计算研究、开发，争取在这一前沿领域取得突破，
帕特森：精简指令集
简单带来效能！
大卫·帕特森，依然在世美国计算机科学家，当代计算机科学领域杰出人物之一，他出生于美国，在加州大学洛杉矶分校获得计算机科学博士学位，变成加州大学伯克利分校教授，
20世纪70年代末、80年代初，计算机技术迅猛发展，计算机系统复杂性也在连续增加，当时计算机搞定器普遍采用复杂指令集计算机〔CISC〕架构，如英特尔x86架构，试图经由供应丰富指令集来提高搞定器性能，反而，CISC架构带来设计复杂、执行效能低、功耗高等难题，
帕特森、他团队提出精简指令集计算机〔RISC〕架构，旨在经由简化搞定器指令集来提高执行效能、降低功耗，
可以把RISC架构比作一個简化但全效生产线，想象一個制造工厂，以前生产线〔CISC架构〕有很多复杂机器，每台机器可以完成多個步骤，但须要大量时间、能量，而新生产线〔RISC架构〕则采用简单但全效机器，每台机器只负责一個步骤，但执行速度快且耗能少，经由这种简化、分工，整個生产线效能得到显著提高，
ARM搞定器是RISC架构成功典范，ARM搞定器因其低功耗、高性能、灵活性广泛应用于移动设备、嵌入式系统、物联网设备中，如今，全球大多数智能手机、平板电脑都运用ARM搞定器，
帕特森提出RISC架构理念火速引起广泛Follow，并在高性能计算、移动设备中得到广泛应用，为现代计算机设计带来革命性变革，
如何编写软件程序？
编写软件程序是指运用编程语言撰写代码，以创建执行特定任务计算机程序，软件程序是计算机系统灵魂，驱动硬件执行各类任务，
巴科斯：高级编程语言
简化编程过程！
约翰·巴科斯，20世纪美国计算机科学家，他出生于美国宾夕法尼亚州费城，曾入伍美国陆军，在哥伦比亚大学获得数学学位，随后在IBM就业，
20世纪50年代初，计算机技术正处于高速发展阶段，早期计算机，最先选依靠机器语言、汇编语言实行编程，这些低级语言直接操作计算机硬件，编写、调试过程复杂且容易出错，伴随计算机应用连续扩展，科学家、工程师们迫切须要一种更全效、更易用编程方法，以应对日益复杂计算任务，
巴科斯、他团队开发FORTRAN，世界上最先個個广泛运用高级编程语言，使编程更加接近人类自然语言，FORTRAN大幅简化程序编写，使得科学家、工程师能够专注于搞定实际难题，而不是纠结于底层硬件操作，
想象你要建造一座房子，低级语言就像是你必需亲自去每個工地上指挥工人，而高级编程语言则像是你只需供应一份祥明蓝图，工人们便能根据蓝图自动完成建造就业，FORTRAN就是这种“蓝图”，它让程序员可以用更接近自然语言方法编写代码，计算机则负责将这些代码转化为具体机器操作，
工程师们运用FORTRAN实行结构分析、模拟，如桥梁、建筑物设计，FORTRAN全效计算、对数学表达式持助，使得工程模拟变得更加精确、全效，比方说，NASA运用FORTRAN实行火箭、航天器设计、模拟，确保其保障性、权威性，
巴科斯就业不光简化编程过程，还奠定现代编程语言设计基石，它使得编程不再局限于寥寥无几专家，而是让更多科学家、工程师能够参与到程序开发中来，
戴克斯特拉：结构化编程
简单、清晰带来权威！
艾兹赫尔·戴克斯特拉，20至21世纪荷兰人，计算机科学领域一位杰出人物，他出生于荷兰鹿特丹，他父亲是一位化学家，母亲是一位数学家，他在阿姆斯特丹大学获得博士学位，变成欧洲最新计算机科学研究人员之一，
20世纪60年代，计算机技术火速发展，软件规模、复杂性也连续增加，伴随计算机应用扩展，软件系统变得越来越浩大、复杂，开发过程中发生很多难题，如代码难以理解、维护本钱高、错误难以排除，戴克斯特拉就业时期正值软件工程面对重大挑战时刻，就如何全效、权威地开发越来越复杂软件系统，
戴克斯特拉结构化编程理论主张经由引入清晰控制结构来改善软件编写、维护过程，他提倡结构化编程涵盖三种基本控制流结构：顺序、选择〔如if/else语句〕、、迭代〔如while或for循环〕，戴克斯特拉反对运用无限制跳转语句〔如goto〕，因这会导致程序流程难以跟踪，
简单性、直接性是权威性两個基本要求，——戴克斯特拉
可以将结构化编程比作搭建积木模型，想象你要搭建一個复杂城堡，直接把所有积木随意堆砌在一起会导致混乱、不定鼎，而运用结构化编程方法，则像是将城堡分成多個模块，每個模块负责一個一部分，同时根据清晰步骤实行搭建，这样不光使得城堡结构定鼎、易于管理，还能方便地实行修改、扩展，
大型企业软件系统，如银行交易搞定系统，往往具有复杂业务逻辑、高权威性要求，经由结构化编程方法，可以将系统各個功能模块化，每個模块负责特定业务功能，
他理论、实践显著提高软件可理解性、权威性，极大地影响软件工程发展，推动编程范式向更高层次抽象、结构化发展，
艾伦·凯：面向对象编程
运用对象来模拟现实世界行为、交互！
艾伦·凯，依然在世美国计算机科学家，他出生于美国马萨诸塞州，在科罗拉多大学获得数学、分子生物学学士学位后，转向计算机科学，并在犹他大学获得博士学位，
20世纪60年代、70年代，计算机技术高速发展，计算机系统复杂性也随之增加，早期软件开发最先选依赖于过程式编程，这种方法将程序视为一系列有序执行步骤，伴随软件系统规模扩大，过程式编程局限性变得越来越明显，代码复用困难、维护本钱高、错误难以定位等难题频繁发生，
艾伦·凯提出并发展面向对象编程〔OOP〕范式，着重运用对象来模拟现实世界行为、交互，在面向对象编程中，每個对象都能够接收消息、搞定数据、发送消息到其他对象，每個对象都可以被视为一個小型独立机器，具有特定角色或责任，凯理论重点在于三個最先选概念：封装、继承、多态，
占卜后世最卓著方法就是创造后世，——艾伦·凯
C++是一种广泛运用面向对象编程语言，由比雅尼·斯特劳斯特鲁普在1980年代初开发，C++结合面向对象编程、过程式编程优点，广泛应用于系统软件、游戏开发、高性能计算等领域，C++引入、普及进一步推动面向对象编程应用、发展，
艾伦·凯提出概念极大地提高软件可重用性、可扩展性、可维护性，是当今软件工程中无法或缺一部分，
托瓦兹：开源软件
全世界开发者一起写同一個软件！
林纳斯·托瓦兹，美籍芬兰人，托瓦兹在大学期间接触到UNIX操作系统，但因UNIX许可费用昂贵，托瓦兹开始着手开发一個全民免单、开源操作系统——这就是后来Linux，
20世纪80年代到90年代，個人计算机普及、互联网兴起为软件开发带来革命性更迭，在这個时期，纵然商业软件公司如微软在市场上占据主导地位，开源软件、自由软件运动也开始兴起，它们提倡更为民主、协作软件开发模式，
托瓦兹持助开放源代码软件开发模型，托瓦兹坚信软件开发、改进最有效方法是让全世界开发者能够访问源代码、自由地修改并共享改进后版本，这种协作、非腹地化开发模式不光加速软件迭代速度，也提高软件保障性、定鼎性，因有成千上万开发者可以协助检测错误、改良代码、增加新功能，
给我足够眼睛，让我可以找出任何错误，——托瓦兹
比方说，Linux内核作为一個开源项目，任何人都可以下载其源代码，对其实行修改、定制，以适应特定硬件或软件需求，在实际应用中，一個公司大概须要对Linux内核实行修改，以使其在特定类型服务器上运行得更加全效，这种修改后内核可以被该公司内部运用，也可以被重新发布给社区，于是让其他运用者或公司受益，
Linux内核开发、普及地标着开源软件运动一個要紧转折点，证明开源项目可以与商业软件博弈并在很多情况下供应更优搞定方案，托瓦兹贡献不光限于技术自身，更在于他倡导开放源代码开发模式，这种模式鼓舞全球范围内开发者一道参与项目改进、迭代，极大地促进软件开发协作、独创，
如何实行人工智能？
实行人工智能〔AI〕是指经由算法、计算模型，使计算机具备模仿人类智能本事，涵盖学习、推理、难题搞定、决策等，经由赋予计算机智能，AI提高生产力、创造新经济机遇，正在透彻改变社会运作方法，
图灵：图灵测试
什么样机器可以说具有智能？
艾伦·图灵，20世纪英国计算机科学家，他就业为计算机科学领域奠定基石，图灵出生于英国伦敦，他在剑桥大学学习数学，图灵在1936年发表他里程碑式论文，最先发提出图灵机概念，二战期间，图灵加入英国政府密码学就业，他在破解德国军方恩尼格玛密码机中发挥根本作用，战后，图灵继续在计算机科学、人工智能领域实行研究，直到1954年因当时英国同性恋法律而不幸自杀，
20世纪上半叶，计算、信息搞定领域正在经历革命性更迭，伴随机械计算机、电子计算机发生，科学家们开始探索机器计算潜力，与此同时哲学家、科学家们也在琢磨智能本质以及机器能否具备智能难题，
图灵在1950年论文《计算机器与智能》中提出著名图灵测试，图灵测试是一种判断机器是否具有智能方法，就倘若一台机器能够与人类实行对话而不被人类识别为机器，则该机器被感觉具有智能，图灵测试重心思想是经由行为表现〔就对话本事〕来评估机器智能，而不是经由内部结构或运作机制，
图灵提出一种被称为“模仿游戏”测试方法，在这個测试中，一位人类评审员与两位受试者〔一個是人类，一個是机器〕经由文本终端实行对话，评审员任务是判断哪一位是人类，哪一位是机器，倘若评审员无法权威地区分出机器、人类，那么机器被感觉经由图灵测试，就具有智能，
近年来，像OpenAIChatGPT这样先进语言模型在与人类对话中表现出高度智能、自然语言本事，虽说这些系统尚未百分之百经由图灵测试，但它们在某些对话场景中已经能够让人类相信自己是在与另一位人类对话，
图灵测试对人工智能发展引发久远影响，它为人工智能研究供应一個明确意向，就开发能够与人类实行自然对话智能系统，纵然图灵测试自身并非完美，它为衡量机器智能供应一個要紧基准，激发大量关于机器智能本质讨论、研究，
费根鲍姆：专家系统
最先個种成功人工智能软件！
爱德华·费根鲍姆，依然在世美国计算机科学家，被誉为“专家系统之父”，他出生于美国新泽西州，在卡内基梅隆大学获得电气工程学士学位、工业管理研究生院博士学位，师从著名计算机科学家、心理学家赫伯特·西蒙，后在斯坦福大学担任教授，
20世纪60、70年代，人工智能研究处于探索、发展初期，计算机科学家们开始意识到，人类专家在某些领域决策过程具有高度专业性、准确性，倘若能够将这些知识、经验转化为计算机系统，将大大提高计算机在这些领域本事，
费根鲍姆提出并发展专家系统概念，专家系统是最先個批真正成功人工智能软件格局之一，专家系统根据知识库、推理机，能够模拟人类专家在特定领域中决策过程，知识库存储领域专家知识、经验，而推理机则利用这些知识实行逻辑推理、决策，
DENDRAL是最先個個成功专家系统，由费根鲍姆、他团队在20世纪60年代开发，DENDRAL旨在协助化学家分析有机化合物分子结构，它经由输入质谱仪数据，利用内置化学知识、推理规则，生成大概分子结构，显著提高化学家实行结构分析效能、准确性，DENDRAL成功证明专家系统在科学研究中巨大潜力，
20世纪80年代，专家系统旺盛发展，大学开设专家系统课程，三分之二《财富》500强企业在日常商业活动中应用该技术，
费根鲍姆提出专家系统开创将领域知识转化为计算机可搞定格局路径，使得计算机能够在特定领域内执行复杂任务，专家系统成功应用展示人工智能在搞定实际难题中巨大潜力，推动人工智能技术在医疗、工程、金融等多個领域应用、发展，
辛顿：深度学习
今天最有感召力人工智能技术！
杰弗里·辛顿，依然在世加拿大籍英国计算机科学家，被誉为“深度学习之父”，他出生于英国伦敦，在剑桥大学获得实验心理学学士学位，随后在爱丁堡大学获得人工智能博士学位，辛顿在多伦多大学任教多年，并担任谷歌深度学习团队研究员，
神经网络尝试模拟人类大脑，网络每一层有很多神经元，每一個神经元都能实行一個简单计算，大量神经元组合成复杂计算，
20世纪70年代到90年代，纵然神经网络在初期显示出潜力，但由于技术、理论限制，它们未能达到早期预期，并经历所谓“AI寒冬”，进入21世纪，伴随计算本事大幅提升、大量数据积累以及算法改进，神经网络开始复兴，并火速变成人工智能研究、应用前沿，
辛顿提出反向传播算法是一個根本数学工具，用于训练多层神经网络，根据多层神经网络模型，被称为深度学习模型，辛顿就业使得人们可以训练多层神经网络，直接推动2010年代深度学习浪潮，
学习是人工智能重心，——辛顿
AlexNet是一個著名深度学习模型，由辛顿学生亚历克斯·克里泽夫斯基在2012年开发，AlexNet在ImageNet图像识别竞赛中取得未曾有过成绩，大幅提升图像分类准确率，地标着深度学习在计算机视觉领域重大突破，
深度学习在自然语言搞定领域应用也得到广泛认可，ChatGPT运用模型就是深度学习模型，在理解、生成自然语言文本方面表现出色，
辛顿提出深度学习在多個领域取得突破性进展，使得很多以前难以搞定难题得到有效搞定，推动人工智能技术广泛应用，从自动驾驶汽车到智能语音助手，再到医疗影像分析，深度学习正在改变各行各业面貌，
萨顿：强化学习
在环境中探索，从成功、失败中学习！
理查德·萨顿，加拿大籍美国计算机科学家，被誉为“强化学习之父”，他出生于美国俄亥俄州，在斯坦福大学获得心理学学士学位，随后在马萨诸塞大学阿默斯特分校获得计算机科学博士学位，他职业生涯跨越多個鼎级研究机构、大学，涵盖阿尔伯塔大学、AT&T实验室，
20世纪80年代、90年代，人工智能领域经历几次起伏，早期专家系统、根据规则方法显示出局限性，难以搞定动态、复杂环境，与此同时神经网络研究因计算资源限制、理论发展瓶颈而陷入低谷，在这個背景下，研究者们开始探索能够自主学习、适应环境算法，
萨顿发展强化学习，强化学习经由与环境交互并根据反馈奖励调整行为策略，强化学习基本框架涵盖一個智能体〔agent〕、一個环境〔environment〕、动作〔actions〕、状态〔states〕、奖励〔rewards〕，智能体经由执行动作与环境实行交互，并根据环境反馈奖励信号来调整、改良其行为策略，以达到某种意向，
可以将强化学习比作训练一只小狗表演特技，小狗〔智能体〕在主人〔环境〕指导下，经由连续尝试各类动作〔如坐下、翻滚〕来学习特技，每当小狗表现出正确动作，主人就会给予奖励〔如食品或赞美〕，小狗会逐渐学会哪些动作会带来奖励，于是调整自己行为策略，最后掌握整個特技表演，
AlphaGo是由DeepMind开发围棋程序，经由强化学习击败世界鼎级围棋选手，AlphaGo运用深度神经网络、强化学习算法，经由自我对弈连续改良策略，最后达到超越人类鼎级棋手水平，AlphaGo成功展示强化学习在搞定复杂博弈难题上无敌本事，
强化学习在机器人控制领域应用也取得显著进展，经由强化学习算法，机器人可以自主学习复杂运动技能，如行走、抓取、操作工具，波士顿动力公司开发机器人Atlas、Spot经由强化学习实行灵活运动控制，
强化学习为搞定动态、复杂环境中决策难题供应一种有效方法，其广泛应用于机器人控制、自动驾驶、游戏博弈等领域，展示无敌实际应用价值，
后世智能实验室最先选就业涵盖：奠定AI智能系统智商评测体系，开展世界人工智能智商评测；开展互联网〔城市〕大脑研究计划，构建互联网〔城市〕大脑技术、企业图谱，为提升企业，行业与城市智能水平服务，每日专家推荐范围后世科技发展势头学习型文章，目前线上平台已收藏上千篇精华前沿科技文章、报告。