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　　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(shí)候，堅(jiān)持“main frame主機(jī)系統(tǒng)”的公司（包括CDC、王安）紛紛倒閉。“超級小型機(jī)”紛紛出現(xiàn)，但只是曇花一現(xiàn)，生命非常短暫，因?yàn)橹幸?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(jī)（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(gè)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(jì)算機(jī)系統(tǒng)的管理(操作系統(tǒng)、運(yùn)行日記、黑盒子等)。歷史事實(shí)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(jì)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(shí)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(gè)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(jì)算機(jī)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(jī)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(jì)算機(jī)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(huì)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(shí)現(xiàn)按內(nèi)容檢索。這個(gè)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(jì)算機(jī)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(jī)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(gè)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(gè)機(jī)器人只有語言層次的理解，它就能夠根據(jù)“這<N>”找到一個(gè)標(biāo)有“水”的“杯”，再根據(jù)“那<N>” 找到一個(gè)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(gè)機(jī)器人有知識層次的理解，它就不會(huì)馬上執(zhí)行把“杯”中的“水”倒入標(biāo)有 “濃硫酸”的“缸”里。因?yàn)樗兄R層次的理解：把水倒入濃硫酸里會(huì)發(fā)生爆炸。

　　閑散計(jì)算能力的利用

　　    全世界數(shù)以億計(jì)上網(wǎng)的計(jì)算機(jī)在多數(shù)時(shí)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(cái)富，而且可實(shí)現(xiàn)每秒數(shù)億億次的神奇的計(jì)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(shí)又如何確保客戶的計(jì)算不受主系統(tǒng)的安全干擾。

　　    不要把上億臺(tái)機(jī)器閑散計(jì)算能力的利用與計(jì)算網(wǎng)絡(luò)及網(wǎng)絡(luò)計(jì)算混淆起來。計(jì)算網(wǎng)絡(luò)實(shí)際上在上個(gè)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(jì)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(jì)算資源。例如用手機(jī)上網(wǎng)計(jì)算。網(wǎng)絡(luò)計(jì)算是分布計(jì)算，是一個(gè)計(jì)算題目在網(wǎng)絡(luò)上的分布計(jì)算。

　　自然語言自動(dòng)翻譯

　　    自然語言自動(dòng)翻譯的研究歷史已經(jīng)有半個(gè)多世紀(jì)了，其社會(huì)效益和經(jīng)濟(jì)效益極為可觀, 自然引起人們的重視。而巨大的社會(huì)效益和經(jīng)濟(jì)效益的前提是實(shí)用，即沒有語無倫次, 沒有正錯(cuò)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(dòng)翻譯產(chǎn)品，都是部分語無倫次、部分正錯(cuò)混雜、不合習(xí)慣，書面及電話翻譯都無法實(shí)用。300億美元人工翻譯市場無法容忍0.1%的錯(cuò)。平均每頁都有錯(cuò)！300億美元人工翻譯市場解決20%就有60億美元之巨。

　　    半個(gè)世紀(jì)以來的主要方法是，基于規(guī)則，尚未實(shí)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(dú)立使用則難以實(shí)用。實(shí)用的翻譯歷史上有整句和句型模式翻譯，缺點(diǎn)是語言覆蓋范圍和語言知識庫之比太小?；趯?shí)例能有效提高上述之比，但仍然是近似方法、本質(zhì)上會(huì)夾雜語無倫次、正錯(cuò)混雜和不合乎目標(biāo)語言的習(xí)慣的成分。

　　    半個(gè)世紀(jì)沒有做到實(shí)用的關(guān)鍵原因是：自然語言缺乏精確描述；現(xiàn)有的機(jī)器翻譯方法難于實(shí)用。任何復(fù)雜的點(diǎn)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。基于這個(gè)幾何提示，建立自然語言基—坐標(biāo)，在語義單元(點(diǎn))組成的語義語言（點(diǎn)集）的機(jī)器翻譯方法可能是解決問題的有效途徑。

　　軟件設(shè)計(jì)的難題

　　    從本質(zhì)上說，軟件設(shè)計(jì)（所有的設(shè)計(jì)）最核心的5個(gè)基本難題是：可靠性、再用、時(shí)空群體工作、盡量自動(dòng)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(cuò)誤的發(fā)現(xiàn)及排除；新軟件系統(tǒng)的正確、無錯(cuò)誤的設(shè)計(jì)。

　　    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(cuò)誤的安全、快速、自動(dòng)或半自動(dòng)恢復(fù)能力，等等。

　　    軟件可靠性的重要性在于：軟件維護(hù)費(fèi)用遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過開發(fā)費(fèi)用。一個(gè)大型軟件即使工作了許多年，仍然有一大堆錯(cuò)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(gè)待設(shè)計(jì)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(jì)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(shí)空群體工作所提出的問題是：如果數(shù)以百計(jì)的軟件設(shè)計(jì)人員共同設(shè)計(jì)一個(gè)大型軟件系統(tǒng)，其中部分人員是流動(dòng)的，也就是分布在不同的時(shí)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(jì)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(gè)問題，但往往需要犧牲軟件設(shè)計(jì)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(jì)的群體工作，這樣成功的機(jī)會(huì)倒要大些。

　　    盡量自動(dòng)是不言而喻的。軟件研究工作一開始以其為目標(biāo)，但實(shí)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(jì)算機(jī)專業(yè)人員的用戶就可以不需要計(jì)算機(jī)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(jì)算機(jī)了。這是自然化的第一步，現(xiàn)在已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了。

　　    然而，能不能讓不懂計(jì)算機(jī)或者懂得不多的各種專業(yè)人員自己來設(shè)計(jì)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(jì)算機(jī)模仿人類的智能，幫助人類進(jìn)行部分創(chuàng)造性的勞動(dòng)。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(dú)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(jī)器做得好的領(lǐng)域的問題。

　　    例如，人類下棋比機(jī)器下得好，那么，機(jī)器下棋就是人工智能要研究的領(lǐng)域，等等。如果一個(gè)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(gè)下棋系統(tǒng)有智能味道。（因?yàn)橹悄苁峭ㄓ媚芰?，而下棋能力不是通用能力。?/p>

　　    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(huì)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(jì)算機(jī)幫助人類進(jìn)行某些創(chuàng)造性勞動(dòng)，其社會(huì)效益和經(jīng)濟(jì)效益極大，是劃時(shí)代的進(jìn)步。所以，遲早還會(huì)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(jì)算科學(xué)也是產(chǎn)業(yè)

　　    計(jì)算科學(xué)將與理論科學(xué)和實(shí)驗(yàn)科學(xué)擁有同等的重要性。在20世紀(jì)后期，計(jì)算流體力學(xué)、計(jì)算化學(xué)、計(jì)算物理學(xué)已經(jīng)十分成熟。當(dāng)今的生物信息學(xué)其計(jì)算量遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過以往的各種計(jì)算科學(xué)。比起預(yù)測未來的智能領(lǐng)域的計(jì)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(shí)計(jì)算流體力學(xué)的計(jì)算要求：浮點(diǎn)64位以上的1萬億字存儲(chǔ)容量，每秒1萬億次計(jì)算速度。其計(jì)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(jì)算量遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過以往的各種計(jì)算科學(xué)。而且這僅僅是一個(gè)開始，因?yàn)槿藗冞€不知道信息是如何控制細(xì)胞的發(fā)育的。

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