计算机科学学科诞生于 20 世纪 40 年代初,当时算法理论、数理逻辑和存储程序电子计算机的发明融合在一起。例如,艾伦·图灵和库尔特·哥德尔在 20 世纪 30 年代关于算法及其作为机器或规则系统的实现的著作、阿达·洛夫莱斯 60 年前创建的算法、万尼瓦尔·布什在 20 世纪 20 年代制造的模拟计算机以及霍华德·艾肯和康拉德·楚泽在 20 世纪 30 年代制造的电子计算机。约翰·冯·诺依曼的著作表明,到 20 世纪 40 年代末,这门新兴学科已经具有相当的智力深度。到 20 世纪 60 年代初,已经有了足够的知识体系来建立第一批学术部门和学位课程。这门学科也被称为计算机科学与工程、计算和信息学。
计算领域自 20 世纪 30 年代诞生以来发展迅速。它始于数理逻辑与数字电子的结合。它已经发展成为一个综合领域,聚集在称为计算(在美国)、信息学和有时称为信息技术 (IT) 的大伞下。随着该领域的发展,各种个人和团体提供了快照,这些快照反映了他们对当时该领域结构的看法。按顺序考虑,这些快照成为一个引人入胜的动画故事,讲述了该领域如何组织起来以适应其发展和挑战。该序列的一些贡献者包括 ACM(1968 年)、美国国家科学院(1968 年)、Hamming(1969 年)、Wegner(1970 年)、Forsythe(1970 年)、Amarel(1971 年)、Arden(1976 年)、Denning(1989 年)、Hartmanis(1992 年)、Tucker(1996 年)和 ACM(2001 年、2005 年)。 (见参考文献 1-11。)
《计算基础》一书的书名隐含地表明该书讨论了计算的所有最重要的基础。然而,计算的一个非常重要的基础却被忽略了:自然科学。正如 Peter Denning 所写,计算是一门自然科学(Denning 2007)。他指的不是自然科学的工具,而是自然科学本身。Peter Denning 和 Paul Rosenbloom 都将计算描述为与自然科学、社会科学和形式科学并列的第四大科学领域(Denning and Rosenbloom 2009)(Rosenbloom 2012)。作为一门自然科学,它属于自然科学的科学领域。这是将计算视为自然信息结构的过程的观点。同时,计算不止于此。它构成了一个独立的科学领域,一种具有自身本体论和认识论的科学方法。计算的基本事实是它的体现,而这常常被“基底独立性”的借口所遗忘。
3 Dorothy Denning,《网络安全作为一种新兴基础设施》,Robert Latham 编。《炸弹与带宽:信息技术与安全之间新兴的关系》(纽约新出版社,2003 年),第 31 页;新西兰政府《新西兰网络安全政策》(2011 年 6 月),总理和内阁部 ,第 5 页 [“新西兰网络安全政策”]。4 Denning,同上;新西兰网络安全政策,第 3 页。5 Denning,同上。6 第 28 页。7 同上。8 Denning,同上,第 30 页;和新西兰网络安全政策第 5 页。9 Jeremy Rabkin 和 Ariel Rabkin,为了应对网络威胁,我们必须重新思考武装冲突法(Koret-Taube 国家安全和法律工作组,斯坦福大学胡佛研究所,2012 年),第 11 页;Yoram Dinstein,“网络战争与国际法:2012 年海军战争学院国际法会议总结发言”(2013 年)第 89 页,国际法研究第 276 页,第 284 页。10 Nathan Sales,“监管网络安全”(2013 年)第 107 页,西北大学法律评论第 1503 页,第 1523 页。
•伍德姆博士欢迎与会者,概述了会议目标,并促进了介绍。与会者:Marlo Vernon,Keisha Callins,Shae Evans,Shannon Mayfield,代表Clark,Tim Denning,Jackson参议员,代表Rice,代表Bennett,Champa Woodham,Kimberly Ross
纽约州能源研究与开发局 (NYSERDA) 资助的项目帮助中央哈德逊 (Central Hudson) 实现了电网现代化,并显著提高了电网运营效率。在纽约州能源研究与开发局 (NYSERDA) 资助的配电管理和自动化系统示范之后,中央哈德逊 (Central Hudson) 投资了全面的输电和配电自动化。这项技术使中央哈德逊 (Central Hudson) 能够优化其输电和配电系统的运行,从而避免不必要的发电,减少化石燃料的消耗和排放,并消除和/或推迟昂贵的资本升级。纽约州丹宁 (Denning) 的微电网还通过减少停电次数,明显提高了该地区客户的电力服务可靠性。以下各节将讨论纽约州能源研究与开发局 (NYSERDA) 资助项目带来的具体好处。
致谢 作者衷心感谢麦克阿瑟基金会的支持以及我们项目官员 Milena Novy-Marx 提供的技术反馈。我们还要感谢咨询委员会成员提供的数据并帮助我们确定雇主、招聘人员和受过外国教育的护士。特别感谢 CGFNS 的 Barbara Nichols 和 Cathy Davis、Hammond 法律集团的 Judy Pendergast、美国医院协会的 Carla Luggiero、美国菲律宾护士协会的 May Mayor、菲律宾关怀全国联盟的 Rico Foz 和 Bruce Morrison。2006 年秋季在 AcademyHealth 实习的 Michele Denning 编制了护士招聘指南国际举措词汇表。奥尼尔国家和全球卫生法研究所的 Michael Gottlieb 和 Allyn Taylor 在第八章中提供了反馈和重要编辑。
由大学学院和2024 - 2025年法学院授予的牛津大学BCL奖学金;林肯酒店授予的2025年大律师培训课程奖学金; Durham欧洲法律研究所组织的2023年欧洲内部市场法的获胜者;艾尔莎(Elsa)组织的Helga Pedersen Moot Court竞赛2024年的半决赛选手;基于先前的学术成就,2024年的埃塞克斯法院室开放日的选定与会者; 2022年,国家Bucs Head Inter 8+划船类别中的金色贵族; 2021年在全国室内室内划船锦标赛上的银色甲级主义者; 8级鼓套件。
2021 年 1 月 1 日,美国国会批准了《国家人工智能研究资源工作组法案》,作为《2021 财年国防授权法案》的一部分。拜登政府成立了该工作组,旨在研究并提供实施途径,以国家研究云 (NRC) 的形式为全国各地的研究人员创建世界一流的计算资源和强大的政府数据集。HAI Denning 联席主任李飞飞被任命为工作组成员,由计算机科学、商业、工程和法律研究生组成的斯坦福法学院政策实验室完成了对该问题为期六个月的调查。由此产生的白皮书《构建国家人工智能研究资源》于 2021 年 10 月发布。
一个限制被该行业称为“幻觉”。幻觉是AI产生的错误信息。生成的预训练的变压器(GPT)和大语言模型(LLMS)处理输入并产生输出,而无需真正了解所说的内容。相反,LLM使用复杂算法根据已经说过的内容来预测下一个单词,一对一。因此,LLM无法产生真正的知识;他们只能根据培训数据输出表达式。10实际上,根据美国计算机科学家兼作家彼得·丹宁(Peter Denning [IL1)的说法,LLM可以“检索从未真正说过的细分市场,但接近了几个部分。” 11这就是为什么GPT模型产生的“幻觉”和错误信息的原因。生成的AI可以产生听起来很现实但根本上不正确的响应。