介绍著名计算机科学家

约翰·麦卡锡约翰•麦卡锡（JohnMcCarthy），1927年9月4日生于美国马萨诸塞州波士顿，计算机科学家。他因在人工智能领域的贡献而在1971年获得图灵奖。实际上，正是他在1955年的达特矛斯会议上提出了“人工智能”这个概念。麦卡锡发明了LISP并于1960年将其设计发表在《美国计算机学会通讯》（CommunicationsoftheACM）上。他帮助推动了麻省理工学院的MAC项目（ProjectMAC）。然而，他在1962年了离开麻省理工学院，前往斯坦福大学并在那里协助建立了斯坦福人工智能实验室（StanfordArtificialIntelligenceLaboratory），成为MAC项目多年来的一个友好的竞争对手。他于1948年获得加州理工学院数学学士学位，1951年获得普林斯顿大学数学博士学位。分别短暂地为普林斯顿大学、斯坦福大学、达特茅斯学院和麻省理工学院供职后，麦卡锡于1962年-2000年底在斯坦福担任教授，退休后成为名誉教授。约翰·冯·诺依曼约翰·冯·诺依曼（JohnVonNeumann，1903－1957），美藉匈牙利人，1903年12月28日生于匈牙利的布达佩斯，父亲是一个银行家，家境富裕，十分注意对孩子的教育．冯·诺依曼从小聪颖过人，兴趣广泛，读书过目不忘．据说他6岁时就能用古希腊语同父亲闲谈，一生掌握了七种语言．最擅德语，可在他用德语思考种种设想时，又能以阅读的速度译成英语．他对读过的书籍和论文．能很快一句不差地将内容复述出来，而且若干年之后，仍可如此．1911年一1921年，冯·诺依曼在布达佩斯的卢瑟伦中学读书期间，就崭露头角而深受老师的器重．在费克特老师的个别指导下并合作发表了第一篇数学论文，此时冯·诺依曼还不到18岁．1921年一1923年在苏黎世大学学习．很快又在1926年以优异的成绩获得了布达佩斯大学数学博士学位，此时冯·诺依曼年仅22岁．1927年一1929年冯·诺依曼相继在柏林大学和汉堡大学担任数学讲师。1930年接受了普林斯顿大学客座教授的职位，西渡美国．1931年他成为美国普林斯顿大学的第一批终身教授，那时，他还不到30岁。1933年转到该校的高级研究所，成为最初六位教授之一，并在那里工作了一生．冯·诺依曼是普林斯顿大学、宾夕法尼亚大学、哈佛大学、伊斯坦堡大学、马里兰大学、哥伦比亚大学和慕尼黑高等技术学院等校的荣誉博士．他是美国国家科学院、秘鲁国立自然科学院和意大利国立林且学院等院的院士．1954年他任美国原子能委员会委员；1951年至1953年任美国数学会主席。1944～l945年间，冯·诺依曼形成了现今所用的将一组数学过程转变为计算机指令语言的基本方法，当时的电子计算机(如ENIAC)缺少灵活性、普适性。冯·诺依曼关于机器中的固定的、普适线路系统，关于“流图”概念，关于“代码”概念为克服以上缺点作出了重大贡献。尽管对数理逻辑学家来说，这种安排是显见的。计算机工程的发展也应大大归功于冯·诺依曼。计算机的逻辑图式，现代计算机中存储、速度、基本指令的选取以及线路之间相互作用的设计，都深深受到冯·诺依曼思想的影响。他不仅参与了电子管元件的计算机ENIAC的研制，并且还在普林斯顿高等研究院亲自督造了一台计算机。稍前，冯·诺依曼还和摩尔小组一起，写出了一个全新的存贮程序通用电子计算机方案EDVAC，长达l0l页的报告轰动了数学界。这一向专搞理论研究的普林斯顿高等研究院也批准让冯·诺依曼建造计算机，其依据就是这份报告。阿兰·麦席森·图灵阿兰·麦席森·图灵（AlanMathisonTuring，1912.6.23—1954.6.7），英国数学家、逻辑学家，被称为计算机科学之父、人工智能之父。1931年图灵进入剑桥大学国王学院，毕业后到美国普林斯顿大学攻读博士学位，二战爆发后回到剑桥，后曾协助军方破解德国的著名密码系统Enigma，帮助盟军取得了二战的胜利。阿兰·麦席森·图灵，1912年生于英国伦敦，1954年死于英国的曼彻斯特，他是计算机逻辑的奠基者，许多人工智能的重要方法也源自于这位伟大的科学家。他对计算机的重要贡献在于他提出的有限状态自动机也就是图灵机的概念，对于人工智能，它提出了重要的衡量标准“图灵测试”，如果有机器能够通过图灵测试，那他就是一个完全意义上的智能机，和人没有区别了。他杰出的贡献使他成为计算机界的第一人，现在人们为了纪念这位伟大的科学家将计算机界的最高奖定名为“图灵奖”。弗雷德里克·布鲁克斯弗雷德里克·布鲁克斯(FrederickPhillipsBrooks)首届计算机先驱奖获奖者之一，是资深计算机科学家。布鲁克斯1931年4月19日生于美国北卡罗莱纳州的杜哈姆市(Durham)，是一名医生的儿子。少年时就对计算机十分感兴趣，那时有关计算机的资料与介绍不是很多，他“阅读了在计算机领域中所有能搞到的资料，并开始在破产贱卖中收集老式商用机器”。在杜克大学学物理并辅修数学专业时，他向他的教授表示“我的第一兴趣是计算机”。结果他找到第一个很好的着陆点，跟随计算机MARK—I设计者霍华德·艾肯（HowardAiken），亲眼目睹了艾肯教授研制成功MARK—IV，艾肯深信商用计算机需要一种完全不同的设计，他让布鲁克斯试一试。布鲁克斯在设计上的创新使他在1956年获得了IBM的一份工作，着手了雄心勃勃的Stretch计算机设计计划，Stretch首创了许多现代计算机体系结构的概念并与约翰·科克（John·Cocke）等其他科学家一起开发了指令流水线，进而又推进了精简指令计算机（RISC）的开发工作，RISC是POWERPC芯片的基础。布鲁克斯与杜拉·斯维尼（DuraSweeney）一起发明了可屏蔽中断的概念与技术，这一现在被广泛应用的技术，作为一种控制处理器和键盘、触摸屏、声音传感器和硬盘等外围设备之间交互作用的方法。60年代初，布鲁克斯领导了IBMSystem/360的软硬件设计，制造了一系列软件可移植的机器，使它们能共享几亿美元的软件设计费用，这导致了随后近30年IBM公司在计算机行业的统治地位。布鲁克斯1965年离开IBM公司到北卡罗林大学组建计算科学系，并担任领导工作，这是美国最早的计算机系之一。那以后，他和同事们的大量研究如计算机的图形学研究已成为现在所谓的虚拟现实的基础。伯顿·史密斯伯顿·史密斯（BurtonJ·Smith）1941年出生于北卡罗来纳州。少年时间“把大量的时间花在装各类计算机实验上”，由于他的好动，学习成绩直至进入大学还很不稳定，转过几所大学攻读学位，大学求学期间还参加海军服役4年当通讯技师，1972年在麻省理工学院获博士学位后，到科罗拉多大学丹佛校区教授电气工程。以后不久在德尼尔科公司（Denelcor）得到了一份顾问工作，开始帮助构想制造通用的并行超级计算机。由于单个处理器对于某种应用来说太慢，为获得更高速度的唯一方法便是联结多个处理器一起运行，也就是说让一个处理器做一部分工作，同时让另一个处理器做另一部分工作，然后确定处理器之间的互相通信问题。这些技术说起来容易，实现起来却会有许多问题和难处，有些是技术上的，但多数是逻辑上的，解决这些问题突破这些难处是当今计算机体系结构设计师面临的主要挑战。很少有人具备这方面的工程和数学技能；更少有人有必要的设计想象力和创新力，伯顿就是这样的少数人之一。他设计了两种超级计算机：不同种类元件处理器（HEP）和Tear机（取自teraflop，表示每秒运行1万亿次浮点算术运算），他的设计抛弃了传统的思想：处理器没有自己的内存，所有处理器每隔几纳秒就换一个任务。他的体系结构网络组织看似很简单，却有着非常严密而高明的数学策略和路由逻辑，处理速度很快。他的设计已着手于制造有十年多一点了，无论成功与否，他的思想与观念以及组织的逻辑结构已为大多数科学家所接受。丹尼尔·希利斯丹尼尔·希利斯(W.DanielHillis)1956年出生于马里兰州巴尔的摩，是当今著名的计算机科学家，并参与世界上速度最快的计算机之设计工作，在美国拥有三十四项专利。他也是思考机器公司的首席科学家与创办人之一，并为其主要产品：连结机器(ConnectionMachine)的首要设计者。希利斯同时担任几家科学期刊的编辑，包括《人工生命》(ArtificialLife)、《复杂》(Complexity)、《复杂系统》(ComplexSystem)和《未来世代计算机系统》(FutureGenerationComputerSystems)。著作有《连结机器》(TheConnectionMachine)。丹尼尔·希利斯的母亲从事教学工作使他对数学特别感兴趣，父亲是传染病专家鼓励他在生物学上有了浓厚的兴趣。上小学时，希利斯用一个单放机和两张磁盘做了他的第一台“计算机”；念初中时，从乔治·布尔《思维的规律》一书中学到“与或非”等基本概念，学到了布尔代数；1974年进入麻省理工学院，决心去研究大脑的工作原理，做研究生时，一直思考这样一个问题：我们大脑中的神经元细胞每秒最多进行几千次计算，那它怎样可以在那么多的任务中，超过其电路可在1万亿分之几秒时间内开关的电子计算机？他认为答案就是大规模并行：大脑中的“处理器”比计算机要多得多，它们能很好地协调，一起完成面孔识别，抽象思维等工作。他拜麻省理工学院人工智能实验室创建者、赫赫有名的科学家明斯基（MarvinMinsky）为师，研究具有生物性的智能计算机。他设计了一台带有100万个小处理器的计算机，希望把大脑功能集成到硅片上，并成立了思维机（ThinkingMachines）公司。计算机科学界不少权威说这种想法不会成功，但象哥伦比亚广播公司总裁威廉·佩利那样的冒险者还是给他提供资金，国防高等研究规划局（ARPA）支持性地向他定货，诺贝尔奖获得者，著名物理学家费曼协助他分析机器内的互连网，并帮助构造模型，最重要的是费曼给了希利斯许多精神上的支持。事实证明，希利斯的机器可以应用于从探油至预测股票价格等许多方面。而且他也证明并为科学界认可，只要问题足够大，网络足够快，大规模并行是十分有效的。目前希利斯的研究又集中于生物上，他试图通过模拟成千上万代的生命来看一看他的机器能否揭示进化的机制，这一工作被称为是硅片里的进化，创造人工生命的实验。