书籍介绍
翻开这本书，你会先被各路天才的奇闻轶事吸引：有人中学年年不及格，只为暑期能去开帆船；有人因官员不承认“程序员”是职业，只能在表格里填上“理论物理学家”。但真正让人记住它的，是作者刻意采用的“仰望”视角——把冯·诺依曼时代至今四十年间，那些为“如何与机器对话、如何快速解题、如何造更好的机器、如何让机器更聪明”而较劲的人，一个个请到读者面前。它不是工具书，也不讲操作手册，而是追问源头：FORTRAN、最短路径、NP完全、知识工程，这些今天习以为常的概念当初为何诞生、又为何失败。有人读来醍醐灌顶，有人嫌它浮光掠影、不够深入。它适合愿意追问“知其所以然”、想看见一条技术史脉络的人，而不适合只想速成技能者。
作者简介
Dennis Shasha
纽约大 学柯朗数学研究所计算机科学教授，先后获得耶鲁大学理学学士、雪城大学理学硕士和哈佛大学哲学博士学位。除本书外，还著有Database Tuning: A Principled Approach、The Puzzling Adventures of Dr. Ecco 和Codes, Puzzles, and Conspiracy。
Cathy Lazere
自由作家，主要撰写跨国公司财务和技术方面的文章。曾是McGrawq-Hill出版集团的编辑。在耶鲁大学获得文学学士学位，在纽约大学获得工商管理硕士学位。
AI导读
核心看点
- 本书以语言、算法、架构、智能四大核心问题为线索，全景式呈现15位计算机大师的生平与贡献。通过追溯巴科斯、麦卡锡、戴克斯特拉等巨匠的成长轨迹，揭示计算机科学近50年来的技术演进脉络，帮助读者理解现代计算技术的根基与未来走向。
- 书中包含大量鲜为人知的大师轶事与八卦，如Dijkstra对复杂理论的厌恶、程序员职业身份的历史困境等。这些生动细节打破了技术书籍的枯燥感，让读者在轻松阅读中感受科学家的人格魅力，理解技术背后的人文关怀与社会背景。
- 作者强调选择正确问题的重要性，指出重大成就往往源于冒险与坚持。书中不仅展示技术突破，更探讨科学家如何面对失败、偏见与诱惑。读者可从中汲取职业发展的智慧，理解为何许多科学家早年迷茫，最终却在计算机领域找到归宿并改变世界。
读者共识
- 读者普遍认为本书提供了独特的计算机科学史视角，弥补了国内教育中技术史教育的缺失。许多读者表示，通过了解技术背后的故事，原本枯燥的算法与数据结构变得鲜活起来，真正理解了其设计初衷与价值，而非死记硬背结论。
- 部分读者批评本书内容浅尝辄止，缺乏深度，且翻译质量差，影响阅读体验。有读者指出，书中对某些科学家的描述存在偏差，且技术细节错误较多。尽管如此，仍有读者认可其科普价值，认为其能激发对计算机科学的兴趣与敬畏。
- 读者高度赞赏书中对科学家人格魅力的刻画，认为这些故事具有强烈的感染力与启发性。许多读者表示，书中关于坚持、冒险、选择正确问题的价值观，对其个人成长与职业发展产生了深远影响，认为这是一本值得反复阅读的人文科技佳作。
精彩摘录
- "列文如今是波士顿大学的计算机科学教授，在那里他与芝加哥大学的马里奥·茨格第、拉兹洛·巴柏和兰斯·弗德诺合作开发了一种“透明”证明的理论。 这几位数学家开发出来一套写证明的方法，具有如下的奇异特性：如果以这种方法写出的证明中存在某个错误，那么对于证明里任何一小部分进行数学检验，都会有一个相同的概率能发现这个错误。为了讨论的方便，我们假设每次发现一个错误的概率为1/2。假设我们以这种方法写出了一个证明，如果分别对它不同的部分进行了40次数学检验，都没有发现错误，那么这个证明错误的可能性就小于1万亿分之一。（这有点像全息摄影。这种照片的每一个部分都包含有其他所有部分的信息。这种证明也是如此。）"
- "对效率低下的厌恶似乎来自于家庭的遗传。第一次世界大战前，巴科斯的父亲从阿特拉斯火药公司的一个小职员被提拔为首席化验师，这家公司主要生产用于炸药的硝化甘油。他的晋升有着充足的理由。 他们的工厂产量很低，而且经常会发生爆炸事故，却一直无法找出原因。产品的生产对作业温度极其敏感。我的父亲发现他们的高价德国温度计不准确。于是他前往德国，学习了温度计的制作技术，并且生产出一批高质量的温度计。之后，工厂的爆炸事故明显少多了。 第一次世界大战期间，老巴科斯应征入伍成为一名军需官。战后他并未得到政府允诺的杜邦公司的职位，于是转行做了一名证券经纪人。到1924年约翰.巴科斯在费城出生时，他的父亲已经在一站后的经"
- "长久以来，科学家们一直梦想着机器能够改善人们生活的质量。早在17世纪，哲学家和数学家戈特弗里德·威廉·冯·莱布尼茨就曾设想过一种机器，能通过逻辑推理来平息所有的争论。三个世纪后的1945年，计算机的雏形、微分分析仪的发明人Vannevar Bush在大西洋月刊上发表了一篇名为《as we may think》的文章。在这篇文章中，布什预测将来会出现一种叫做“Memex”的设备，能够让普通人在资料库中以链接的方式查询、浏览各种猥琐胶片，从多方面了解自己感兴趣的主题。科幻作家罗伯特·海因莱茵后来基于他的创意写了一篇短篇故事，而这则故事让一个14岁小男孩着了迷，他就是艾伦·凯"
- "我决定，如果在大学里不学物理，以后可能就再没机会了。我觉得数学什么时候学都行。"
- "当他与未婚妻（他的同事，也是一位程序员）办理结婚登记时，死板的官员并不认可程序员是门职业，他只好郁闷地在职业一栏填上了“理论物理学家”"
- "在被问到人工智能应如何划归到计算机科学中时，他挖苦地回答”没门。“某种程度上，他把人工智能看做一种美国式的天真幼稚。"
- "语言塑造了我们思考的方式，决定了我们思考的内容。"
- "在自然科学中，是大自然给出一个世界，而我们去探索其中的规则。对于计算机来说，却是我们自自己来构建法则，创造了一个世界。"
目录
第一部分 语言大师：如何与机器对话 1
1 约翰·巴科斯 不断进取的发明家 4
2 约翰·麦卡锡 不走寻常路的常识逻辑学家 16
3 艾伦·C.凯 清晰的浪漫主义梦想 28
第二部分 算法大师：如何快速地解决问题 39
显示全部
用户评论
果然译者懂行
有些东西永远凝固在书本里，但却对未来有深远的影响。用今天的角度看过去，方能体会历史的厚重感
太精彩了。感觉搞人工智能那波人都挺悲壮的，最终目标虽没达到，但沿途也创造了无数伟大的项目。这本书替Dijkstra平凡了，小老头单枪匹马。
:
K816.16/4241
意图是好的，但内容太差劲
薄薄的一本，读了好久，每每看得要睡着，总算看完了。 这些天才的理论过于抽象，而我自己并不喜欢纯逻辑概念的思考。
但他们的成长经历和发现并解决问题的思路还是相当有启发的。
一些知道的故事，没什么受用的。
很多书本上学的知识在了解历史后鲜活了起来
读一遍就忘，很像记住以便对自己的成长有所启发。可惜读一遍就忘。
二十多年前的原作，十年前的译作，还是很有参考价值
下载
收藏