计算机发展

　　计算机的进化很可能始于人类想要理解和操纵环境的愿望。最早的人类认识到数量的现象，并用他们的手指来计算和处理他们世界中的物质。
　　像这样简单的方法最终让位于代理设备的创建，如算盘，它可以对更多的物品进行行动，蜡片，按下的符号使信息存储。持续的进步依赖于控制和控制自然世界的力量——蒸汽、电力、光，最后是量子世界的惊人潜力。
　　随着时间的推移，我们的新设备提高了我们保存和找到我们现在所说的数据的能力，实现远距离通信，并创建由数十亿元素组装起来的信息产品，所有这些都转化成了统一的数字格式。
　　这些功能是计算的本质：能够增强和放大我们可以用我们的大脑所做的事情，将我们的影响扩展到超人的影响范围和能力的水平。我们大多数人现在认为理所当然的这些超人能力还有很长一段时间，直到最近几年，这些能力才在全球得到民主化和扩大。
　　一百年前，由电报和远程电话提供的即时通信只面向政府、大企业和富人。如今，向世界上大多数人发送电子邮件等国际即时信息的能力基本上是免费的。
　　在这本书中，我们叙述了一系列关于这种变化是如何发生的相关故事，选择了我们所认为的计算历史上的开创性事件。
　　计算的发展在很大程度上是技术的故事，因为没有任何发明是单独发生的，也因为技术和计算是不可避免地联系在一起的；基本技术允许人们创造复杂的计算设备，而这反过来又推动了越来越复杂的技术的创造。
　　同样的反馈回路也加速了其他相关领域，如密码学的数学和高速通信系统的发展。例如，20世纪70年代公钥密码学的发展为90年代通过互联网安全地发送信用卡号码提供了数学基础。这激励了许多公司投资建立网站和电子商务系统，而这些系统反过来又为铺设高速光纤网络和研究建造越来越快的微处理器的必要技术提供了财政资金。
　　在这本散文集中，我们将计算的历史看作是一系列重叠的技术浪潮，包括：人类计算。与那些只会容易懂数学的人相比，最早的＂计算机＂是一次进行几天、几周或几个月的重复计算的人。第一台人类计算机成功地绘制出了哈雷彗星的飞行轨迹。在这次演示之后，团队被安排去制作用于导航和对数计算的表格，目的是提高军舰和火炮的准确性。
　　机械计算。 从17世纪开始，随着滑尺的发明，计算越来越多地在机械辅助的帮助下实现。这个时代的特点是机制，如奥特雷德的滑尺和机械加法机，如查尔斯巴贝奇的差分发动机和算术计。与机械计算相关联的是机械数据存储器。
　　在18世纪，研究各种不同系统的工程师们突然想到了使用卡片和磁带上的洞来表示重复的信息模式，这些信息可以被存储和自动操作。提花织机使用硬卡片上的孔，使自动织机能够编织复杂的、重复的图案。
　　赫尔曼·霍勒里斯管理的规模和复杂性的1890年美国人口普查小穿孔卡，和埃米尔波多创建了一个设备，让人类运营商打孔在一卷纸表示字符的更有效地利用长途电报线路。布尔的代数让我们将这些信息的表示（孔和空间）解释为二进制的-1和0——从根本上改变了信息的处理和存储方式。
　　随着电力的捕获和控制，出现了电力通信和计算。英国的查尔斯·惠特斯通和美国的塞缪尔·莫尔斯都建立了一个系统，可以将数字信息发送到数英里的电线。到19世纪末，工程师们已经将数百万英里的电线与继电器、开关、发声器以及新发明的扬声器和麦克风连接在一起，建立了巨大的国际电报和电话通信网络。
　　在20世纪30年代，英国、德国和美国的科学家们意识到，为电报和电话网络供电的相同的电气继电器也可以用来计算数学量。与此同时，磁性记录技术被开发出来，用于存储和回放声音——这种技术很快将被重新用于存储其他类型的信息。
　　电子计算。 1906年，科学家们发现，通过对金属网施加轻微电压来切换，真空管就诞生了。在20世纪40年代，科学家们尝试在计算器中使用电子管，结果发现它们的运行速度比继电器快一千倍。用管子替换继电器，使计算机的制造速度比上一代快一千倍。
　　固态计算。 半导体——可以改变其电学性质的材料——在19世纪被发现，但直到20世纪中期，贝尔实验室的科学家才发现并完善了一种半导体电子开关——晶体管。半导体比管和固体快，使用的功率比管少，而且比眼睛能看到的还要小。它们也非常坚固。第一台晶体管计算机出现在1953年；在十年内，晶体管已经取代了所有的管，除了电脑的屏幕。直到21世纪初平板屏幕的广泛部署，这种情况才会发生。
　　并行计算。 年复一年，晶体管的尺寸不断缩小，速度越来越快，电脑也一样……直到他们没有。大约是在2005年，半导体行业让每一代微处理器运行速度比之前更快的技巧几乎消失了。幸运的是，这个行业还有一个妙计：并行计算，或者同时将一个问题分解成许多小部分，或多或少独立地解决这些问题。虽然计算行业尝试并行计算多年（实际上是一个并行机器，早在1943年），大规模并行计算机没有商业化直到1980年代，直到2000年代，当科学家开始使用图形处理器单元（gpu）来解决人工智能（AI）问题。
　　人工智能 以前的技术浪潮的核心目的一直是补充或放大人类的智力或能力，而人工智能的目标是独立地扩展认知，进化出一个新的智能概念，并通过算法优化任何数字化的生态系统及其组成部分。因此，这一浪潮在书中最后出现是合适的，至少在人类写的书中是这样的。机器智能的希望可以追溯到几千年前，至少可以追溯到古希腊时期。许多计算机技术的先驱，包括艾达·拉夫莱斯和艾伦·图灵，都写道，他们可以想象有一天机器会是智能的。我们在文化偶像玛丽亚、机器人罗比和土耳其机械人----玩国际象棋的机器人身上看到了这个梦想的表现。人工智能作为一个领域始于20世纪50年代。虽然可以建立一个电脑继电器甚至小玩具 集可以玩一个完美的游戏tic-tac-too，直到1990年代，电脑能够击败卫冕世界冠军国际象棋，然后最终更复杂的游戏。
　　今天，我们看到机器掌握了越来越多曾经为人们保留的任务。机器不再需要编程来执行这些任务；计算机已经发展到学会自学，并使用模仿人类大脑连接的方法＂学习＂。继续这一轨迹，随着时间的推移，我们将不得不重新定义＂智能＂的真正含义。
　　考虑到计算机的悠久历史，那么，如何有可能精确地提出250个里程碑来总结它呢？我们通过考虑计算、工程、数学、文化和科学的许多历史和时间线来完成这项任务。
　　我们制定了一套指导原则。然后，我们建立了一个里程碑数据库，平衡了人们普遍接受的开创性事件和那些不太鲜为人知的事件。我们的具体标准集如下所示。
　　当我们开始写作的时候，我们发现了许多案例，多个里程碑可以被分解为一个连贯的叙事故事。我们还发现了里程碑中的里程碑，需要根据它们自己的优点来打破和庆祝。最后，在研究一些里程碑的过程中，我们发现了我们第一次忽视的其他发明、创新或发现。因此，我们开发的列表代表了250个里程碑，我们认为告诉地球计算的全面描述。具体来说：我们包括了导致思维机器创造的里程碑——真正的前机器。
　　我们收集到的里程碑显示了从早期操纵信息的设备到今天围绕在我们周围的机器和人类社会的巨大进步。我们包括了记录计算机融入社会的结果的里程碑。在这篇文章中，我们寻找被广泛使用的和被应用的非常重要的东西。我们包括重要的＂第一＂里程碑，其中我们包括重要的＂第一＂里程碑，其他里程碑级联或重要的发展。我们包括的里程碑与公众产生了强烈的共鸣，以至于它们影响了行为或思维。