1 / 35

INFORMATYKA KLUCZ DO ZROZUMIENIA KARIERY DOBROBYTU

INFORMATYKA KLUCZ DO ZROZUMIENIA KARIERY DOBROBYTU. Maciej M. Sysło Uniwersytet Wrocławski Uniwersytet UMK w Toruniu syslo@ii.uni.wroc.pl http://mmsyslo.pl/. Źródło tytułu wykładu. W 1971 roku ukazała się książka: Andrzej Targowski Informatyka – klucz do dobrobytu

peony
Download Presentation

INFORMATYKA KLUCZ DO ZROZUMIENIA KARIERY DOBROBYTU

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. INFORMATYKA KLUCZ DO ZROZUMIENIA KARIERY DOBROBYTU Maciej M. Sysło Uniwersytet Wrocławski Uniwersytet UMK w Toruniu syslo@ii.uni.wroc.pl http://mmsyslo.pl/ informatyka +

  2. Źródło tytułu wykładu W 1971 roku ukazała się książka: Andrzej Targowski Informatyka – klucz do dobrobytu wtedyczytelników interesowało głównie, jak osiągnąć dobrobyt dzisiaj wiemy, że droga do dobrobytu wiedzie przez zrozumienie informatyki i obranie odpowiedniej kariery, przykłady: krajowy: Maciej Popowicz – Nasza klasa światowy: Mark Zukerberg – Facebook światowy: R. Rivest, A. Shamir, L. Adleman – RSA Donald E. Knuth – The Art of Computer Programming ??? wolne miejsce ??? – czy P = NP informatyka +

  3. Plan • Różne twarze informatyki • Informatyka – co to jest? Informatyka a komputery • informatyka uniwersytecka a informatyka techniczna • kryzys studiów informatycznych – przyczyny i działania • Czy informatyka ma historię i co z niej wynika • Kariery z klasą i z kasą • David Huffman • Claude Shanonn • Maciej Popowicz, Mark Zukerberg, … • Wyzwania • liczby pierwsze • P = NP – problemy łatwe a problemy trudne • problem komiwojażera informatyka +

  4. Informatyka – co to jest? • historia (połowa lat 60. XX w.): • informatyka, informatique (Francja, decyzja Parlamentu), Infomatik (Niemcy) • Computer Science – kraje angielskojęzyczne • jedna z definicji: dziedzina wiedzy i działalności zajmująca się algorytmami – pierwszy algorytm: Euklides, 300 p.n.e. Dość ograniczone spojrzenie, ale zawiera wszystko: • programowanie i języki programowania – do zapisywania algorytmów • komputer – urządzenie, które wykonuje tylko programy, a każdy program to zapis algorytmu • komunikacja i sieć – algorytmy komunikacyjne, komunikacja algorytmów informatyka +

  5. Informatyka – co to jest? • Obecnie, jako kierunek studiowania w USA, computer science jest jedną z 5 dziedzin tzw. computing – komputyki: • Computer Engineering – sprzęt • Information Systems – systemy informacyjne • Information Technology– technologia informacyjna (zastosowania informatyki) • Software Engineering – produkcja oprogramowania • Computer Science – studia podstawowe, uniwersyteckie • Computing – komputyka – zastąpiło Computer Science • computational thinking – w edukacji – myślenie komputacyjne informatyka +

  6. computational thinking– kompetencje budowane na mocy i ograniczeniach komputerowego przetwarzania informacji w różnych dziedzinach. Myślenie komputacyjne Logo IBM z 1924 r: informatyka +

  7. Kryzys kształcenia informatycznego Kryzys kształcenia informatycznego w USA (w UK): • liczba nowych studentów na informatyce uniwersyteckiej spadła w 2007 o 49% w porównaniu do 2001/2002 • liczba absolwentów spadła o 43% między 2003/04 a 2006/07 • Eurostat: 5% osób w Polsce (16-74) umie programować, a w UE 9% W Polsce – zauważa się podobną tendencję, spowodowaną dodatkowo: • niżem (okresowy spadek) • powstawaniem kolejnych szkół prywatnych Z drugiej strony – rośnie zapotrzebowanie na informatyków, luki zapełniane przez absolwentów z Indii (przenoszenie Doliny Krzemowej do Indii) i Chin. informatyka +

  8. Powody kryzysu Powody: • uczniowie posmakowali dość technologii informacyjnej i chcą zająć się czymś innym – TI jako „informatyka” dla wszystkich • zmniejszony nacisk na przedmiot informatykaw szkołach • uczniowie (nie tylko uczniowie) nie odróżniają stosowania (narzędzi informatycznych) od ich studiowania – jak to działa i dlaczego? Inicjatywy zaradcze: • Polska: stypendia dla studentów na kierunkach zamawianych • outreach– wyjście naprzeciw do szkół – Informatyka + informatyka +

  9. Informatyka a komputery Opinie: Informatyka jest w takim sensie nauką o komputerach, jak biologia jest nauką o mikroskopach, a astronomia – nauka o teleskopach. [Edgar Dijkstra, Algorytm Dijkstry] [a więc, komputer narzędziem] Najlepszym sposobem przyspieszania komputerów jest obarczanie ich mniejszą liczbą działań [Ralf Gomory, IBM] [nacisk na doskonalsze i szybsze algorytmy] Ile i co potrafią dzisiaj komputery – np. przewidywanie pogody informatyka +

  10. Co to jest computer? 1969: komputer:1. osoba, która oblicza; 2. urządzenie stosowane do obliczeń … Człowiek !!! informatyka +

  11. 1892 Pierwsze wystąpienie computer? Firma Rapid Computer w Chicago, wytwarzała urządzenie do liczenia, zwane comptometer informatyka + 12 12

  12. Urządzenia do indywidualnego użytku: od palców u rąk przez IBM PC (chip) gadżety (na chipach) Komputery (mainframe – centralne): maszyny różnicowa i maszyna analityczna Ch. Babbage’a (XIX w.) po superkomputery (także na chipach) Krótka historia komputerów: Ludzie, idee, maszyny informatyka + 13 13

  13. 1623 1617 Urządzenia do indywidualnego użytku informatyka + 14

  14. Do 1972 roku … … a później 40 mln 1 mld w 2008 Kalkulator wyparł urządzenia, które przyczyniły się do jego powstania!!! informatyka + 15

  15. Co pozostało sprzed 1972 rok, logarytm Logarytm(John Napier, 1614) • Ułatwia obliczanie iloczynów i ilorazów – suwak logarytmiczny (1632) log a*b = log a + log b zamiast mnożenia wykonujemy dodawanie • Spostrzeżenie: logarytm i algorytm to anagramy • Suwaki logarytmiczne – urządzenia do obliczania iloczynów i funkcji: Skala 30 cm Skala 12 m Skala 1,5 m informatyka + 16

  16. Potęgowanie Chcemy obliczyć: x123456789123456789123456788912345 algorytmem ze szkolnej matematyki: xn= x*x*x* … *x n – 1 mnożeń czyli: 12345678912345678912345678912344 mnożeń Ile to potrwa na superkomputerze, który wykonuje 1015 = 1 000 000 000 000 000 000 operacji na sekundę? potrwa: 3*108 lat! informatyka + 17

  17. Co pozostało sprzed 1972 rok, logarytm Logarytm • Inne algorytmy dziel i zwyciężaj: • przeszukiwanie binarne n liczb złożoność: log n • podnoszenie do potęgi – algorytm rekurencyjny Algorytm szkolny: x5 = x*x*x*x*x Algorytm rekurencyjny: Potega (x, n) { xn } if n = 1 then Potega := x elseif n – parzyste then Potega := Potega (x, n/2)^2 {xn = (xn/2)2} else Potega := Potega (x, n – 1)*x {xn = (xn–1)x} Liczba kroków związana z liczbą bitów w rozwinięciu n, czyli ok. log n informatyka + 18

  18. Morse jej ojcem Kompresja Huffman 0 1110 110 1111 10 Kody: ASCII a: 01100001 b: 01100010 d: 01101100 k: 01101011 r: 01110010 011101001111011001110100 abrakadabra Praca magisterska,1952 24 znaki 88 znaków informatyka + 19

  19. Pierwsze ręczne procesory tekstu 1875 informatyka + 20

  20. Pierwsze ręczne procesory tekstu Fonty– to pomysł z najstarszych maszyn do pisania Przełom XIX/XX Klawiatura QWERTY Lata 60-80, XX w. Wymienne fonty informatyka + 21

  21. Rozgrzewka Co ci dwaj Panowie, stojący na tle komputera ENIAC, trzymają w rękach? Mysz? Jedną liczbę? Jedną cyfrę? Klawiaturę? Cyfra dziesiętna: 0, 1,… zbudowana z 22 lamp!!! informatyka + 22

  22. Charles Babbage, XIX w. H. Hollerith, XIX/XX w. Początki IBM II Wojna Światowa Komputery – duże Z4 – K. Zuse Superkomputer 2009 1015 oper/sek Colossus informatyka + 23

  23. Od kiedy??? Do 2??? roku … ? Współczesna technologia Nowa technologia ??? Jaka nowa technologia zostanie stworzona na IBM PC, która wyprze PC? Współczesny Memex? (V. Bush, 1945) Skąd bierze się różnica między przeszłością i przyszłością? Dlaczego pamiętamy przeszłość, a nie pamiętamy przyszłości? [Stefan W. Hawking, Krótka historia czasu] informatyka + 24

  24. Akcenty polskie • A. Stern, mechaniczny kalkulator, XIX w. • Polish notation– J. Łukasiewicz • Kalkulator Feliks – Feliks Dzierżyński • Początki kryptografii komputerowej • Arytmetyka (– 2), UMC 1, 10 – Z. Pawlak informatyka + 25

  25. Maszyny ogólnego przeznaczenia – PL 1. Generacja – lampy 2. Generacja – tranzystory 3. Generacja – układy scalone 2. Generacja – tranzystory informatyka + 26

  26. Kariery z przełożeniem na klasę • David Huffman (1952) – praca magisterska na temat kompresji, idea wzięta od Morse’a – jeden z najbardziej popularnych algorytmów kompresji • Claude Shannon (1935) – realizacja algebry Boole’a w postaci układów przełączających – Najważniejsza praca dyplomowa XX w informatyka +

  27. Kariery z przełożeniem także na dużą kasę • Steve Jobs i Steve Wozniak, Apple (1983) • Bill Gates & comp. Microsoft (1975) • Jeff Bezos i Amazon (1994) – księgarnia internetowa, a ostatnio Kindle – e-czytnik e-książek • e-Bay, Allegro – aukcje internetowe – wszystko da się sprzedać • Skype • Nasz klasa – studenci z Uwr., praca mgr. Macieja Popowicza • Facebook – Mark Zukerberg • Twitter • … informatyka +

  28. Wyzwania społecznościowe • Szukanie dużych liczb pierwszych – liczb Mersenea – http://www.mersenne.org/ – 50 000/100 000 $ – rezydentne oprogramowanie do pobrania ze strony, obliczenia w wolnym czasie komputera • Inne obliczenia gridowe (rozproszone na sieci komputerów) – rozkłady liczb na czynniki, np. rozkład 139 cyfrowej liczby w ciągu kilku tygodni pracy kilkuset komputerów • 27.07.2010: światowy rekord sortowania – posortowano 1015 danych w ciągu 60 sek. • Analiza danych z Kosmosu – próby znalezienia sygnałów życia, nowych gwiazd, … informatyka +

  29. Wyzwania 1900 rok: D. Hilbert przedstawia najważniejsze problemy w matematyce. Wynikiem ważne odkrycia: • Kurt Gödel (1931) – nie wszystko da się udowodnić w matematyce • Allan Turinga (1935) – nie wszystko da się policzyć na komputerze 2000 rok; Clay Institute, MIT: 7 matematycznych problemów milenijnych, każdy po 1 000 000 $ za rozwiązanie (jeden już rozwiązano 2 lata temu). Wśród nich jeden problem informatyczny: czy P = NP? 6 sierpnia 2010 ukazał się dowód, że ta równość nie zachodzi, ale jest coraz więcej wątpliwości, czy jest poprawny informatyka +

  30. Idea P = NP Klasa P – problemy, które mają algorytmy o złożoności wielomianowej • porządkowanie, NWD, wartość wielomianu, podnoszenie do potęgi, … Klasa NP – problemy, które mają wielomianowy algorytm sprawdzania, czy rozwiązanie jest poprawne – dla tych problemów nie jest znany algorytm o złożoności wielomianowej: • istnienie cyklu Hamiltona w grafie, istnienie kolorowania k kolorami, problem komiwojażera (TSP), … Konsekwencje P = NP – mało prawdopodobne, bo dla tysięcy problemów z NP nie udało się podać algorytmu wielomianowego P NP – bezpieczna kryptografia – korzyści z tego, że nie wszystko można łatwo policzyć (kod RSA) informatyka +

  31. Problemy trudne – najkrótsza trasa premiera Problem: Znajdź najkrótszą trasę dla Premiera przez wszystkie miasta wojewódzkie – Premier jako komiwojażer Rozwiązanie: Premier zaczyna w Stolicy a inne miasta może odwiedzać w dowolnej kolejności. Tych możliwości jest: 15*14*13*12*11*…*2*1 = 15! (15 silnia) W 1990 roku było: 48*47*46*…*2*1 = 48! (48 silnia) informatyka +

  32. Problemy trudne – najkrótsza trasa premiera Wartości funkcji n! Rosną BARDZO SZYBKO Prezydent Stanów Zjednoczonych ma problem ze znalezieniem najkrótszej trasy objazdu Stanów. Na superkomputerze o mocy 1 PFlops – ile trwa obliczanie n! 15! = 1307674368000/1015 sek. = ok. 0.01 sek. 48! = 1,2413915592536072670862289047373*1061/1015 = 3*1038 lat 25! = 15511210043330985984000000/1015 sek. = 15511210043 sek. = = 179528 dni = 491 lat informatyka +

  33. Problemy trudne – najkrótsza trasa premiera Trudno sprawdzić, jak dobre jest to rozwiązanie w stosunku do najlepszego, bo go nie znamy. Zły wybór • Algorytmy przybliżone szukania rozwiązań: • Metoda zachłanna – najbliższy sąsiad – mogą być bardzo złe • Meta-heurystyki: • algorytmy genetyczne – krzyżowanie i mutowanie rozwiązań • algorytmy mrówkowe – modelowanie feromonów informatyka +

  34. TSP TSP w USA Światowy TSP przez 1,904,711 miasta. Znaleziono rozwiązanie o długości: 7,516,353,779, które jest tylko o 0.076%dłuższe od optymalnego informatyka +

More Related