关于图灵奖获得者的介绍
图灵奖，是美国计算机协会（ACM）于1966年设立的，又叫“A.M. 图灵奖”，专门奖励那些对计算机事业作出重要贡献的个人。
其名称取自计算机科学的先驱、英国科学家阿兰·图灵，这个奖设立目的之一是纪念这位科学家。
获奖者的贡献必须是在计算机领域具有持久而重大的技术先进性的。
大多数获奖者是计算机科学家。
图灵奖是计算机界最负盛名的奖项，有“计算机界诺贝尔奖”之称。
图灵奖对获奖者的要求极高，评奖程序也极严，一般每年只奖励一名计算机科学家，只有极少数年度有两名以上在同一方向上做出贡献的科学家同时获奖。
目前图灵奖由英特尔公司赞助，奖金为100,000美元。
每年，美国计算机协会将要求提名人推荐本年度的图灵奖候选人，并附加一份200到500字的文章，说明被提名者为什么应获此奖。
任何人都可成为提名人。
美国计算机协会将组成评选委员会对被提名者进行严格的评审，并最终确定当年的获奖者。
截止至2005年，获此殊荣的华人仅有一位，他是2000年图灵奖得主姚期智。
编辑本段历年图灵奖获得者 2007 Edmund M. Clarke、Allen Emerson和Joseph Sifakis 获奖原因：在将模型检查发展为被硬件和软件业中所广泛采纳的高效验证技术上的贡献。
而DDJ则将三人的贡献称为“在发现计算机硬件和软件中设计错误的自动化方法方面的工作”。
2006 Fran Allen 获奖原因：对于优化编译器技术的理论和实践做出的先驱性贡献，这些技术为现代优化编译器和自动并行执行打下了基础。
2005 Peter Naur 获奖原因：由于在设计Algol60程序设计语言上的贡献。
Algol60语言定义清晰，是许多现代程序设计语言的原型。
2004 Vinton G. Cerf、Robert E. Kahn 获奖原因：由于在互联网方面开创性的工作，这包括设计和实现了互联网的基础通讯协议，TCP\\\/IP，以及在网络方面卓越的领导。
2003 Alan Kay 获奖原因：由于在面向对象语言方面原创性思想，领导了Smalltalk的开发团队，以及对PC的基础性贡献。
至理名言：预测未来的最好方法是创造它。
2002 Ronald L. Rivest、Adi Shamir、Leonard M. Adleman 获奖原因：由于在公共密钥理论和实践方面的基础性工作。
2001 Ole-Johan Dahl、Kristen Nygaard 获奖原因：由于面向对象编程始发于他们基础性的构想，这些构想集中体现在他们所设计的编程语言SIMULA I 和SIMULA 67中。
2000 Andrew Chi-Chih Yao(姚期智) 获奖原因：由于在计算理论方面的贡献而获奖，包括伪随机数的生成算法、加密算法和通讯复杂性。
1999 Frederick P. Brooks, Jr. 获奖原因：由于在计算机体系架构、操作系统以及软件工程方面所做出的具有里程碑式意义的贡献。
人月神话的作者。
1998 James Gray 获奖原因：由于在数据库、事务处理研究和相关系统实现的技术领导工作。
1997 Douglas Engelbart 获奖原因：由于提出了激动人心的交互式计算机未来构想，以及发明了实现这一构想的关键技术。
1996 Amir Pnueli 获奖原因：由于在计算科学中引入temporal逻辑以及对编程和系统认证方面的杰出贡献。
1995 Manuel Blum 获奖原因：由于在计算复杂性理论、密码学以及程序校验方面的基础性贡献。
1994 Edward Feigenbaum、Raj Reddy 获奖原因：由于他们所设计和建造的大规模人工智能系统，证明了人工智能技术的重要性和其潜在的商业价值。
1993 Juris Hartmanis、Richard E. Stearns 获奖原因：由于他们的论文奠定了计算复杂性理论的基础。
1992 Butler W. Lampson 获奖原因：由于在个人分布式计算机系统及其实现技术上的贡献，这包括：工作站、网络、操作系统、编程系统、显示、安全和文档发布。
1991 Robin Milner 获奖原因：由于在可计算函数逻辑(LCF)、ML和并行理论(CCS)这三个方面突出和完美的贡献。
1990 Fernando J. Corbato" 获奖原因：由于组织和领导了多功能、大规模、时间和资源共享的计算机系统的开发。
1989 William (Velvel) Kahan 获奖原因：由于在数值分析方面的基础性贡献。
1988 Ivan Sutherland 获奖原因：由于在计算机图形学方面开创性和远见性的贡献，其所建立的技术历经二、三十年依然有效。
1987 John Cocke 获奖原因：由于在编译器设计和理论、大规模系统架构以及开发RISC等方面的重要贡献。
1986 John Hopcroft、Robert Tarjan 获奖原因：由于在算法及数据结构设计和分析方面的基础性成就。
1985 Richard M. Karp 获奖原因：由于在算法理论方面，特别是NP-completeness理论方面，连续不断的贡献。
1984 Niklaus Wirth 获奖原因：由于开发了EULER、 ALGOL-W、 MODULA和PASCAL一系列崭新的计算语言。
1983 Ken Thompson、Dennis M. Ritchie 获奖原因：由于在通用操作系统理论研究，特别是UNIX操作系统的实现上的贡献。
1982 Stephen A. Cook 获奖原因：由于其于1971年发表的论文，奠定了NP-Completeness理论的基础。
1981 Edgar F. Codd 获奖原因：由于在数椐库管理系统的理论和实践方面基础性和连续不断的贡献，关系数据库之父。
1980 C. Antony R. Hoare 获奖原因：由于在编程语言的定义和设计方面的基础性贡献。
1979 Kenneth E. Iverson 获奖原因：由于在编程语言的理论和实践方面，特别是APL，所进行的开创性的工作。
1978 Robert W. Floyd 获奖原因：由于在如何开发高效、可靠的软件方法论方面的贡献，这包括：建立分析理论、编程语言的语义学、自动程序检验、自动程序综合和算法分析在内的多项 计算机子学科。
1977 John Backus 获奖原因：由于在高级语言方面所做出的具有广泛和深远意义的贡献，特别是其在Fortran语言方面。
1976 Michael O. Rabin、Dana S. Scott 获奖原因：由于他们的论文有限自动机与它们的决策问题，被证明具有巨大的价值。
1975 Allen Newell、Herbert A. Simon 获奖原因：由于在人工智能、人类识别心理和表处理的基础贡献。
1974 Donald E. Knuth 获奖原因：由于在算法分析和程序语言设计方面的重要贡献，计算机程序设计艺术的作者。
1973 Charles W. Bachman 获奖原因：由于在数据库方面的杰出贡献。
1972 E.W. Dijkstra 获奖原因：由于对开发ALGOL做出了原理性贡献。
1971 John McCarthy 获奖原因：由于其讲稿The Present State of Research on Artificial Intellegence，对人工智能领域的贡献。
1970 J.H. Wilkinson 获奖原因：由于其在数值分析方面的研究工作。
1969 Marvin Minsky 获奖原因：人工智能理论及软件 1968 Richard Hamming 获奖原因：由于其在计数方法、自动编码系统、检测及纠正错码方面的工作。
1967 Maurice V. Wilkes 获奖原因：由于设计和制造了第一台内部存储程序的计算机EDSAC。
1966 A.J. Perlis 获奖原因：由于其在先进编程技术和编译架构方面的贡献。
我们为什么要学习信息技术?
学习信息技术是为了使我们更好的适应未来社会的发展。
随着信息时代的到来，拥有信息得多少成为一个人成功的决定性因素。
学习信息技术就是让我们学会更好地去获得信息，筛选对我们有用的信息，并对其加以整理利用。
最后成为我们自己的知识。
什么是信息技术
信息技术（Information Technology，简称IT），是主要用于管理和处理信息所采用的各种技术的总称。
它主要是应用计算机科学和通信技术来设计、开发、安装和实施信息系统及应用软件。
它也常被称为信息和通信技术（Information and Communications Technology, ICT）。
信息技术的研究包括科学，技术，工程以及管理等学科，这些学科在信息的管理，传递和处理中的应用，相关的软件和设备及其相互作用。
信息技术的应用包括计算机硬件和软件，网络和通讯技术，应用软件开发工具等。
计算机和互联网的普及以来，人们日益普遍的使用计算机来生产、处理、交换和传播各种形式的信息（如书籍、商业文件、报刊、唱片、电影、电视节目、语音、图形、影像等）。
在企业，学校和其它组织中，信息技术体系结构是一个为达成战略目标而采用和发展信息技术的综合结构。
它包括管理和技术的成分。
其管理成分包括使命、职能与信息需求、系统配置、和信息流程；技术成分包括用于实现管理体系结构的信息技术标准、规则等。
由于计算机是信息管理的中心，计算机部门通常被称为“信息技术部门”。
有些公司称这个部门为“信息服务”（IS）或“管理信息服务”（MIS）。
另一些企业选择外包信息技术部门，以获得更好的效益。
具体来讲，信息技术主要包括以下几方面技术：
【第1句】：感测与识别技术 它的作用是扩展人获取信息的感觉器官功能。
它包括信息识别、信息提取、信息检测等技术。
这类技术的总称是“传感技术”。
它几乎可以扩展人类所有感觉器官的传感功能。
传感技术、测量技术与通信技术相结合而产生的遥感技术，更使人感知信息的能力得到进一步的加强。
信息识别包括文字识别、语音识别和图形识别等。
通常是采用一种叫做“模式识别”的方法。
【第2句】：信息传递技术 它的主要功能是实现信息快速、可靠、安全的转移。
各种通信技术都属于这个范畴。
广播技术也是一种传递信息的技术。
由于存储、记录可以看成是从“现在”向“未来”或从“过去”向“现在”传递信息的一种活动，因而也可将它看作是信息传递技术的一种。
【第3句】：信息处理与再生技术 信息处理包括对信息的编码、压缩、加密等。
在对信息进行处理的基础上，还可形成一些新的更深层次的决策信息，这称为信息的“再生”。
信息的处理与再生都有赖于现代电子计算机的超凡功能。
【第4句】：信息施用技术 是信息过程的最后环节。
它包括控制技术、显示技术等。
信息技术是人们用来获取信息，传输信息，保存信息和分析，处理信息的技术。
信息就在我们身边：春暖花开，是春天到来的信息，五谷丰登，是秋天的信息……
【资格认证】国际信息化人才资格认证证书国际信息化人才资格认证证书是由国际信息化认证协会颁发的资格认证证书，此项目融合社会上国际知名厂商的认证项目与一体，创立的国家认可的厂商中立的认证培训体系，打造的一艘聚万家之长，容百川之势的培训行业的航空母舰，是国内首次也是唯一厂商中立的普及型国际认证证书，具有极高的权威性及国家政府认可度。
国际信息化人才资格认证大纲共分两大类：一.信息化商务管理类；二.信息化技术工程类；其中：商务管理类包括：物流管理师、营销师、职业经理人、电子商务师、电子政务师、信息行政管理师、项目管理师、人力资源师、项目数据分析师21世纪商务管理类信息技术人才: 不仅要有深厚广泛的技术基础，还要有各行业的信息及商务分析处理能力，能够让技术来适应市场，让传统行业应用好信息技术。
但目前这方面的人才还是相当缺泛的。
因为技术人群主要是80后占多，页这类人群商务知识少，商业分析能力低，而80年前的正好相反。
技术工程类包括：计算机维修师、现代信息网络办公师、平面设计师、网页设计制作师、3D设计师、AutoCAD建筑建模设计师、PRO\\\/E专业模具设计师、软件开发工程师、网络管理工程师、数据库开发工程师、网络安全工程师、网络综合布线工程师计算机技术还在不断发展中,目前已出现人工智能(AI)AI(Artificial Intelligence，人工智能) 。
“人工智能”一词最初是在1956 年Dartmouth学会上提出的。
从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。
人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。
人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。
但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。
例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的, 现在计算机不但能完成这种计算, 而且能够比人脑做得更快、更准确, 因之当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”, 可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的, 人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。
它一方面不断获得新的进展, 一方面又转向更有意义、更加困难的目标。
目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机, 人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。
除了计算机科学以外, 人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。
人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。
知识表示是人工智能的基本问题之一，推理和搜索都与表示方法密切相关。
常用的知识表示方法有：逻辑表示法、产生式表示法、语义网络表示法和框架表示法等。
常识，自然为人们所关注，已提出多种方法，如非单调推理、定性推理就是从不同角度来表达常识和处理常识的。
问题求解中的自动推理是知识的使用过程，由于有多种知识表示方法，相应地有多种推理方法。
推理过程一般可分为演绎推理和非演绎推理。
谓词逻辑是演绎推理的基础。
结构化表示下的继承性能推理是非演绎性的。
由于知识处理的需要，近几年来提出了多种非演泽的推理方法，如连接机制推理、类比推理、基于示例的推理、反绎推理和受限推理等。
搜索是人工智能的一种问题求解方法，搜索策略决定着问题求解的一个推理步骤中知识被使用的优先关系。
可分为无信息导引的盲目搜索和利用经验知识导引的启发式搜索。
启发式知识常由启发式函数来表示，启发式知识利用得越充分，求解问题的搜索空间就越小。
典型的启发式搜索方法有A*、AO*算法等。
近几年搜索方法研究开始注意那些具有百万节点的超大规模的搜索问题。
机器学习是人工智能的另一重要课题。
机器学习是指在一定的知识表示意义下获取新知识的过程，按照学习机制的不同，主要有归纳学习、分析学习、连接机制学习和遗传学习等。
知识处理系统主要由知识库和推理机组成。
知识库存储系统所需要的知识，当知识量较大而又有多种表示方法时，知识的合理组织与管理是重要的。
推理机在问题求解时，规定使用知识的基本方法和策略，推理过程中为记录结果或通信需设数据库或采用黑板机制。
如果在知识库中存储的是某一领域(如医疗诊断)的专家知识，则这样的知识系统称为专家系统。
为适应复杂问题的求解需要，单一的专家系统向多主体的分布式人工智能系统发展，这时知识共享、主体间的协作、矛盾的出现和处理将是研究的关键问题。
一、人工智能的历史 人工智能（AI）是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。
人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能的目的就是让计算机这台机器能够象人一样思考。
这可是不是一个容易的事情。
如果希望做出一台能够思考的机器，那就必须知识什么是思考，更进一步讲就是什么是智慧，它的表现是什么，你可以说科学 家有智慧，可你决不会说一个路人什么也不会，没有知识，你同样不敢说一个孩子没有智慧，可对于机器你就不敢说它有智慧了吧，那么智慧是如何分辨的呢
我们说的话，我们做的事情，我们的想法如同泉水一样从大脑中流出，如此自然，可是机器能够吗，那么什么样的机器才是智慧的呢
科学家已经作出了汽车，火车，飞机，收音机等等，它们模仿我们身体器官的功能，但是能不能模仿人类大脑的功能呢
到目前为止，我们也仅仅知道这个装在我们天灵盖里面的东西是由数十亿个神经细胞组成的器官，我们对这个东西知之甚少，模仿它或许是天下最困难的事情了。
在定义智慧时，英国科学家图灵做出了贡献，如果一台机器能够通过称之为图灵实验的实验，那它就是智慧的，图灵实验的本质 就是让人在不看外型的情况下不能区别是机器的行为还是人的行为时，这个机器就是智慧的。
不要以为图灵只做出这一点贡献就会名垂表史，如果你是学计算机的就会知道，对于计算机人士而言，获得图灵奖就等于物理学家获得诺贝尔奖一样，图灵在理论上奠定了计算机产生的基础，没有他的杰出贡献世界上根本不可能有这个东西，更不用说什么网络了。
科学家早在计算机出现之前就已经希望能够制造出可能模拟人类思维的机器了，在这方面我希望提到另外一个杰出的数学家，哲学家布尔，通过对人类思维进行数学化精确地刻画，他和其它杰出的科学家一起奠定了智慧机器的思维结构与方法，今天我们的计算机内使用的逻辑基础正是他所创立的。
我想任何学过计算机的人对布尔一定不会陌生，我们所学的布尔代数，就是由它开创的。
当计算机出现后，人类开始真正有了一个可以模拟人类思维的工具了，在以后的岁月中，无数科学家为这个目标努力着，现在人工智能已经不再是几个科学家的专利了，全世界几乎所有大学的计算机系都有人在研究这门学科，学习计算机的大学生也必须学习这样一门课程，在大家不懈的努力下，现在计算机似乎已经变得十分聪明了，刚刚结束的国际象棋大赛中，计算机把人给胜了，这是人们都知道的，大家或许不会注意到，在一些地方计算机帮助人进行其它原来只属于人类的工作，计算机以它的高速和准确为人类发挥着它的作用。
人工智能始终是计算机科学的前沿学科，计算机编程语言和其它计算机软件都因为有了人工智能的进展而得以存在。
现在人类已经把计算机的计算能力提高到了前所未有的地步，而人工智能也在下世纪领导计算机发展的潮头，现在人工智能的发展因为受到理论上的限制不是很明显，但它必将象今天的网络一样深远地影响我们的生活。
在世界各地对人工智能的研究很早就开始了，但对人工智能的真正实现要从计算机的诞生开始算起，这时人类才有可能以机器的实现人类的智能。
AI这个英文单词最早是在1956年的一次会议上提出的，在此以后，因此一些科学的努力它得以发展。
人工智能的进展并不象我们期待的那样迅速，因为人工智能的基本理论还不完整，我们还不能从本质上解释我们的大脑为什么能够思考，这种思考来自于什么，这种思考为什么得以产生等一系列问题。
但经过这几十年的发展，人工智能正在以它巨大的力量影响着人们的生活。
让我们顺着人工智能的发展来回顾一下计算机的发展，在1941年由美国和德国两国共同研制的第一台计算机诞生了，从此以后人类存储和处理信息的方法开始发生革命性的变化。
第一台计算机的体型可不算太好，它比较胖，还比较娇气，需要工作在有空调的房间里，如果希望它处理什么事情，需要大家把线路重新接一次，这可不是一件省力气的活儿，把成千上万的线重新焊一下我想现在的程序员已经是生活在天堂中了。
终于在1949发明了可以存储程序的计算机，这样，编程程序总算可以不用焊了，好多了。
因为编程变得十分简单，计算机理论的发展终于导致了人工智能理论的产生。
人们总算可以找到一个存储信息和自动处理信息的方法了。
虽然现在看来这种新机器已经可以实现部分人类的智力，但是直到50年代人们才把人类智力和这种新机器联系起来。
我们注意到旁边这位大肚子的老先生了，他在反馈理论上的研究最终让他提出了一个论断，所有 人类智力的结果都是一种反馈的结果，通过不断地将结果反馈给机体而产生的动作，进而产生了智能。
我们家的抽水马桶就是一个十分好的例子，水之所以不会常流不断，正是因为有一个装置在检测水位的变化，如果水太多了，就把水管给关了，这就实现了反馈，是一种负反馈。
如果连我们厕所里的装置都可以实现反馈了，那我们应该可以用一种机器实现反馈，进而实现人类智力的机器形式重现。
这种想法对于人工智能早期的有着重大的影响。
在1955的时候，香农与人一起开发了The Logic TheoriST程序，它是一种采用树形结构的程序，在程序运行时，它在树中搜索，寻找与可能答案最接近的树的分枝进行探索，以得到正确的答案。
这个程序在人工智能的历史上可以说是有重要地位的，它在学术上和社会上带来的巨大的影响，以至于我们现在所采用的方法思想方法有许多还是来自于这个50年代的程序。
1956年，作为人工智能领域另一位著名科学家的麦卡希（就是右图的那个人）召集了一次会议来讨论人工智能未来的发展方向。
从那时起，人工智能的名字才正式确立，这次会议在人工智能历史上不是巨大的成功，但是这次会议给人工智能奠基人相互交流的机会，并为未来人工智能的发展起了铺垫的作用。
在此以后，工人智能的重点开始变为建立实用的能够自行解决问题的系统，并要求系统有自学习能力。
在1957年，香农和另一些人又开发了一个程序称为General Problem Solver(GPS)，它对Wiener的反馈理论有一个扩展，并能够解决一些比较普遍的问题。
别的科学家在努力开发系统时，右图这位科学家作出了一项重大的贡献，他创建了表处理语言LISP，直到现在许多人工智能程序还在使用这种语言，它几乎成了人工智能的代名词，到了今天，LISP仍然在发展。
在1963年，麻省理工学院受到了美国政府和国防部的支持进行人工智能的研究，美国政府不是为了别的，而是为了在冷战中保持与苏联的均衡，虽然这个目的是带点火药味的，但是它的结果却使人工智能得到了巨大的发展。
其后发展出的许多程序十分引人注目，麻省理工大学开发出了SHRDLU。
在这个大发展的60年代，STUDENT系统可以解决代数问题，而SIR系统则开始理解简单的英文句子了，SIR的出现导致了新学科的出现：自然语言处理。
在70年代出现的专家系统成了一个巨大的进步，他头一次让人知道计算机可以代替人类专家进行一些工作了，由于计算机硬件性能的提高，人工智能得以进行一系列重要的活动，如统计分析数据，参与医疗诊断等等，它作为生活的重要方面开始改变人类生活了。
在理论方面，70年代也是大发展的一个时期，计算机开始有了简单的思维和视觉，而不能不提的是在70年代，另一个人工智能语言Prolog语言诞生了，它和LISP一起几乎成了人工智能工作者不可缺少的工具。
不要以为人工智能离我们很远，它已经在进入我们的生活，模糊控制，决策支持等等方面都有人工智能的影子。
让计算机这个机器代替人类进行简单的智力活动，把人类解放用于其它更有益的工作，这是人工智能的目的，但我想对科学真理的无尽追求才是最终的动力吧。
二、人工智能的应用领域
【第1句】：问题求解。
人工智能的第一大成就是下棋程序，在下棋程度中应用的某些技术，如向前看几步，把困难的问题分解成一些较容易的子问题，发展成为搜索和问题归纳这样的人工智能基本技术。
今天的计算机程序已能够达到下各种方盘棋和国际象棋的锦标赛水平。
但是，尚未解决包括人类棋手具有的但尚不能明确表达的能力。
如国际象棋大师们洞察棋局的能力。
另一个问题是涉及问题的原概念，在人工智能中叫问题表示的选择，人们常能找到某种思考问题的方法，从而使求解变易而解决该问题。
到目前为止，人工智能程序已能知道如何考虑它们要解决的问题，即搜索解答空间，寻找较优解答。
【第2句】：逻辑推理与定理证明。
逻辑推理是人工智能研究中最持久的领域之一，其中特别重要的是要找到一些方法，只把注意力集中在一个大型的数据库中的有关事实上，留意可信的证明，并在出现新信息时适时修正这些证明。
对数学中臆测的题。
定理寻找一个证明或反证，不仅需要有根据假设进行演绎的能力，而且许多非形式的工作，包括医疗诊断和信息检索都可以和定理证明问题一样加以形式化，因此，在人工智能方法的研究中定理证明是一个极其重要的论题。
【第3句】：自然语言处理。
自然语言的处理是人工智能技术应用于实际领域的典型范例，经过多年艰苦努力，这一领域已获得了大量令人注目的成果。
目前该领域的主要课题是：计算机系统如何以主题和对话情境为基础，注重大量的常识——世界知识和期望作用，生成和理解自然语言。
这是一个极其复杂的编码和解码问题。
【第4句】：智能信息检索技术。
受()*+ (*) 技术迅猛发展的影响，信息获取和精化技术已成为当代计算机科学与技术研究中迫切需要研究的课题，将人工智能技术应用于这一领域的研究是人工智能走向广泛实际应用的契机与突破口。
【第5句】：专家系统。
专家系统是目前人工智能中最活跃、最有成效的一个研究领域,它是一种具有特定领域内大量知识与经验的程序系统。
近年来，在“ 专家系统”或“ 知识工程”的研究中已出现了成功和有效应用人工智能技术的趋势。
人类专家由于具有丰富的知识，所以才能达到优异的解决问题的能力。
那么计算机程序如果能体现和应用这些知识，也应该能解决人类专家所解决的问题，而且能帮助人类专家发现推理过程中出现的差错，现在这一点已被证实。
如在矿物勘测、化学分析、规划和医学诊断方面，专家系统已经达到了人类专家的水平。
成功的例子如：PROSPECTOR系统发现了一个钼矿沉积，价值超过1亿美元。
DENDRL系统的性能已超过一般专家的水平，可供数百人在化学结构分析方面的使用。
MY CIN系统可以对血液传染病的诊断治疗方案提供咨询意见。
经正式鉴定结果，对患有细菌血液病、脑膜炎方面的诊断和提供治疗方案已超过了这方面的专家。
三、人工智能理论的数学化趋势越来越突出 在现代科技高速发展的今天，许多科技理论都有赖于数学提供证明，有赖于数学对其的仿真。
人工智能的发展也不例外，如何把人们的思维活动形式化、符号化，使其得以在计算机上实现，就成为人工智能研究的重要课题。
在这方面，逻辑的有关理论、方法、技术起着十分重要的作用，它不仅为人工智能提供了有力的工具，而且也为知识的推理奠定了理论基础。
人工智能中用到的逻辑可概括地分为两大类。
一类是经典命题逻辑和一阶谓词逻辑，其特点是任何一个命题的真值或者是“真”，或者是“假”，二者必居其一。
这一类问题可以用数学里的经典逻辑理论来解决。
世界上事物千差万别，形形色色，除了确定性的事物或概念外，更广泛存在的是不确定性的事物或概念。
这些不确定的事物是无法用经典逻辑理论来解决的。
因此我们需要发展新的数学工具来表示这些问题。
目前在人工智能中对不确定性的事物或概念是通过运用多值逻辑、模糊理论及概率来描述、处理的。
多值逻辑、模糊理论及概率虽然都是通过在〔!，〕上取值来刻画不确定性，但三者之间又存在着很大区别。
多值逻辑是通过在真（）与假（!）之间增加了若干中介真值来描述事物为真的程度的，但它把各个中介真值看作是彼此完全分立的，界限分明。
而模糊理论认为不同的中介真值之间没有明确的界限，表现了不同中介值相互贯通、渗透的特征，从而更好地反映了不确定性的本质。
概率用来度量事件发生的可能性，而事件本身的含义是明确的，只是在一定的条件下它可能不发生，它与模糊理论是从两个不同的角度来描述不确定性的，因而有人称模糊理论描述了事物内在的不确定性，而概率描述的是事物外在的不确定性。
由上可以看出，数学使得人工智能能很好的模拟人类智能，大大推动了人工智能的向前发展。
现在人工智能中还有一些问题用现在的数学很难表示出来，相信在数学知识不断发展之后，这些问题能很快得到解决。
五、人工智能的发展现状及前景 目前绝大多数人工智能系统都是建立在物理符号系统假设之上的。
在尚未出现能与物理符号系统假设相抗衡的新的人工智能理论之前,无论从设计原理还是从已取得的实验结果来看,SOAr 在探讨智能行为的一般特征和人类认知的具体特征的艰难征途上都取得了有特色的进展或成就,处在人工智能研究的前沿。
80 年代,以Newell A 为代表的研究学者总结了专家系统的成功经验,吸收了认知科学研究的最新成果,提出了作为通用智能基础的体系结构Soar。
目前的Soar 已经显示出强大的问题求解能力。
在Soar中已实现了30 多种搜索方法,实现了若干知识密集型任务(专家系统) ,如RI 等。
rOOks 提出了人工智能的一种新的途径。
它认为无需概念或者说无需符号表示,智能系统的能力可以逐步进化。
在它的研究中突出4 个概念:(1) 所处的境遇 机器人不涉及抽象的描述,而是处在直接影响系统的行为的境地。
(2) 具体化 机器人有躯干,有直接来自周围世界的经验,他们的感官起作用后立即会有反馈。
(3) 智能 智能的来源不仅仅是限于计算装置,也是由于与周围进行交互的动态决定。
(4) 浮现 从系统与周围世界的交互以及有时候系统的部件间的交互浮现出智能。
五、结语 人工智能不单单需要逻辑思维与模仿,科学家们对人类大脑和神经系统研究得越多,他们越加肯定:情感是智能的一部分,而不是与智能相分离的。
因此人工智能领域的下一个突破可能不仅在于赋予计算机更多的逻辑推理能力,而且还要赋予它情感能力。
许多科学家断言,机器的智能会迅速超过阿尔伯特·爱因斯坦和霍金的智能之和。
到下世纪中叶,人类生命的本质也会发生变化。
神经植入将增强人类的知识和思考能力,并且开始向一种复合的人\\\/机关系过渡,这种复合关系将使人类逐渐停止对生物机体的需求。
大量非常微小的机器人将在大脑的感觉区里占据一席之地,并且创造出真假难辨的虚拟现实的仿真效果。
人工智能的实现，不是天方夜谭。
虽然会很辛苦，但是没有人规定只有人类可以思考。
就像是生命的不同表现形式，动物，植物，微生物，是不同的生命的形式。
人类可以以未知的方式思考，计算机也可以以另一种（并非一定要和人相同的）形式思考。
著名软件公司ADOBE的专业制图软件Illustrator 的一种文件格式! AI （ Artificial Intelligence ）：人工智能。
就是指计算机模仿真实世界的行为方式与人类思维与游戏的方式的运算能力。
那是一整套极为复杂的运算系统与运算规则。
涿鹿县北辰中学好吗
不好，食堂吃的饭不好
H3C是什么
汽车电子系统中表示故障码 Diagnostic Trouble Code
党的好干部是谁
GDCGDC作为一个简称名词有多个含义，可指全球开发中心、开发者大会、游戏数据中心、物流行业等。
中文名GDC外文名GDC全 称Game Developers Conference中文名称游戏开发者大会目录1大会▪ 简介▪ 在中国▪ 大会实况▪ 各项大奖2其他含义▪ 物流行业▪ 全球中心▪ 游戏中心1大会编辑简介GDC是 Game Developers Conference 的简称，中文名称为游戏开发者大会。
GDC是一年一度的游戏开发者最大的聚会，每年将有数万名游戏开发者参加大会。
大会奖项有年度最佳游戏奖、年度最佳原创音乐奖、年度最佳角色设计奖、年度最佳游戏设计奖、年度最佳游戏设计奖、年度最佳游戏设计奖、年度最佳剧本创作奖等奖项。
在中国游戏开发者大会·中国（GDC China）自2009年引入中国，是GDC在亚洲区的唯一分站。
GDC China由UBM TechWeb游戏网络主办。
会议的特色是所有内容均由中国本地开发者所组成的专家顾问团策划拟定，他们共同承诺，并致力于推动并支持中国成长中的游戏产业，并通过引入GDC高品质的演讲内容和在全球范围内的社群影响力，提升中国数字娱乐产业的现状。
GDC China一般设有游戏设计、游戏制作、程序开发、商务&市场等会场以及智能手机&平板电脑游戏、独立游戏两大峰会、教程和综合分会场，具体的会场会根据当年的情况略有变动及更新，每年举办前，GDC China会通过官方网站征集年度议题，最后由专家顾问团策划选择、拟定有意义的议题在大会上展开讨论。
[1] 专家顾问团顾问团成员都是经验丰富的行业专家，他们志愿拨出时间，协力构筑“游戏开发者大会·中国”的会议演讲，以确保提供给与会者高质量、相关的和适时的演讲内容。
他们的贡献对会议的成功至关重要。
2024GDC China专家顾问团：曹建伟董事总经理，育碧成都曹建伟就职于中国四川省的育碧成都公司并任董事总经理。
育碧成都公司作为中国西部的工作室，成立于2007年9月，拥有180名员工并致力于开发面向亚洲及中国西部市场的在线游戏。
育碧成都工作室迄今为止所发布的最为成功的游戏包括发布于社交网络Facebook及Mixi平台的游戏《蓝色小精灵奇缘》（The Smurfs & Co.），以及适用于Xbox 360和PS3平台的可下载类游戏名为《Scott Pilgrim vs. the World》。
曹建伟在游戏开发领域的工作经验始于在微软的工作，最初协助对诸如《地牢围攻》（Dungeon Siege）和《机甲战士4》（Mech Warrior 4）游戏的开发。
随后他就职于Crytek，负责对Far Cry游戏的发布和Crysis游戏的预开发工作。
接下来他加入到育碧上海工作室并负责相关游戏包括适用于PLAYSTATION 3电脑娱乐系统的《Tom Clancy’s Ghost ReconAdvanced Warfighter 2》游戏的开发。
在进入视频游戏领域前，曹建伟作为技术项目经理和面对各类客户及服务器软件项目包括为MSN部署首套在线计费系统的程序员，已经积累了近十年的丰富开发经验。
陈峰盛大游戏首席技术官陈峰自2011年9月起担任盛大游戏有限公司首席技术官。
陈峰于2010年12月加盟盛大游戏，担任盛大游戏产品研发副总裁。
在此之前，陈峰曾在艺电、迪斯尼互动和动视暴雪等多家国际领先游戏公司担任技术总监，主导研发了《使命召唤3》、《最终幻想VII》和《星战前传III：西斯的复仇》等多款游戏。
陈峰毕业于加利福尼亚州立大学，并取得计算机科学学士学位。
丁迎峰网易在线游戏事业部副总监、梦幻工作室产品总监丁迎峰先生是网易在线游戏事业部副总监、梦幻工作室（《梦幻西游》）产品总监。
他于2002年加入网易参与《大话西游OnlineII》的数值体系的策划，并于2003年正式主导《梦幻西游》的设计与开发。
《梦幻西游》于2004年1月16日正式收费运营，至今最高同时在线人数已经超过232万，注册用户超过
【第2句】：2亿，是中国最多人玩的网络游戏。
丁迎峰先生于1998年就进入中国游戏行业，并一直从事游戏开发设计工作，之前曾在金智塔公司担任主策并完成作品《古龙群侠传》。
王海宁北京乐元素游戏技术有限公司首席执行官王海宁先生是Happy Elements-乐元素游戏公司首席执行官。
乐元素游戏是亚洲地区最领先的社交游戏的开发商。
在乐元素之前，王海宁先生曾任人人公司（NYSE: RENN）高级总监，负责人人网的开放平台、增值业务、Web-Game的运营以及Social Game的开发。
从2001年至2007年，王海宁先生在IBM、ORACLE、SAP公司负责市场、销售以及咨询方面的业务。
在2000年初，王海宁先生作为早期员工加入ChinaRen,ChinaRen和SOHU的市场部工作。
张铭光首席技术官兼联合创始人，乐升科技股份有限公司张铭光，1990年毕业于台湾清华大学电机工程研究所，现任乐升科技（XPEC）首席技术官，负责集团核心技术研发方向之规划与发展。
1993年开始踏入台湾游戏产业，迄今已经拥有18年以上的游戏产业经历，历任主程序设计师、程序部门主管、技术总监、制作人、制作总监及事业部总经理等职务，并且与北美Activision及日本NBGI、SCE Asia等知名的游戏厂商有多年的国际合作开发经验。
曾经参与制作或指导的各平台游戏产品超过15款以上，经验横跨各种不同世代的游戏平台（PC、Saturn、Dreamcast、Xbox、Xbox 3
【第60句】：PS
【第2句】：PSP、PS
【第3句】：GBA、GameCube、NDS及Wii等）。
他是乐升科技的创始人之一，任职期间领导团队完成多平台的3D绘图与网络联机引擎等核心技术，同时也参与完成包括《星战佣兵》（Bounty Hounds）、《功夫熊猫》（Kung Fu Panda）及《东方雀神》等全球发行的游戏产品。
徐清麒大角鹿国际总经理徐清麒先生从事游戏咨询与投资工作多年，协助国内外投资商,游戏公司进行产业分析、投资评估和制作室升级等项目。
客户包括：腾讯、麻辣马（Spicy Horse）、John Galt Games、红杉投资（Sequoia Capital）、领导点全球（Guidepoint Global）等公司。
2007年成立大角鹿之前，任职美国Electronic Arts（EA），在上海创建EA中国网络游戏工作室，及美国The Sims游戏机集团。
曾经带领开发全球畅销游戏，如《模拟城市4》、《模拟人生》、《Pogo中国》等。
除跨平台、单机和网络休闲游戏制作外，具备大型项目管理，及开发技术共享经验。
加入EA前，任职Autodesk美国。
徐先生经常受邀在SIGGRAPH等游戏相关国际会议中演讲。
曾宇腾讯游戏互动娱乐研发中心总经理曾宇先生现任互动娱乐研发中心总经理，在后台系统设计和开发方面有超过8年的丰富经验。
1998年毕业于中南工业大学信息工程专业，毕业后加入湖南省邮电科研所。
2000年进入深圳华为工作，负责有线智能网项目后台服务器的开发维护，在此接受和积累了电信级服务设备的设计理念与经验。
2002年8月加入腾讯公司，作为架构师始创设计了中国最大的休闲游戏平台QQGame游戏平台的分布式服务架构，实现了动态扩展，无缝升级，高容错等重要特性。
[2] 与会来宾2024 GDC China与会者主要包括来自中国、新加坡（占外国与会者24%）、美国（占外国与会者20%）、韩国、加拿大、韩国、德国以及亚洲其他国家的游戏开发专业人士、众多国内外知名游戏开发公司的CEO（16%）、设计师（8%）、商务决策人（16%）、以及媒体。
其中26%的与会者来自拥有超过500名员工的行业内知名企业。
大会实况2010年GDC现场2010年游戏开发者大会（以下简称：GDC）主办方宣布大会的参与人数创造了新的纪录，达到了18250人，超越了上届的
【第1句】：7万与会者。
2010年GDC汇集了众多经验丰富的游戏开发商，发行商，交易商以及有志于这个行业的年轻人，有400多名媒体记者参与了报道。
[3] 大会共用5天时间进行了一系列的演讲、培训、小组讨论、高峰会议和圆桌论坛，还举办了相应的游戏博览会、第12届年度独立游戏节并颂发了第10届年度游戏开发者杰出奖的各个奖项。
GDC的组织者宣布，下届GDC大会将在2011的3月4日开幕，地址依然是旧金山的莫斯克尼会议中心。
大会最重要的讲话当属电脑游戏教父级人物，文明系列的设计者，席德梅尔做出的题为“游戏设计心理学”的演讲。
他利用自己的职业生涯的例子，向开发者们讲述了如何将玩家心理和预期联系在游戏设计的动机中，并阐述了如何将游戏乐趣和游戏难度这两者调配到微妙的平衡。
奖项上，《神秘海域2：纵横四海》获得年度最佳游戏在内的5个奖项，成为2010年游戏开发者优选奖中最大的赢家。
各项大奖特别奖项约翰‧卡麦克2010年游戏开发者大会（GDC2010）于3月11日在美国旧金山举办第10届游戏开发者优选奖颁奖活动，由《神秘海域2：纵横四海》获得年度最佳游戏在内的5个奖项，成为本次游戏开发者优选奖中最大的赢家。
特别奖部门的终身成就奖由奠定第一人称射击（FPS）游戏类型的id Software共同创办人兼技术总监约翰‧卡麦克（John Carmack）获得，表彰他对现代3D游戏以及开放原始码游戏引擎的重大贡献。
先锋奖由一手打造《战栗时空》系列与建立在线下载平台Steam的Valve Software共同创办人兼总经理加布‧纽维尔（Gabe Newell）获得。
[4] 第10届游戏开发者优选奖入围与得奖名单如下（★为得奖作品）：[5] 特别奖◆终身成就奖：约翰‧卡麦克（John Carmack）◆先锋奖：加布‧纽维尔（Gabe Newell）大奖◆ 年度最佳游戏《刺客教条2（Assassin"s Creed II）》《蝙蝠侠：小丑大逃亡（Batman: Arkham Asylum）》《恶魔灵魂（Demon"s Souls）》《闇龙纪元：序章（Dragon Age: Origins）》★《秘境探险2（Uncharted 2）》分奖项（1）最佳剧本《蝙蝠侠：小丑大逃亡（Batman: Arkham Asylum）》《恶黑摇滚（Brutal Legend）》《暗龙纪元：序章（Dragon Age: Origins）》《最后一战 3：ODST（Halo 3: ODST）》★《神秘海域2：纵横四海（Uncharted 2）》（2）最佳游戏设计《刺客教条 2（Assassin"s Creed II）》★《蝙蝠侠：阿甘精神病院（Batman: Arkham Asylum）》《花（Flower）》《植物大战僵尸（Plants vs. Zombies）》《秘境探险 2（Uncharted 2）》（3）最佳技术《刺客教条 2（Assassin"s Creed II）》《决胜时刻：现代战争 2（Call of Duty: Modern Warfare 2）》《杀戮地带 2（Killzone 2）》《赤色战线：游击战队（Red Faction: Guerrilla）》★《秘境探险 2（Uncharted 2）》（4）最佳视觉艺术《刺客教条 2（Assassin"s Creed II）》《边缘禁地（Borderlands）》《决胜时刻：现代战争 2（Call of Duty: Modern Warfare 2）》《花（Flower）》★《秘境探险 2（Uncharted 2）》（5）最佳出道作《英雄联盟（League of Legends）》《The Maw（The Maw）》《Spider: The Secret of Bryce Manor（Spider: The Secret of Bryce Manor）》★《火炬之光（Torchlight）》《Zeno Clash（Zeno Clash）》（6）创新奖《恶魔灵魂（Demon"s Souls）》《花（Flower）》《植物大战僵尸（Plants vs. Zombies）》★《涂鸦冒险家（Scribblenauts）》《秘境探险 2（Uncharted 2）》（7）最佳掌上游戏《Flight Control（Flight Control）》《侠盗猎车手：唐人街风云（Grand Theft Auto: Chinatown Wars）》《萨尔达传说：大地汽笛（Legend of Zelda: Spirit Tracks）》★《涂鸦冒险家（Scribblenauts）》《Spider: The Secret of Bryce Manor（Spider: The Secret of Bryce Manor）》（8）最佳音效《恶黑摇滚（Brutal Legend）》《暗龙纪元：序章（Dragon Age: Origins）》《花（Flower）》《披头四：摇滚乐团（Rock Band: The Beatles）》★《秘境探险 2（Uncharted 2）》（9）最佳下载游戏★《花（Flower）》《PixelJunk Shooter（PixelJunk Shooter）》《植物大战僵尸（Plants vs. Zombies）》《暗影帝国（Shadow Complex）》《特技摩托赛 HD（Trials HD）》（10）最佳社群\\\/在线游戏《Bejeweled Blitz（Bejeweled Blitz）》《DNF（Dungeon Fighter Online）》★《虚拟农场（Farmville）》《Free Realms（Free Realms）》《Restaurant City（Restaurant City）》2其他含义编辑物流行业GDC是General Distribution Center 的简称，中文名称可译作物流行业，即一般性的物流中心。
这类的物流中心，主要是处理干货及日常配品为主，并依照建立物流中心业者的不同，又可以再分为以下几种物流中心：（1）MDC(Distribution Center built by Maker)：由制造商所成立的物流中心。
如：光泉物流、康国物流。
（2）WDC(Distribution Center built by Wholesaler)：由经销商或代理商所成立之物流中心，如：德记物流。
（3）ReDC(Distribution Center built by Retailer)：由零售商向上整合所形成的物流中心。
如：捷盟物流、全台物流。
（4）CDC(Distribution Center built by Catalogsaler)：由直销商或通信贩卖者（比方说邮购）所成立的物流中心。
如：安丽（5）RDC(Regional Distribution Center)：区域性之物流中心，负责区域的物流中心业务。
如：日茂物流。
（6）TDC(Transporting Distribution Center):货运业者借着本身具有的管理车队，装载货物及运送路线选择等经验利基，所成立或转型的物流中心。
如：大荣货运、新竹货运。
（7）PDC(Processing Distribution Center):具有生鲜及冷冻处理能力的物流中心。
如：台北农产生鲜处理中心。
全球中心GDC - Global Development Center ，中文即全球开发中心，例如IBM GDC，即IBM全球开发中心。
游戏中心GDC是Game DATA CENTER 的简称，中文名称是游戏数据中心。
主要指近代兴起的专门为网络游戏提供服务器带宽与数据中心服务的专用游戏机房，提供显著特色的机房高精度相应，7*24小时无间断维护，全国6小时机器直达，专人专项服务器标准，保证
【第99句】：99%的网络连通SLA协议等高品质服务，是游戏合作厂商选择区域机房与战略合作的首选数据中心。
简称GDC。
有东北、华北、华南等几个游戏数据中心的雏形，正在稳步建设。
比较成熟的GDC机房是河南新乡GDC机房。
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