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計算機產(chǎn)業(yè)未來展望

http://bfqmb.cn 2011-05-11 15:02 來源:中國自動化學(xué)會專家咨詢工作委員會

  當(dāng)器件從小規(guī)模集成電路進(jìn)入中規(guī)模集成電路的時候,堅持“main frame主機系統(tǒng)”的公司(包括CDC、王安)紛紛倒閉。“超級小型機”紛紛出現(xiàn),但只是曇花一現(xiàn),生命非常短暫,因為中規(guī)模集成電路已迅速被大規(guī)模集成電路所取代。只有迅速轉(zhuǎn)入PC機(軟件、硬件)的IBM不僅沒有倒閉,而且還迅速發(fā)展。

      任何硬件、軟件都有生命周期。任何公司要不斷發(fā)展,必須不斷有符合客觀發(fā)展規(guī)律的新產(chǎn)品誕生。

  網(wǎng)絡(luò)安全

      當(dāng)前解決網(wǎng)絡(luò)安全的方法主要依靠法律、管理、鑒別認(rèn)證技術(shù)、加密技術(shù)和隔離技術(shù)等5個方面。這里的管理,不僅包括人事管理,而且包括網(wǎng)絡(luò)管理和計算機系統(tǒng)的管理(操作系統(tǒng)、運行日記、黑盒子等)。歷史事實說明,這些措施是相對的。所以,網(wǎng)絡(luò)安全的研究也是長期的。

      任何大型軟件系統(tǒng)都難免有漏洞,操作系統(tǒng)也不例外。鑒別認(rèn)證技術(shù)和加密技術(shù)是相對的。前者指對具有不變性的特征,如指紋、眼紋等進(jìn)行識別;對于后者,目前流行有效的方法是利用計算函數(shù)和反函數(shù)嚴(yán)重不對稱的鑰對系統(tǒng)及其派生的數(shù)字簽名和虛擬私人網(wǎng)絡(luò)VPN。

      令人無可奈何的是,當(dāng)新的鑒別認(rèn)證技術(shù)和加密技術(shù)被發(fā)明之后,經(jīng)過一段時間,又有可能出現(xiàn)新的冒充技術(shù)和破譯技術(shù)。而且,病毒等非法入侵活體(指一個程序段)也很難鑒別出來,而殺病毒軟件也難于制止新病毒對計算機系統(tǒng)的破壞和盜竊。目前的安全技術(shù)產(chǎn)品基本上是軟件技術(shù)產(chǎn)品或者軟件固化,或者是建立在通用機上的軟件系統(tǒng)(例如防火墻)。

      隔離技術(shù)是有效的,但對網(wǎng)絡(luò)行為必須而且也只能加以適當(dāng)限制。簡單的隔離是完全取消網(wǎng)絡(luò)功能。對網(wǎng)絡(luò)行為加以合理限制的隔離技術(shù)是可取的,從計算機系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和軟件結(jié)合(軟硬結(jié)合)的角度來防止病毒的破壞和盜竊值得注意。

  網(wǎng)絡(luò)巨量信息的查找

      網(wǎng)絡(luò)是信息的海洋,但你常會碰到的問題是:想要的信息常常是查不到的,你不需要的,卻給你一大堆。核心問題在于:如何實現(xiàn)按內(nèi)容檢索。這個問題的解決不僅要解決人類的混亂術(shù)語、混亂的概念、中小學(xué)的一致性教育和術(shù)語概念一致化,而且還要解決計算機對自然語言知識層次的理解,以及與目標(biāo)庫大小無關(guān)的高速搜索算法和類似于主體(AGENT)的網(wǎng)絡(luò)機器人。

      自然語言理解就是對語義的理解。語義有3種不同的層次:語言層次、知識層次和語用層次。

      例如,“把這杯水倒入那缸濃硫酸里。”這句話里包含了七個語義單元。

      “這<N>”、“杯<N>”、“水”、“那<N>”,以及“缸<N>”、“濃硫酸”、“把<N>倒入<N>里”。其中,N 表示名詞。

      如果一個機器人只有語言層次的理解,它就能夠根據(jù)“這<N>”找到一個標(biāo)有“水”的“杯”,再根據(jù)“那<N>” 找到一個標(biāo)有 “濃硫酸”的“缸”,然后執(zhí)行把“杯”中的“水”倒入標(biāo)有“濃硫酸”的“缸”里的任務(wù)。

      如果一個機器人有知識層次的理解,它就不會馬上執(zhí)行把“杯”中的“水”倒入標(biāo)有 “濃硫酸”的“缸”里。因為它有知識層次的理解:把水倒入濃硫酸里會發(fā)生爆炸。

  閑散計算能力的利用

      全世界數(shù)以億計上網(wǎng)的計算機在多數(shù)時間里被閑置或者利用率不高。如果它們被利用起來,不僅是一筆巨大的財富,而且可實現(xiàn)每秒數(shù)億億次的神奇的計算能力。這固然十分誘人,但難度也很大。待解決的問題很多,最關(guān)鍵問題是雙向安全:如何確保主系統(tǒng)不受客戶的安全干擾,同時又如何確??蛻舻挠嬎悴皇苤飨到y(tǒng)的安全干擾。

      不要把上億臺機器閑散計算能力的利用與計算網(wǎng)絡(luò)及網(wǎng)絡(luò)計算混淆起來。計算網(wǎng)絡(luò)實際上在上個世紀(jì)80年代初期就提出來了,其目的是讓更多地區(qū)更多的人共享計算資源。當(dāng)今的人們可以用更方便的方式來共享網(wǎng)絡(luò)上的計算資源。例如用手機上網(wǎng)計算。網(wǎng)絡(luò)計算是分布計算,是一個計算題目在網(wǎng)絡(luò)上的分布計算。

  自然語言自動翻譯

      自然語言自動翻譯的研究歷史已經(jīng)有半個多世紀(jì)了,其社會效益和經(jīng)濟效益極為可觀, 自然引起人們的重視。而巨大的社會效益和經(jīng)濟效益的前提是實用,即沒有語無倫次, 沒有正錯混雜, 合乎目標(biāo)語言的習(xí)慣。

      目前在廣泛領(lǐng)域范圍內(nèi)的文字及語音自動翻譯產(chǎn)品,都是部分語無倫次、部分正錯混雜、不合習(xí)慣,書面及電話翻譯都無法實用。300億美元人工翻譯市場無法容忍0.1%的錯。平均每頁都有錯!300億美元人工翻譯市場解決20%就有60億美元之巨。

      半個世紀(jì)以來的主要方法是,基于規(guī)則,尚未實用。它可以從很低的水平快速地提高到比較高的水平,但總有一部分不正確。它可以作為很好的工具,但獨立使用則難以實用。實用的翻譯歷史上有整句和句型模式翻譯,缺點是語言覆蓋范圍和語言知識庫之比太小。基于實例能有效提高上述之比,但仍然是近似方法、本質(zhì)上會夾雜語無倫次、正錯混雜和不合乎目標(biāo)語言的習(xí)慣的成分。

      半個世紀(jì)沒有做到實用的關(guān)鍵原因是:自然語言缺乏精確描述;現(xiàn)有的機器翻譯方法難于實用。任何復(fù)雜的點集之間的變換(即翻譯)在幾何基—坐標(biāo)的精確描述基礎(chǔ)上都十分簡單、容易?;谶@個幾何提示,建立自然語言基—坐標(biāo),在語義單元(點)組成的語義語言(點集)的機器翻譯方法可能是解決問題的有效途徑。

  軟件設(shè)計的難題

      從本質(zhì)上說,軟件設(shè)計(所有的設(shè)計)最核心的5個基本難題是:可靠性、再用、時空群體工作、盡量自動和自然化,其中可靠性為首。

      軟件可靠性的核心是軟件的正確性。它包括:已經(jīng)存在的軟件系統(tǒng)錯誤的發(fā)現(xiàn)及排除;新軟件系統(tǒng)的正確、無錯誤的設(shè)計。

      軟件可靠性還包括:硬件故障可無副作用地恢復(fù)能力。硬件偶爾故障或操作錯誤的安全、快速、自動或半自動恢復(fù)能力,等等。

      軟件可靠性的重要性在于:軟件維護(hù)費用遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過開發(fā)費用。一個大型軟件即使工作了許多年,仍然有一大堆錯誤,工作不可靠,經(jīng)常出故障。在某些使用中,軟件不可靠將導(dǎo)致災(zāi)難性的后果。

      庫函數(shù)、類庫和構(gòu)件是常見的再用技術(shù)。關(guān)鍵是:如果一個待設(shè)計的大型軟件,其功能與已經(jīng)存在的軟件大體相同。例如,只有5%不同,而且不同之處是分散的,那么,新的軟件的設(shè)計工作量只是原有的5%、10%、40%,還是更多? 例如,能不能在15%以內(nèi)?

      時空群體工作所提出的問題是:如果數(shù)以百計的軟件設(shè)計人員共同設(shè)計一個大型軟件系統(tǒng),其中部分人員是流動的,也就是分布在不同的時間段和不同的空間,那么如何有效地組織大的群體來設(shè)計大型軟件系統(tǒng)?特別是如何在保持軟件人員的自由創(chuàng)造力的前提下使群體有效地工作。

      “軟件工程”致力于解決這個問題,但往往需要犧牲軟件設(shè)計人員的創(chuàng)造性。網(wǎng)絡(luò)引入主體,研究其協(xié)同工作,似乎兜了一大圈,不如直截了當(dāng)?shù)匮芯寇浖O(shè)計的群體工作,這樣成功的機會倒要大些。

      盡量自動是不言而喻的。軟件研究工作一開始以其為目標(biāo),但實際上并沒有完全做到,正在不斷提高的過程中。

      自從引入圖形用戶界面之后,非計算機專業(yè)人員的用戶就可以不需要計算機專業(yè)知識,而僅僅應(yīng)用他們的專業(yè)知識就可以使用計算機了。這是自然化的第一步,現(xiàn)在已經(jīng)實現(xiàn)了。

      然而,能不能讓不懂計算機或者懂得不多的各種專業(yè)人員自己來設(shè)計他們的專業(yè)軟件呢?當(dāng)前,這似乎是天方夜譚。很難!但不等于不可能。

  人類智能模擬和應(yīng)用

      人工智能的最初目標(biāo)就是讓計算機模仿人類的智能,幫助人類進(jìn)行部分創(chuàng)造性的勞動。但是,50年來,沒有任何人造系統(tǒng)(無論是軟件、硬件還是混合)有智能。專家系統(tǒng)是一種編程技術(shù)(程序獨立于規(guī)則),沒有智能。嚴(yán)肅的人工智能學(xué)家早已經(jīng)把人工智能的目標(biāo)改為:人工智能是專門研究那些人類做得比機器做得好的領(lǐng)域的問題。

      例如,人類下棋比機器下得好,那么,機器下棋就是人工智能要研究的領(lǐng)域,等等。如果一個下棋系統(tǒng),程序不再修改,開始輸給大師,下幾盤后,有輸有贏;再下幾盤,贏的比例越來越高,我們就可以說:這個下棋系統(tǒng)有智能味道。(因為智能是通用能力,而下棋能力不是通用能力。)

      西方有一些人工智能學(xué)者喜歡操作概念,極力模糊智能的原本含義。他們把20世紀(jì)50年代為控制系統(tǒng)提出的十分有效的仿生算法——遺傳算法,操作成為一種智能。把生物進(jìn)化模擬(有意義的研究)說成是人工智能內(nèi)容,甚至用人類社會某些關(guān)系映射到網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生的(有用)概念來取代智能,模糊智能的本來面貌。這都是不恰當(dāng)?shù)摹?/p>

      計算機幫助人類進(jìn)行某些創(chuàng)造性勞動,其社會效益和經(jīng)濟效益極大,是劃時代的進(jìn)步。所以,遲早還會再提到人類的議事日程上來。不過,先要解決其理論基礎(chǔ),還要考慮其技術(shù)前提。

  計算科學(xué)也是產(chǎn)業(yè)

      計算科學(xué)將與理論科學(xué)和實驗科學(xué)擁有同等的重要性。在20世紀(jì)后期,計算流體力學(xué)、計算化學(xué)、計算物理學(xué)已經(jīng)十分成熟。當(dāng)今的生物信息學(xué)其計算量遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過以往的各種計算科學(xué)。比起預(yù)測未來的智能領(lǐng)域的計算,有過之而無不及。20世紀(jì)70年代初期,錢學(xué)森院士提出過當(dāng)時計算流體力學(xué)的計算要求:浮點64位以上的1萬億字存儲容量,每秒1萬億次計算速度。其計算速度的需求,現(xiàn)在似乎要讓位給生物信息學(xué)了。當(dāng)今的生物信息學(xué),其計算量遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過以往的各種計算科學(xué)。而且這僅僅是一個開始,因為人們還不知道信息是如何控制細(xì)胞的發(fā)育的。

      當(dāng)今的計算,不僅僅是一門科學(xué),也是一個大產(chǎn)業(yè)。

  

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