リチャードハミング：第5章。コンピューターの歴史-実用的なアプリケーション

「このコースの目標は、技術的な未来に向けて準備することです。」

こんにちは、Habr。 「You and Your Work」という素晴らしい記事（+219、2365のブックマーク、360kの読み取り）を覚えていますか？



そのため、ハミング（はい、はい、自己チェックと自己修正のハミングコード ）には、彼の講義に基づいて書かれた本があります。 男性がビジネスを話しているので、それを翻訳しましょう。



この本はITだけでなく、信じられないほどクールな人の思考スタイルに関する本です。 「これは単なる肯定的な思考の責任ではありません。 素晴らしい仕事をする可能性を高める条件を説明しています。」



すでに13（30のうち）の章を翻訳しています。

「前の章」の私の呼びかけに応えてくれた翻訳、セルゲイ・メトロフに感謝します。 誰が翻訳を手伝いたいのか-個人的な電子メールまたは電子メールを書いてくださいmagisterludi2016@yandex.ru （ちなみに、別のクールな本の翻訳も開始しました- 「The Dream Machine：The History of the Computer Revolution」 ）

第5章コンピューターの歴史-実用化

お気づきかもしれませんが、私は技術資料を使用していくつかのストーリーを関連付けています。したがって、この章と以前の2つの章がどのように生まれたかについての話から始めます。 1950年代までに、私は長年大学で一生懸命勉強したにもかかわらず、多くの聴衆の前で話すことを恐れていることに気付きました。 この事実を考えた後、私は同じような弱点を持つ偉大な科学者になる余裕がないという結論に達しました。 科学者の義務は、発見をするだけでなく、それらを次の形でうまく伝えることでもあります。

• 本および出版物。
• 人前で話す;
• 非公式の会話。

これらのスキルのいずれかの問題は、私のキャリアを真っ最中に引き下げる可能性があります。 私の仕事は、聴衆を恐れることなく人前で話すことを学ぶことでした。 間違いなく、練習が主要なツールであり、他の有用な技術が利用できるにもかかわらず、最前線に留まる必要があります。



これに気付いた直後に、私はエンジニアのグループに夕方の講義をするように招待されました。 彼らはIBMの顧客であり、IBMコンピューターでの作業のいくつかの側面を研究しました。 以前、私自身がこのコースに参加したので、平日の平日に講義が行われるのが普通であることがわかりました。 夕方のエンターテイメントとして、IBMは通常、初日にはパーティーを、他の日には映画館への旅行を、最後の夜にはコンピューターの一般的なトピックに関する講義を開催します。 私はこれらの最後の夜に必ず招待されました。



公の場で話す練習をしなければならないチャンスだったので、すぐに申し出を受け入れました。 すぐに、私は私のパフォーマンスが非常に良いものであることに決め、再び招待されました。 それは私に練習する余地を与えるでしょう。 最初は自分の好きなトピックについて講演したかったのですが、すぐに電話をかけたい場合は、聴衆にとって興味深いものから始めなければならないことにすぐに気付きました。 そして、これは、原則として、完全に異なるトピックです。 人々がどのコースを受講していて、どのような能力があるのか​​聞きたいとは確信していなかったため、「2000年までのコンピューターテクノロジーの歴史」という最も興味深いトピックを選びました。 私はこのトピックに興味があり、私自身がそれについて正確に何を伝えることができるのか疑問に思いました！ さらに、これは重要であり、私のスピーチに備えて、将来に備えて準備をしていました。



「彼らは何を聞きたいですか？」と自問して、私は政治家としてではなく、真実をそのまま伝えなければならない科学者として話しています。 科学者は楽しみのためだけに話すべきではありません。 講義の目的は通常、講師から学生に科学情報を伝えることです。 これは、スピーチが退屈であることを意味しません。 科学的な議論と娯楽の間には細いが非常に明確な境界線があり、科学者は常にこの境界線の右側にいるべきです。



最初のスピーチはハードウェアについてでした。第3章で述べたように、その作成と操作には、分子のサイズ、光の速度、放熱の問題という3つの自然な制限があります。 美しいカラーVuGraphスキームを追加し、不確実性原理の結果を含む量子力学の限界を別のレイヤーで強調しました。 私のスピーチは成功しました 私を講演に招待したIBMの従業員が、参加者が彼女をどれだけ気に入っているかを後で教えてくれました。 ついでに言ったが、私もそれが好きだったので、事前に電話があれば、いつでもまたニューヨークに来て講義をすることができてうれしい。 IBMは同意しました。 これは最初の講義サイクルで、年に2、3回、何年も続きました。 私自身は、十分な人前で話す練習をし、それを恐れることをやめました。 話すときは常に興奮を感じるはずです。 最高の俳優や女優でさえ、通常、舞台に対するわずかな恐れを持っています。 あなたの気分は大衆に伝えられるので、リラックスしすぎると、人々は退屈したり、眠りにつくことさえできます！



私のスピーチは、コンピューターの最新のニュースやトレンドに遅れずについていく機会を与えてくれ、知的発達に貢献し、オラトリオを改善するのに役立ちました。 私は幸運なだけではありませんでした-私は真剣な仕事をして、問題の本質を掘り下げようとしました。 どんな講演でも、どこで開催されたとしても、私は言われたことだけでなくプレゼンテーションスタイルにも注意を払い始め、最終的なスピーチが十分に効果的かどうかを理解しようとしました。 私は純粋に面白い講義をスキップすることを好んだが、私自身は冗談を言うことを学んだ。 夕方の講義には通常、3つの良いジョークが含まれている必要があります。最初のジョーク、真ん中のジョーク、最後のジョークです。 ただし、3つすべてを十分にナレーションする必要があります。 ユーモアのある自分のスタイルを見つける必要があり、秘書に冗談を言う練習をしました。



いくつかの講義の後、前の第4章で述べたように、2000年に近づくにつれて、ハードウェアだけでなくソフトウェアもコンピューターテクノロジーの進化を制限することに気付きました。コンピュータの進化を促進する可能性が高いもの。 すべてではありませんが、これから起こることの多くは経済的に正当化されるべきです。 これについては、この章の後半で説明します。



コンピューターテクノロジーの開発は単純な算術から始まり、非常に多くの天文学的なアプリケーションを経て、厄介な計算問題の解決に至りました（ノートトランスレーター-コンピューターを使用して、通常は単純な数学的計算を意味する「数値計算」と呼ばれるタスクのクラスを実行し始めましたが、実装には長い時間が必要です）。 ただし、論理マシンを構築したスペインの神学者であり哲学者のレイモンド・ル（1235-1315）、別名ルッリを思い出す価値があります。 ガリバーがリリプトフ島にいたときに、「ガリバーの冒険」でスウィフトが笑したのと同じ車でした。 リリプティアは、ラルが住んで住んでいたマヨルカに対応している印象があります。



1940年代から1950年代にかけての近代的なコンピューターテクノロジーの発展初期には、「数値計算」が主な推進力でした。 真面目なコンピューティングを必要とする人たちは、（当時）自分でコンピュータ上で実行するのに十分なお金を持っていた唯一の人たちでした。 なぜなら コンピューターのコストが下がり、コンピューターを使用することで利益を上げたタスクのセットが拡大し、「数値計算」の範囲を超えるタスクが含まれるようになりました。 私たちは、それらがコンピューター上でも実行できることを認識しましたが、それは単にその時点では十分に有益ではありませんでした。



私のコンピューティング体験におけるもう1つの重要な瞬間は、ロスアラモスで発生しました。 原始的な装置で偏微分方程式（原子爆弾の振る舞い）の解決に取り組みました。 最初はBell Telephone Laboratoriesで、リレーコンピューターで偏微分方程式を解きました。 偏微分積分方程式も解きました！ その後、はるかに優れたマシンを使用して、ロケットの軌道を計算するための通常の微分方程式を調べました。 後で、単純な積分の計算方法に関するいくつかの記事を公開しました。 その後、関数の評価に関する記事に進み、ついに数字の組み合わせに関する論文を発表しました！ はい、私たちは最も原始的な機器で最も複雑な問題のいくつかを解決することができました-これは、それなしではできないことを機械ができることを証明するために必要でした。 それから、そのときだけ、それまでは手作業でしか解決できなかった問題を解決する経済的効率の問題に取り組むことができます！ このために、数値計算の基本理論と、手動計算ではなく機械に適した実用的な計算を開発する必要がありました。



これは多くの状況の典型です。 まず最初に、新しいもの、デバイス、方法、または何かが最も困難なタスクに対処できることを証明してから、ルーチンを実行するためにシステムに侵入し、後でより有用なタスクを実行する必要があります。 イノベーションは常にそのような抵抗に遭遇するので、新しいアイデアがどのように受け入れられないかを見て、失望しないでください。 実際のタスクの規模を理解することで、努力を続けるべきかどうか、または意思決定を改善すべきかどうかを決定でき、慣性と愚かさとの戦いでエネルギーを無駄にしないようにすることができます。



コンピューター開発の初期の頃、私はすぐに大きなマシンで多くの小さな問題を解決する問題に目を向けました。 私は実際に絶えず変化する製品の大量生産に従事していることに気付きました-来年発生するほとんどのタスクに対処できるように作業を整理する必要がありましたが、同時にそれらが何であるかを正確に知りませんでした。 それから、広い意味でのコンピューターは、それが何であれ、可変製品の大量生産への扉を開いたことに気付きました。 数字、単語、ワードプロセッシング、家具の製作、製織、または他の何か。 彼らは私たちに過度の標準化なしに多様性を扱う機会を与えてくれるので、私たちはより速く、望ましい未来に向かって発展することができるでしょう！ 今日、これはコンピューター自体にも当てはまることがわかります！



コンピューターは、人間の介入をほとんど必要とせずに、独自のチップを開発し、標準部品から多かれ少なかれ自動的に組み立てられます。 新しいコンピューターで必要なものを指定するだけで、自動システムがそれを収集します。 今日、一部のコンピューターメーカーは、人間の介入をほとんどまたはまったく必要とせずに部品を組み立てています。



長所と短所をすべて備えた可変製品の大量生産に携わっているという独特の感覚から、IBM 650に至りました。これについては前の章で説明しました。 合計約6か月間、約1人年の努力で、年末までに、各タスクを順番に実行する場合よりも多くの作業が完了したことがわかりました。 ソフトウェア開発は1年で報われました！ コンピュータソフトウェアなどのペースの速い地域では、近い将来に期待される利点が得られない場合、まったく報われることはほとんどありません。



私は科学と工学以外の私の経験については話しませんでした。 たとえば、ニューヨークのUNIVAC-Iを使用して、AT＆Tのかなり深刻なビジネス上の問題を解決しました。ある日、そのとき学んだことについて話します。



コンピューターの使用について詳しく説明します。 Bell Telephone Laboratoriesの研究部門で働いていたとき、最初は主にタスクが科学的だったのは秘密ではありませんが、その過程ですぐにエンジニアリングの問題に遭遇しました。 最初に（図5.1を参照）、純粋に科学的な問題の成長のみに続いて、指数関数的に増加する曲線を取得します（垂直対数スケールに注意してください）が、すぐにS字曲線の上部がより緩やかに平坦化される方法がわかります成長率。 結局、私がベル電話研究所で働いていた問題と研究所の科学者の総数を考えると、彼らが提供できるものと使用するリソースに制限があるはずです。 ご存知のように、彼らははるかにゆっくりとはるかに大きなタスクを提案し始めました。したがって、科学的計算はコンピューターの使用のかなりの部分を占めていますが、ほとんどの組織では主要なものではありません。



すぐにエンジニアリングの問題が発生し、その量はほぼ同じ曲線に沿って増加しましたが、それらはより大きく、以前の科学的な曲線の上にありました。 それから、少なくともBell Telephone Laboratoriesで、さらに大きなセグメント-ミリタリーコンピューティングを発見し、最終的にワードプロセッシングの形式で文字を操作するようになったとき、高レベル言語やその他の詳細のコンパイル時間も同様の成長を示しました。 したがって、各タイプのワークロードは徐々に飽和状態に近づいているように見えますが、それらからの正味合計効果は、比較的一定の成長率を維持することでした。







図5.1



この線形対数成長曲線を継続し、曲線の避けられない平滑化を防ぐために、次に何が表示されますか？ 次の大きな領域は、パターン認識だと思います。 パターン認識の一般的な問題に対処する能力には疑問があります。そもそもそれは意味が多すぎるからです。 しかし、音声認識、レーダー画像認識、画像分析と再描画、工場やオフィスでの作業負荷計画、統計データ分析、仮想画像作成などの分野では、非常に大量の計算能力を自由に消費できます。 バーチャルリアリティの計算は計算能力の主要な消費者になり、その明らかな経済的価値は、これが実際の領域とエンターテイメントの分野の両方で起こることを保証します。 さらに、人工知能は、いつかそのアプリケーションがコンピューティングパワーへの投資を正当化する段階に達するが、解決する必要がある新しいタスクのソースになると信じています。



ジャックケインという科学者が紹介してくれたインタラクティブコンピューティングを早くから始めました。 当時、彼は小さなScientific Data Systems（SDS）910コンピュータをBrookhavenサイクロトロンに接続するという思い切った考えを持っていました。 私の副社長は、ジャックがこれを行うことができるかどうか私に尋ねました、そして、私は慎重に問題を研究しました（そして、ジャック自身）、私はできると思うと言いました。 その後、「コンピューター製造会社は作業の過程でコンピューターをサポートできるでしょうか？」と尋ねられました。なぜなら、副社長はサポートされていないマシンを入手したくなかったからです。 これには、非技術分野でのより多くの努力が必要でした。そして、最終的に彼のロサンゼルス事務所でSDS社長との約束をしました。 満足のいく回答を受け取り、自信を持って戻ってきましたが、それについては後で詳しく説明します。 だから、私たちはそれをやった。そして今、私が確信しているように、この安価で小さなSDS 910マシンは、巨大な高価なサイクロトロンの有効性能を少なくとも2倍にしたと確信した！ これはもちろん、サイクロトロンの打ち上げ中に収集されたデータを小さなオシロスコープの画面に収集、縮小、表示した最初のコンピューターの1つでした（ジャックが収集して数日間動作させました）。 これにより、あまり正確ではない多くの実行を取り除くことができました。 サンプルが正確にビームの真ん中になく、ノイズがスペクトルの端にあったため、実験を再設計するか、何かおかしいことが起こったので、何が起こったかを理解するためにさらに詳細が必要だとしましょう。 これらはすべて、実験を中断して変更を加えるのではなく、実験を中断して変更を加える理由です。



この経験から、Bell Telephone Laboratoriesに行き、そこで研究所に小型コンピューターを設置し始めました。 まず、データを収集、最小化、表示するだけで、すぐに実験を行います。 多くの場合、コンピュータプログラムに、標準のD / Aコンバーターを使用した実験用の起電圧を与える方が、このための特別な回路を作成するよりも簡単です。 これにより、可能な実験の範囲が大幅に拡大し、インタラクティブな実験の実施に実用的な関心が追加されました。 繰り返しになりますが、私たちは1つの口実の下で車を手に入れましたが、その存在は最終的に問題自体とコンピューターの初期使用目的の両方を変えました。 コンピューターを使用して問題を解決できたことがわかると、既に同等の作業を行っているが、元の作業とは異なる作業をしていることがわかります。 繰り返しますが、コンピューターの存在が、私たちが実施した多くの実験の本質を最終的にどのように変えたかを見ることができます。



後にボーイング社（シアトル）は、やや似たようなアイデアを適用しました。つまり、航空機の設計とされる現在のスキームはフィルムに保存されました。 誰もがこの映画を使用することが理解されていたため、特定の航空機を設計するとき、巨大な会社のすべての部分が同期されます。 これは経営陣の計画どおりには機能しませんでした。 私はこれを確かに知っています。なぜなら、2週間の間、下位グループの1つに対してコンピューターセンターの定期的なチェックを行うという名目で、ボーイングのトップリーダーのために非常に重要な仕事に従事していたからです！



メソッドが機能しなかった理由は非常に簡単です。 現在の状態の設計スキームがフィルム上（現在ディスク上）にあり、そのデータを使用して、たとえば翼の面積、形状、プロファイルを調べ、パラメーターを変更してスキームを改善する方法を確認すると、可能です、これは他の誰かが全体的なデザインに変更を加えたという事実によるものであり、あなたが行った変更ではなく、状況を悪化させるだけです！ したがって、実際には、各グループは、最適化調査を実施するときに、現在のテープのコピーを作成し、他のグループで更新を行わずにそれを使用しました。 彼らが最終的に設計の作業を終えたときのみ、一般的なスキームに変更を加えました-そして、もちろん、彼らは他のグループの新しいプロジェクトと組み合わせて、新しい設計をチェックしなければなりませんでした。 簡単に言えば、絶えず変化するデータベースを最適化作業に使用することはできません。



これは、データベースに関する会話につながります。コンピューターはこの地域の救いと見なされていましたが、今日まで他の地域でよく見られます。もちろん、バックアップシステムを備えた航空会社は、コンピューターを使用してできることの良い例です-手動でデータを処理すると、人的要因によって引き起こされる多くのエラーが発生することは言うまでもなく、どのような混乱が起こるかを考えてください。航空会社には現在、気象記録を含む多くのデータベースがあります。空港の気象条件と遅延は、離陸直前に各フライトのフライトプロファイルを作成するために使用され、必要に応じて、最新情報によりフライト中に調整されます。



さまざまな企業で働いているマネージャーは、会社の現状を詳細に把握していれば、それをはるかにうまく管理できると常に考えているようです。したがって、すべての手段で、彼らは常に会社のすべての活動の最新のデータベースを持っている必要があります。上記に示すように、困難があります。しかし、別のものがあります。あなたと私は両方とも会社の副社長であり、月曜日の朝の会議では同じレポートを準備する必要があるとします。あなたは金曜日の午後にプログラムからデータをダウンロードしますが、私は賢明であり、週末には遠隔支店から多くの情報を得ることがわかっているので、日曜日まで待ちます。明らかに、2つのレポートには大きな違いがあるかもしれませんが、両者は同じプログラムを使用してそれらを準備しました！実際には、これは単に耐えられません。さらに、最も重要なレポートと決定は、それらを1分前に作成したか1分後に作成したかにあまり依存すべきではありません。



科学データベースはどうですか？たとえば、誰の測定結果がそれに入るのでしょうか？



もちろん、あなたがあなたのものであるという名声があるので、この分野では熱く、高価で、迷惑な利益相反があります。このような競合はどのように解決されますか？かなりの費用がかかります！繰り返しますが、最適化の調査を行うと、上記の問題が発生します。新しいモデルが古いモデルよりも優れていることを知らなかった何らかの物理定数に変化がありましたか？すべてのユーザーの変更ステータスを保存するにはどうすればよいですか？ユーザーがマシンを使用するたびにすべての変更を調査するように強制するだけでは十分ではありません。変更しない場合、計算でエラーが発生します。ユーザーを非難してもエラーは修正されません！



最初は主に汎用コンピューターについて話しましたが、サイクロトロンや実験装置など、物を制御するための専用デバイスとしての使用について徐々に議論し始めました。これに対する主なステップの1つは、顧客向けの集積回路を作成する業界の誰かが、各クライアント用に特別なチップを作成する代わりに、4ビットの汎用コンピューターを作成し、特定のタスク（INTEL 4004）ごとにプログラムすることを提案したときに起こりました。彼は複雑な生産作業をソフトウェア開発作業に置き換えましたが、もちろんチップはまだ完成していませんでしたが、今回は同一の4ビットチップの大きなバッチになります。繰り返しますが、これは私が以前に指摘した傾向です。常に同じ汎用コンピューターを使用して、さまざまな製品を大量生産するためのハードウェアからソフトウェアへの移行。 4ビットチップはすぐに8ビットに拡張され、次に16ビットなどに拡張されました。現在、一部のチップには64ビットコンピューターが搭載されています。



原則として、あなたは毎日何台のコンピューターとやり取りしているのか理解していません。交通信号灯、エレベーター、洗濯機、電話、現在多くのコンピューターを持っていますが、私の若者とは異なり、反対側には常に、話したい人の数、留守番電話、多くのコンピューターのある車を聞きたがっている陽気なオペレーターがいました内部では、アプリケーションの範囲を積極的に拡大している例です。あなたは、私たちの生活の中でどのように多目的なコンピューターが使用されているかを観察し、注意する必要があります。そしてもちろん、時間の経過とともにさらに発展します。同じ単純な汎用コンピューターが非常に多くの特定のタスクを実行できるため、特別なチップはほとんど必要ありません。



実際に必要なものよりも多くの特殊なチップが見られます。主な理由の1つは、大きな群れの1つではなく、独自の特別なチップを持っているという大きな自我の満足です。 （第2章の一部を繰り返します。）この間違いを犯し、機器で特別なチップを使用する前に、いくつかの質問を自問してください。繰り返してみましょう。あなただけのチップを使用したいですか？在庫はいくつ必要ですか？オープンマーケットで購入するのではなく、1つまたは複数のサプライヤとのみ連携したいですか？長い目で見れば、総コストはずっと高くないでしょうか？



ユニバーサルチップをお持ちの場合、すべてのユーザーが欠陥の検出に貢献し、製造業者が欠陥の修正を試みます。それ以外の場合は、独自のマニュアル、診断ツールなどを作成する必要があります。さらに、他のチップを使用した専門家の経験が彼らとの作業に役立つことはほとんどありません。さらに、必要になる可能性のある汎用チップの更新は、次のように無料で利用できます。原則として、他の誰かがこれを処理します。すぐに必要な元の計画よりも多くの作業を行う必要があるため、チップをアップグレードする必要があります。この新しいニーズを満たすために、汎用チップを使用する方がはるかに簡単です。これには、将来の避けられない拡張のためのいくつかの冗長な機会が含まれています。



あなたの活動分野でコンピューターがどのように使用されているかのリストを提供する必要はありません。直接工場内だけでなく、はるかに早く、アプリケーションの分野が組織全体に拡大している速さを、私よりもよく知っている必要があります。また、組織全体がオペレーティング環境に対する絶え間なく変化する要求に応えることができる、これらの汎用情報処理装置の絶えず増加する変化の速度、近代化、および柔軟性に十分に注意する必要があります。コンピュータの可能なアプリケーションのリストが形になり始めたばかりであり、おそらくあなたのために拡張する必要があります。現在の状況が10％改善されることは気にしませんが、少なくとも数年間は歴史に記憶されるほど組織に大きな影響を与えるイノベーションを期待しています。



キャリアの梯子を上るにつれて、コンピューター使用の成功領域と失敗する領域を探さなければなりません。それらを区別することを学ぶようにしてください。成功につながる状況と、失敗をほぼ保証する状況を理解するようにしてください。原則として、最終的には最初の問題ではなく同等の問題を解決する必要があるという事実を認識し、将来的に簡単に改善や修正を行えるようにします（アプローチが機能する場合）。そして、原則として、現実はあなたのアイデアとは異なるため、あなたのテクノロジーがどのように戦闘で使用されるかについて常に慎重に考えてください。



社会でコンピューターを使用するためのオプションは使い果たされるにはほど遠いものであり、コンピューターを使用できるより多くの重要な領域があります。そして、それらを見つけることは多くの人が考えるよりも簡単です！



前の2つの章では、アプリケーションの領域、およびハードウェアとソフトウェアの制限について考えられるいくつかの結論を出しました。したがって、アプリケーションで考えられる制限のいくつかについて説明する必要があります。これは、「人工知能、AI」という一般的なタイトルの下の次の章で行います。



継続するには...



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ちなみに、私たちはまた別のクールな本の翻訳を開始しました- 「The Dream Machine：The History of the Computer Revolution」 ）