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计算机科学家权威发布_计算机科学家尼沃斯提出了(2024年12月精准访谈)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：观点更新日期：2024-11-30

计算机科学家

「微博书评团」「秋日阅读季」与其跟风让孩子学编程、学AI，不如先教ta计算思维 𐟎ˆ如今的世界离不开计算机，所以我们总想让孩子尽早了解它，小小年纪送去学编程，尝试去参加信息学奥赛。 . 𐟒ᧄ𖨀Œ你知道吗，计算机的知识，不仅是那些概念，也不仅是编程，要学好它，更重要是一种思维模式的培养，那就是将具体问题抽象化，并在抽象层面进行逻辑推理的模式——这是计算机科学家思考问题的模式，我们称为计算思维。 . 如你所料，计算思维是抽象的，如何才能理解它呢❓ . 𐟓–今天给你推荐一本科普书《大话计算机科学：生活中的计算思维》。这本书通过常见的生活场景切入计算机科学，做到了知识性与趣味性的完美融合。本书特色 ■大咖作者团队商静波是美国加州大学圣迭戈分校（UC San Diego）计算机系终身教授。2013年曾带领上海交大ACM队获得ACM国际大学生程序设计竞赛全球总决赛金牌。赵馨专门负责打磨语言，以非专业读者的视角严格审视本书的友好性。费赛尔专门为本书作图，180+精致插图优雅解读了关键知识点。 . ■贴近生活的趣味故事例如“递归：老和尚给小和尚讲故事”“过拟合：高考失误真的是因为心态吗”“启发式搜索：《最强大脑》里的那些计算力小游戏”等等，让人忍不住想要一探书中的究竟，在阅读的过程中仿佛回到小时候，在那个网络不发达的年代，格外珍惜那些听到的小故事。 . ■全面而灵活的知识体系涵盖计算机科学的所有基础板块——程序设计、数据科学、机器学习……却又不失灵活性：38个知识点，对应38个小故事，各自独立，可以按任意顺序随心阅读。 . ■蕴含其中的计算思维带你换个角度看那些寻常事例——如何公平地切一个漂亮但不对称的蛋糕？请博弈论来帮忙；怎么逛超市最高效？其实是一个旅行商问题；为什么肯德基和麦当劳总开在一起？竟然蕴含最优化问题。本书带你细细分析，潜移默化中培养计算思维。 . ✅这本书适合： l 学信息学奥赛的中小学生 l 想了解计算机科学的中学生 l 想提升计算思维的大学生 l 对计算机科学感兴趣的大众读者

计算机科学与数据科学的5大区别 𐟧 什么是数据科学（Data Science）？数据科学是计算机科学的一个分支，专注于机器学习和大数据统计。它涉及SQL、R和Python等编程语言，以及统计、数学和人工智能知识。数据科学家的主要任务是收集、组织和提取现实世界中商业领域的数据。 𐟒𜠨𐁩€‚合学习数据科学？学习数据科学的人通常可以从事数据科学家、数据分析师或数据工程师等职业。数据相关的职业增长速度远高于北美所有职业的平均水平，尤其是数据科学家，增长率高达35%。他们的平均年薪约为103,500美元。 𐟒𛠤𛀤𙈦˜郞᧮—机科学（Computer Science）？计算机科学涉及计算机的各个方面，包括软件、硬件、网络和人工智能。该领域的职业包括软件开发、软件工程和架构、计算机安全以及数据库的开发和管理。 𐟔젨œ𚧧‘学与数据科学的区别？计算机科学：专注于计算机网络、网络安全和算法的了解。计算机科学家可能掌握各种编程语言，如JavaScript、C++和HTML。它与物理和经济学等其他非技术领域有很好的匹配度。数据科学：与数学和统计学关系更密切。重要的技能包括机器学习、人工智能和深度学习的专业知识。相关的编程语言范围较窄，主要包括SQL、R和Python。 𐟔„ 两个领域的交叉点？这两个领域在人工智能、数据管理和编程方面有交叉。计算机科学主要描述为专注于创建编程环境和软件，而数据科学则专注于探索和使用数据。

AI解决了科学上的什么问题？一句话，大规模计算的问题。可算，能算，快算，推动了科学发现的加速。AI就是科学家的望远镜和显微镜，它不改变科学原理，但极大提升了科学家的效率，并且把科学研究从假设驱动推进到数据驱动。当然，新发现本身会反过来让人类认识到更多科学原理。人类的每一次重大的进步，都是从工具革命开始的。王坚博士有很多AI4S的演讲，大家可以翻翻看。更牛逼的是，阿里云的算法团队已经开始和中外科学家联合研究并产出了一系列的研究成果登上顶刊。王坚博士比中国大多数领域科学家和计算机科学家都更早捕捉到了这个趋势并且是中国最努力推动这个趋势的企业界科学家。

付鹏算是比较爱说人话的经济学家之一。虽然他们这种券商养的经济学家跟我司养的计算机科学家一样，marketing 的作用大于搞学术，是不怎么研究形而上的。但是对我们大多数人来说，形而上本来就是千金买来的马骨。

「2024诺贝尔物理学奖」「多伦多大学」今年的诺贝尔物理学奖首次颁给了计算机科学家+神经科学家前谷歌大脑第一人多伦多大学教授！加拿大ⷥ䚤𜦥䚥䧥�

这次的诺奖，终于破天荒地占用了一个物理奖的名额，颁给了计算机科学家。其实如果有数学奖的话，本来是可以匀一些给计算机颁奖的。但是很可惜，没有数学奖。所以也一直没有计算机获奖。所以，很多年以来，在我们计算机人士看来，诺奖已经早就没意义了，早就不能反映被计算机和通信科学改造得面目全非的世界的发展格局了。所以我曾经也唱衰过基础科学，认为基础科学很多地方根本过时了，没啥求意思了。这就好像，光纤竟然特么逼的得了一个诺贝尔奖？？？？这特么的在计算机领域算他妈个球啊我操。这次终于给了一个诺奖。意思意思就行了。以后，诺奖大部分都是人工智能的贡献了，得不得的，发不发的，意义不大了。

物理一直是研究客观世界的科学。但是今天颁给一个计算机科学家，是否说明现在诺奖委员会也越来越认可 elon musk的观点：我们的世界有很大概率是虚拟的。[闭嘴] 那么这个世界的客观规律，无非也是计算机算法而已。[鼓掌] 这逻辑，就通顺了。[黑线]

知名计算机科学家吴军：科学就是把钱变成知识，技术是把知识变成钱，中国人对第一件事不是很感冒的钛媒体影像的微博视频

最佳点评：为什么诺贝尔物理学奖和化学奖会发给计算机科学家？因为physiCS包括CS，ChemiStry也是如此[笑cry]。

卡梅三硕士，有何不同？卡内基梅隆大学的设计学院提供了独特的硕士课程，与该校的MHCI和MIIPS课程有何不同呢？以下是详细的对比分析：课程时长 ⏳ 设计学院的硕士课程（MDES）和MPS是一个学年的课程，分为两个学期。而MHCI和MIIPS则是一整年的课程，分为两个学期，之后还有夏季密集的顶点团队客户项目。课程重点 𐟎HCI位于计算机科学学院，强调技术优先。它采用三管齐下的方法，专注于技术、行为科学和设计的交叉培训。MHCI的学生背景通常包括技术专家、计算机科学家、行为科学家和社会科学家。设计学院的理念 𐟖𜯸 设计学院以设计为主导，强调以人为本的互动设计，以及不伤害生物（包括我们的星球）的设计。研究和教育重点是从整体角度了解人们，解决个人、社会和社会需求，并将设计定位为积极变革的催化剂。教师背景 𐟑颀𐟏늨�™⧚„教师大多数是设计师，有些来自专业实践，许多植根于历史、理论和哲学，有些两者兼而有之。大多数教师是活跃的设计研究人员，有些人也保持专业实践。课程特色 𐟌Ÿ 设计学院的教育牢牢扎根于设计原则、方法和实践，重点是严格的设计过程以及研究结果和解决方案的强烈视觉和口头交流。适用人群 𐟑动䚤𚺦�œ襯𛦉𞥯𙤻–们现有背景的补充，因此申请人可能会发现在他们的学习中寻求适度的对比是有帮助的（例如，从事HCI研究的设计师；计算机科学家寻求更强大的设计组件到他们的职业生涯）。其他人则希望深化现有的职业生涯，因此选择从设计到设计，或者通过HCI从技术和科学背景继续。通过以上对比，可以看出卡梅MDES、MHCI、MIIPS在课程时长、重点、理念、教师背景和特色等方面都有所不同，适合不同背景和需求的申请人。

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