5438+00年6月，計算機編程語言的先驅克裏斯汀·尼加德因心臟病突發去世，享年75歲。奈傑爾幫助奠定了互聯網的基礎，為計算機行業做出了巨大貢獻。據挪威媒體報道，Nigaid 11在挪威奧斯陸去世。
Nigade是奧斯陸大學的教授，因開發Simula編程語言而享譽國際，該語言為MS-DOS和互聯網奠定了基礎。克裏斯汀·尼加德於1926年出生於奧斯陸。她於1956畢業於奧斯陸大學，獲得數學碩士學位，之後致力於計算機計算和編程研究。
從1961到1967，Nigade在挪威計算機中心工作，參與了面向對象編程語言的開發。因為他們的出色表現，2001年，尼加德和他的同事奧爾·約翰·達爾獲得了2001年A.M .圖靈獎等多項大獎。當時給尼加德頒獎的計算機協會認為，他們的工作為Java、c++和其他編程語言在個人電腦和家庭娛樂設備中的廣泛應用掃清了道路。“他們的工作基本上改變了軟件系統的設計和編程，可重用、可靠和可升級的軟件也已經問世。
從圖靈機到馮·諾依曼機的世紀發現
英國科學家艾倫·圖靈在1937年發表了著名的文章《論可計算數在解題中的應用》。本文提出了思維原理計算機——圖靈機的概念，推動了計算機理論的發展。1945年，圖靈到美國國家物理研究所工作，開始設計自動計算機。1950年，圖靈出版了壹本名為《計算機能思考嗎？著名的圖靈測試就是通過問答來測試計算機是否具有和人類壹樣的智能。
圖靈提出了壹個抽象計算模型來精確定義可計算函數。圖靈機由壹個控制器、壹條無限延伸的皮帶和壹個在皮帶上左右移動的讀寫頭組成。這個概念如此簡單的機器，理論上可以計算出任何直觀的、可計算的函數。圖靈機作為計算機的理論模型，已經廣泛應用於計算機和計算復雜性的研究中。
計算機是人類制造的信息處理工具。如果說人類制造的其他工具是人手的延伸，那麽計算機作為代替人腦處理信息的工具，可以說是人腦的延伸。最初，真正的計算機是用來解決數值計算問題的。二戰後期，壹系列用於軍事目的的密碼解碼和彈道計算變得越來越復雜。大量的數據和復雜的計算公式，即使使用電動機械計算器也會消耗相當多的人力和時間。在這種背景下，人們開始研制電子計算機。
世界上第壹臺計算機“科洛薩斯”誕生於英國，1943年3月研制出“科洛薩斯”計算機。當時開發“科洛薩斯”計算機的主要目的是破譯德國“洛倫茲”加密機加密的密碼。用其他方法破譯這個密碼需要六到八個星期，而使用“科洛薩斯”電腦只需要六到八個小時。1944 65438+10月10，“科洛薩斯”電腦開始運行。自從投入使用後，德國高層的大量軍事機密很快被破譯，盟軍更是如虎添翼。“科洛薩斯”比美國的ENIAC計算機早問世兩年多。二戰期間，它破譯了大量德國機密。戰後被秘密銷毀，所以不為人知。
雖然第壹臺電子計算機誕生於英國，但英國並沒有抓住計算機引發的科技和工業革命的機遇。相比之下，美國抓住了這壹歷史機遇，鼓勵計算機技術和產業的發展，導致了壹大批計算機產業巨頭的崛起，極大地促進了美國綜合國力的發展。1944年，美國國防部組織了壹個由莫奇裏和埃克特領導的ENIAC計算機研究小組，當時在普林斯頓大學工作的現代計算機創始人匈牙利數學家馮·諾依曼也參與了肖像研究。1946的研究工作成功，制成了世界上第壹臺電子數字計算機ENIAC。這臺由18000個電子管組成的計算機，盡管體積龐大，功耗驚人，功能有限，卻真正起到了節省人力和時間的作用，開辟了計算機科學技術的新時代。這對制造它的科學家來說可能是意想不到的。
雖然最早的計算機功能有限，與現代計算機有很大不同，但它已經具備了現代計算機的基本部件，即運算器、控制器和存儲器。
運算器就像算盤，用來進行數值運算和邏輯運算，獲得計算結果。控制器就像計算機的總部，指揮著計算機各部分的工作，它的命令是通過發出壹系列控制信號來完成的。
計算機的程序、數據，以及運算中產生的中間結果和最終結果，都應該有壹個存儲的地方，這就是計算機的第三個組成部分——內存。
電腦自動計算，自動計算的基礎是儲存在電腦裏的程序。現代計算機都是存儲程序計算機，也叫馮諾依曼機，因為存儲程序的概念是馮諾依曼提出的。人們根據所要解決問題的數學描述，用計算機能接受的“語言”編寫程序，輸入並存儲在計算機中，計算機就能按照人的意圖自動完成運算並高速輸出結果。程序要給計算機提供要操作的數據，操作的順序，執行什麽操作等等。
微電子技術的出現為計算機的發展帶來了新的機遇，使計算機小型化成為可能。微電子技術的發展可以追溯到晶體管的出現。65438-0947年，美國電話電報公司公司貝爾實驗室的三位科學家巴丁、布雷頓和肖克利制造出第壹個晶體管，開啟了晶體管取代電子管的時代。
晶體管的出現可以說是集成電路問世的前奏。晶體管出現後，壹些科學家發現，可以像晶體管壹樣，把電路元件和導線制作在壹個矽片上，實現電路的小型化。於是，經過10年的發展，第壹個集成電路出現在1958年。
微電子技術的發展和集成電路的出現首先引起了計算機技術的巨大變革。在現代計算機中，運算器和控制器大多制作在壹起，稱為微處理器。由於微處理器(計算機芯片)的集成，微型計算機在70年代和80年代產生並迅速發展，特別是IBM PC個人計算機的出現，打開了計算機普及的大門，促進了計算機在各行各業的應用。價格高昂、體積龐大、功耗驚人的計算機只能在少數大型軍事或科研設施中使用。今天，由於大規模集成電路的采用，計算機已進入普通辦公室和家庭。
標誌集成電路水平的指標之壹是集成度，即在壹定尺寸的芯片上可以制造多少個晶體管。集成電路從出現到今天，發展速度驚人，芯片越來越小，對生產生活影響深遠。ENIAC計算機占地150平方米，重30噸，耗電數百瓦。它所完成的計算，可以用今天先進的袖珍計算器來完成。這是微電子和集成電路創造的奇跡。
現狀與展望
美國科學家近日指出，經過30多年的發展，計算機芯片的小型化已經接近極限。計算機技術的進壹步發展只能依靠全新的技術，如新材料、新的晶體管設計方法和分子計算技術。
30多年來，半導體產業的發展基本遵循摩爾定律，即每18個月，矽片上安裝的晶體管數量就翻壹番。芯片越來越小，包括越來越多的晶體管，刻蝕線寬越來越小；於是，電腦的性能越來越高，價格越來越低。但有人提出，這種發展趨勢最多只能持續10到15年。
來自美國最大芯片制造商英特爾公司的科學家保羅·a·帕坎(Paul A. Pakan)近日在美國《科學》雜誌上撰文稱，摩爾定律(1965年提出的預言半導體容量將以幾何速度增長的定律)在未來10年可能會遇到壹個不可逾越的障礙:芯片的小型化正在逼近極限。人們還沒有找到超越這個極限的方法，有科學家稱之為“半導體行業面臨的最大挑戰”。
目前最先進的VLSI芯片制造技術可以實現最小約0.18微米的線寬，寬至壹根頭發絲的5%。晶體管中的絕緣層只有4到5個原子厚。日本將開始大規模生產寬度僅為0。13微米在2000年初。預計這種芯片將在未來兩年內得到廣泛應用。下壹步是引入線寬為0的芯片。1微米。帕坎說，在如此小的尺寸下，晶體管只能由不到100個原子組成。
當芯片線寬小到壹定程度時，線會因為靠得太近而容易相互幹擾。但是，如果通過線路的電流很弱，只有幾十個甚至幾個電子，信號的背景噪聲就難以承受了。如果尺寸進壹步縮小，量子效應就會發揮作用，使得傳統的計算機理論完全失效。在這種情況下，科學家必須使用全新的材料、設計方法甚至運算理論，讓半導體行業和計算機行業突破傳統理論的限制，另辟蹊徑。
目前計算機發展的主流是什麽？國內外的共識是
精簡指令集計算
RISC是精簡指令集計算機的縮寫。計算機可以執行的操作命令的集合。程序最終會變成計算機可以執行的指令序列。每臺計算機都有自己的指令系統，計算機可以識別並執行本地指令系統的指令。識別就是把代表操作的二進制代碼解碼——變成與操作相對應的控制信號，從而執行指令要求的操作。壹般來說，計算機的指令系統豐富，功能強大。RISC系統簡化了指令系統，目的是減少指令的執行時間，提高計算機的處理速度。傳統計算機通常壹次取壹條指令，而RISC系統采用多發射結構，同時發射多條指令。當然，需要增加芯片上的執行元件。
並行處理技術
並行處理技術也是提高計算機處理速度的壹個重要方向。在傳統計算機中，壹般只有壹個中央處理器，在中央處理器中只執行壹個程序。程序的執行是按順序壹個壹個執行的，處理器反映的數據也是壹個壹個的字符串，所以叫串行執行指令。並行處理技術可以在多個處理器中同時執行多個相關或獨立的程序。目前有兩種並行處理系統:壹種是4個、8個甚至32個處理器的並行處理系統，或者多處理器系統；另壹種是組裝超過100個處理器，形成大規模處理系統。這兩個系統不僅在處理器數量上不同，而且在內部互連、內存連接、操作系統支持和應用領域上也不同。
曾經有壹段時間，超級計算機由與普通計算機不同的材料制成。最早的Cray 1計算機是用安裝在鍍銅液冷電路板上的奇形怪狀的芯片手工制作的。Cray 2電腦看起來更奇怪。它在含有液態碳氟化合物的浴池中攪動氣泡——它由“人造血液”冷卻。並行計算技術改變了這壹切。目前世界上最快的計算機是美國的Asci Red。這臺計算機的運算速度是每秒2.1萬億次。它由與個人電腦和工作站相同的組件組成，只是超級計算機使用更多的組件，並配備9000標準奔騰芯片。以現在的技術趨勢來看，超級計算機和其他計算機的區別確實開始模糊了。
至少在不久的將來，這種趨勢顯然還會繼續。那麽，哪些即將到來的技術可能會顛覆計算技術的格局，引發下壹次超級計算技術革命？
這樣的技術至少有三種:光子計算機、生物計算機、量子計算機。它們不太可能實現，但因為它們有引發革命的潛力，所以值得研究。
光子計算機
光子計算機可能是這三種新技術中最傳統的。幾十年來，這項技術的應用壹直受到限制，尤其是在軍事信號處理方面。
在光子計算技術中，光可以像電壹樣傳遞信息，甚至更好，光束在從壹個地方向另壹個地方傳遞信息的效果比電更好，這也是電話公司使用光纜進行遠距離通信的原因。光之所以對交流非常有用，是因為它不會和周圍的環境發生相互作用，這和電是不壹樣的。兩束光可以相互穿透而不被察覺。光在長距離中的傳播速度約為電子信號的100倍，光學器件的能耗很低。據估計，光子計算機的計算速度可能比今天的超級計算機快1000到10000倍。
遺憾的是，正是這種極端的獨立性使得人們很難制造出全光子計算機，因為計算過程需要利用相互的影響。如果我們想制造真正的光子計算機，我們必須開發光學晶體管，以便壹束光可以用另壹束光來開關。這種器件已經存在，但要制造出具有合適性能特征的光學晶體管，我們需要依靠材料科學領域的重大突破。
生物計算機
與光子計算技術相比，大規模生物計算技術更難實現，但潛力也更大。想象壹臺柚子大小的超級計算機，能夠進行實時圖像處理、語音識別和邏輯推理。這樣的計算機已經存在:它們是人腦。從20世紀70年代開始，人們開始研究生物計算機(也叫分子計算機)。隨著生物技術的穩步發展，我們將開始了解和操縱制造大腦的遺傳機制。
生物計算機的性能將優於電子計算機和光學計算機。如果技術進步以現在的速度繼續下去，可以想象，十幾二十年後超級計算機會大量湧現。這聽起來可能像科幻小說，但實際上已經有這方面的實驗了。例如，在矽片上有特殊排列的神經元的“生物芯片”已經被制造出來。
在其他實驗室，研究人員已經使用相關數據對DNA單鏈進行編碼，以便這些單鏈可以在燒瓶中進行操作。這些生物計算實驗離實用還很遠，但在1958，我們對集成電路的看法也不過如此。
量子計算機
量子力學是第三種有潛力創造超級計算革命的技術。這個概念出現的時間比光子計算或生物計算晚，但它具有更大的革命潛力。由於量子計算機利用了量子力學的反直覺定律，其潛在運算速度會比電子計算機快很多。事實上，它們的速度提升幾乎是無止境的。壹臺5000量子比特左右的量子計算機，可以在3 0秒左右解決傳統超級計算機需要1000億年才能解決的素數問題。
目前剛好有壹個重要的用途適合這個看似深奧的作業。通過加密代表數據的代碼來保護計算機數據。解密的數學“密鑰”以壹個非常大的數的形式出現——通常高達250位數字——以及它的質因數。這種加密被認為是無法破譯的，因為沒有傳統的計算機能夠在適當的時間內計算出如此巨大的數字的質因數。然而，至少在理論上，量子計算機可以輕松處理這些素數加密方案。因此，量子計算機黑客將不僅能夠輕松獲取經常出現在各種計算機網絡(包括互聯網)中的信用卡號和其他個人信息，還能夠輕松獲取政府和軍事機密。這也是壹些秉承“身先士卒，不甘落後”原則的政府機構壹直投入巨資進行量子計算機研究的原因。
量子超級網絡引擎
量子計算機不太可能破壞互聯網的完整性。不僅如此，它們最終還可能給互聯網帶來巨大的好處。兩年前，貝爾實驗室的壹位研究人員拉爾夫·格羅弗(Ralph Grover)發現了壹種使用量子計算機處理我們許多日常事務的方法——搜索隱藏在龐大數據庫中的壹些信息。在數據庫中尋找信息就像在公文包中尋找東西壹樣。如果不同的量子位狀態組合分別搜索數據庫的不同部分，那麽其中壹個狀態組合就會遇到要搜索的信息。
由於壹些技術的限制，量子搜索帶來的速度提升並沒有想象中那麽大。例如，如果妳想在654.38+0億個地址中搜索壹個地址，傳統計算機大約需要5000萬次嘗試才能找到該地址；量子計算機大約需要654.38+00000次嘗試，但這是壹個很大的進步，如果把數據庫放大，進步會更大。此外，數據庫搜索是壹項非常基本的計算機任務，任何改進都可能對大量應用程序產生影響。
到目前為止，很少有研究人員願意預測量子計算機是否會得到更廣泛的應用。然而，總的趨勢是令人滿意的。盡管許多物理學家——如果不是全部的話——最初認為量子力學令人困惑的性質肯定會消除實用量子計算技術所面臨的難以捉摸和根深蒂固的障礙，但深刻而廣泛的理論研究尚未能夠創造出真正的機器。
那麽，量子計算機的研究熱潮意味著什麽？計算技術的歷史表明，在需要它們解決的問題出現之前，硬件和軟件總是有突破的。或許，當我們需要搜索普通計算機需要幾個月才能完成的龐大數據庫時，量子計算機才會真正開始運行。研究將取代電子計算機的技術並不容易。畢竟采用標準微處理器技術的並行計算機，每隔幾年都會有很大的進步。所以，任何想要取代它的技術，都必須是優秀的。然而，計算技術領域的進步總是非常迅速，充滿了意想不到的事情。對未來的預測從來都不可靠。事後看來，斷言“不可行”的人是最愚蠢的。
除了超級計算機，未來計算機還會向哪裏發展？
多媒體教學
多媒體技術是進壹步拓寬計算機應用領域的新技術。它將文字、數據、圖形、圖像、聲音等信息媒體作為壹個整體由計算機處理，將計算機帶入了聲、文、圖壹體化的應用領域。多媒體必須有各種外部設備，如監視器、鍵盤、鼠標、操縱桿、錄像帶/光盤、照相機、輸入/輸出、電信傳輸等。多媒體系統集計算機、家用電器和通訊設備於壹體，由計算機控制和管理。多媒體系統將對人類社會產生巨大影響。
網絡
目前的計算機系統大多是網絡化的計算機系統。所謂網絡，是指由若幹臺地理上分布的獨立計算機，通過通信線路互聯而成的系統。根據聯網區域的大小，計算機網絡可以分為住宅網絡和遠程網絡。小到壹個工廠的車間和辦公室，大到跨越大陸和海洋，都可以形成計算機網絡。互聯網將發展成為人類社會中壹股無形而強大的力量——它悄無聲息地將各種信息傳遞給人們，以最快最先進的手段方便人類的工作和生活。如今，互聯網的發展有將世界變成“地球村”的趨勢。
專家認為，PC不會馬上消失，同時功能單壹或功能有限的終端設備(如掌上電腦、智能手機)將挑戰PC作為計算機創新驅動力的地位。“機頂盒”電腦，如互聯網電視，將互聯網接入和電子郵件功能與有限的計算功能相結合，將很快流行起來。單壹功能的終端最終會變得更容易應用。
智能計算機
我們對大腦的了解還很膚淺，但讓計算機智能化的工作絕不能等到人們對大腦有了足夠的了解之後。讓電腦更智能，從壹開始就是人們壹直追求的目標。目前，計算機輔助設計、翻譯、檢索、繪圖、寫作、下棋和機械工作的發展已經向計算機的智能化邁進了壹步。隨著計算機性能的不斷提升，人工智能技術在徘徊了50年之後，終於找到了露臉的機會。世界排名第壹的國際象棋大師卡斯帕羅夫向“深藍”低頭，讓人第壹次在電腦面前感受到失敗的滋味。人類從未像今天這樣深感憂慮，也從未如此強烈地感受到了解自己的需要。
現在的計算機大多是馮·諾依曼計算機，讀詞、讀圖、服從、形象思維等功能特別差。為了使計算機更加人工和智能，科學家們開始讓計算機模擬人腦的功能。近年來，發達國家重視人工神經網絡的研究，向計算機的智能化邁出了重要的壹步。
人工神經網絡的特點和優勢主要表現在三個方面:它具有自學習功能。在實現圖像識別時，只要將許多不同的圖像模板和相應的識別結果輸入到人工神經網絡中，網絡就會通過自學習功能學習識別相似的圖像。自學習功能對於預測具有重要意義。預計未來的人工神經網絡計算機將為人類提供同樣的經濟預測、市場預測和效益預測，其前景非常廣闊。
具有聯想存儲功能。人的大腦有掀背車的功能。如果有人跟妳說妳小時候的同學張某某。，妳會想起張某某身上的很多東西。這種關聯可以利用人工神經網絡的反饋網絡來實現。
具備高速尋找最優解的能力。尋找壹個復雜問題的最優解往往需要大量的計算。利用針對某個問題設計的反饋型人工神經網絡，充分發揮計算機的高速計算能力，可能很快就能找到最優解。
人工神經網絡是未來電子技術應用的新分水嶺。智能計算機的組成可能是以馮·諾依曼機為主機，人工神經網絡為智能外設的組合。
壹般認為，智能計算機必然會像摩爾定律(1965提出的預測半導體容量以幾何速度增長的定律)的應驗壹樣出現。提出這壹法律的英特爾公司名譽董事長戈登·摩爾同意這壹觀點。他認為:“矽智能會發展到難以區分計算機和人的地步。”但是計算機智能不會就此止步。許多科學家斷言，機器的智慧將很快超過阿爾伯特·愛因斯坦和霍金的總和。霍金認為，就像人類可以憑借高超的數字操縱能力設計出計算機壹樣，智能機器也會創造出性能更好的計算機。最遲到下個世紀中葉(可能更快)，計算機的智能可能會超出人類的理解。