数据库领域的下一位图灵奖获得者会是谁？ (下一位图灵奖获得者 数据库)

数据库技术是计算机领域中的重要组成部分，是现代信息科学和技术快速发展的重要支撑。数据库领域的学术水平和技术水平不断提升，也不断涌现出一批批杰出的学者和技术专家。其中，图灵奖被视为计算机领域的“诺贝尔奖”，每年颁发给做出杰出贡献的计算机科学家和技术专家。那么，数据库领域的下一位图灵奖获得者会是谁呢？

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我们先来了解一下历年来数据库领域的图灵奖获得者。1972年，IBM的研究员Ted Codd发表的论文《关系数据模型：基本结构》正式开启了关系数据库领域的大门，为后来的数据存储和管理提供了革命性的思想和方法。因此，在2023年的图灵奖评选中，Ted Codd凭借对于关系数据库的开创性工作被授予图灵奖。随后，1999年Michael Stonebraker获得图灵奖，他是数据库领域的大师级人物，开发了许多重要的数据库技术，并推动了数据库系统的发展。2023年，哈佛大学教授Barbara Liskov因提出面向对象编程语言中“Liskov替换原则”，成为第二位获得图灵奖的女性，也是之一位获得图灵奖的女性计算机科学家。除了以上几位获得图灵奖的数据库领域专家外，还有其他众多的具有极高学术知名度的数据库专家，例如：Jim Gray、Michael Brodie、Jennifer Widom等。可以看出，数据库拥有着众多顶尖的学术专家以及杰出人才。

那么，在如此众多的数据库专家中，到底谁会是下一位图灵奖获得者呢？我们看到，近些年来，数据库领域涌现出了很多有潜力获得图灵奖的优秀人士。

我们可以看到，Michael Stonebraker仍然是数据库领域的巨匠级人物，他已经获得了图灵奖，但仍在不断为数据库技术的发展做出贡献。他是Postresql、Ingres和VoltDB等多个开源数据库的关键人物，创立了一个叫做“NewSQL”的新型数据库运动，该运动旨在开发具有“ACID”特性的分布式数据库系统，以实现可扩展性和高性能性能。Stonebraker仍然在积极思考和开发具有高性能和可扩展性的新型数据库系统。他的这些贡献产生了极大的影响力，有望成为下一位数据库领域的图灵奖获得者。

我们还有数据库领域的另一位重要人物David DeWitt。DeWitt是美国伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校教授，他曾经领导了Michigan Database Group，开发了列存储系统Vertica，后来被惠普和Micro Focus收购。他的贡献也在极大地推动着数据库领域的发展。2023年，DeWitt被授予了ACM SIGMOD杰出贡献奖，这是数据库领域的更高荣誉之一。DeWitt在数据库性能优化、列型数据库、实时索引等领域有着独创的见解，这些技术为数据库领域带来了新的思想和方向。因此，我们也看好DeWitt成为下一位数据库领域的图灵奖获得者。

除此之外，还有很多其他的数据库领域专家，例如MIT教授Samuel Madden、UC Berkeley的Joseph Hellerstein等。他们在数据库研究和开发上都有极高的造诣，并对数据库技术的发展做出了杰出的贡献，也同样有望成为下一位图灵奖获得者。

综上所述，数据库领域现在有很多优秀的学术专家和技术专家，他们的贡献在不断推动着数据库技术的发展。这些专家中的每一位都有着可能成为下一位图灵奖的获得者，他们将继续为数据库技术的创新和发展做出贡献，推动数据库技术更上一层楼。

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• AI缘起——达特茅斯会议

AI缘起——达特茅斯会议

1956年，美国汉诺斯小镇宁静的达特茅斯学院，约翰·麦卡锡、马文·闵斯基、克劳德·香农等学者聚在一起，共同讨论着机器模拟智能的一系列问题。他们讨论了很久，始终没有达成共识，却为讨论内容起了一个名字：人工智能。自此，人工智能（AI，Artificial Intelligence）开始出现在人们的视野，1956年也就成为了人工智能元年。

关于人工智能的缘起，在达特茅斯会议前，我们必须要提到一个人——图灵。

1950年，图灵发表论文《计算机器与智能》（ Computing Machinery and Intelligence），提出并尝试回答“机器能否思考”这一关键问题。

图灵详细介绍了一种名为“模仿游戏”（The Imitation Game）的测试方法，也就是我们后来更为熟悉的图灵测试。根据《艾伦·图灵传》中的介绍，图灵设想了一种游戏：房间中有一男一女，房间外的人向房间内的男女提问，里面的两个人只能以写字的方式回答问题，然后请房间外的人猜测， 哪一位回答者是女人。注意，在这一测试中，男人可以欺骗猜测者，让外面的人以为自己是女人，女人则要努力让猜测者相信自己。而将这一男一女换成人与计算机，如果猜测者无法根据回答判断哪个是人，哪个是计算机，那么可以判断计算机具有人类智能。

1952年，图灵在一场BBC广播中，提出一个新的更为具体的想法：让计算机来冒充人，如果判断正确的人不足70%，也就是超过30%的人滑告误认为与自己说话的是人而不是计算机，那么可以判断计算机具有人类智能。

图灵测试自诞生来产生了巨大影响，图灵奖被称为“计算机界的诺贝尔奖”，图灵也被冠以“人工智能之父”的称号。

人工智能的起源公认为是1956年的达特茅斯会议，这次大会标志着“人工智能”这一概念的诞生。先介绍下本次大会的关键学者。

会议的主要发起人——约翰·麦卡锡（John McCarthy），计算科学家、认知科学家，也是他提出了“人工智能”的概念。麦卡锡对于人工智能的兴趣始于1948年参加的一个名为“脑行为机制”的讨论会，会上，冯·诺伊曼（John von Neumann）提出的自复制自动机（可以复制自身的机器）激起麦卡锡的好奇，自此开始尝试在计算机上模拟智能。达特茅斯会议前后，麦卡锡的主要研究方向是计算机下棋。

另一位积极的参与者是当时在哈佛大学的明斯基（Marvin Minsky，1969年图灵奖获得者），他的老师塔克（Albert Tucker）多年来担任普林斯顿大学数学系主任，主要研究非线性规划和博弈论。1951年，明斯基建造了世界上之一个神经网络模拟器Snare。在Snare的基础上，明斯基解决了“使机器能基于对过去行为的知识，预测当前行为的结果”这一问题，并完成了他的博士论文《Neural Nets and the Brain Model Problem》。

塞弗里奇（Oliver Selfridge），模式识别的奠基人，后来领导了MAC项目，这个项目后被分为计算机科学实验室与人工智能实验室，又合并为麻省理工学院更大的实验室MIT CSAIL。

另外两位重量级参与者是纽厄尔（Allen Newell）和西蒙（Herbert Simon），这两位学者后来共享了1975年的图灵奖。

纽厄尔在普林斯顿大学数学系硕士毕业后，加入了美国著名的兰德公司，并结识了西蒙，开始了他们一生的合作。纽厄尔和西蒙提出了物理符号系统假设，简单的说就是：智能是对符号的操作，最原始的符号对应于物理客体。这一假设与西蒙提出的有限合理性原信凯明理成为人工智能三大学派之一——符号主义的主要依据。后来，他们与珀里思（Alan Perlis，之一届图灵奖获得者）共创了卡内基梅隆大学孙唤的计算机系。

最后，信息论的创始人香农（Claude Shannon），他比其他几位年长10岁左右，当时已经是贝尔实验室的大佬。1950年，香农发表论文《Programming a computer for playing chess》，为计算机下棋奠定了理论基础。

除上述学者外，IBM的塞缪尔（Arthur Samuel），达特茅斯的摩尔（Trenchard More）、算法概率论的创始人所罗门诺夫（Ray Solomonoff）等学者也参与了这次会议。

1953年夏天，麦卡锡和明斯基都在贝尔实验室为香农打工。香农当时在研究图灵机及是否可以用图灵机作为智能活动的理论基础，但是麦卡锡只对计算机实现智能感兴趣。由于与香农研究方向上的不同加上麦卡锡认为香农在一些时候过于理论，所以麦卡锡与IBM之一代通用机701的主设计师罗切斯特（Nathaniel Rochester）计划搞一次活动，主要讨论机器模拟智能，并说动香农与明斯基共同写了一个项目建议书以寻求活动资助。

麦卡锡给这个活动起了一个名字：人工智能夏季研讨会（Summer Research Project on Artificial Intelligence）。

会议的主要议题有以下7个方面：

达特茅斯研讨会进行了两个月，其中，纽厄尔和西蒙公布的程序“逻辑理论家”（Logic Theorist）引起参会者极大的兴趣，这个程序模拟人证明符号逻辑定理的思维活动，并成功证明了《数学原理》第2章52个定理中的38个定理，被认为是用计算机探讨人类智力活动的之一个真正成果，也是图灵关于机器可以具有智能这一论断的之一个实际证明。此外，逻辑理论家开创了机器定理证明这一新的学科领域。

最后补充一下，在达特茅斯会议期间，“人工智能”这一词虽然被提出，但并没有获得大家的完全认可，尤其是纽厄尔和西蒙，他们的研究在某种意义上偏向于功能学派，他们更主张用“复杂信息处理”这个词。”人工智能”一词真正被学界接受要到1965年，德雷弗斯（Hubert Dreyfus）发表了著名的《炼金术与人工智能》报告，这一报告对当时人工智能的研究提出质疑，意图说明这些研究是没有基础的无用功。由于报告标题与内容过于大胆，最初兰德公司仅以备忘录的方式发布了油印版，直至1967年，兰德公司才正式发布了这一报告的印刷版。该报告后来成为兰德公司销量更高的报告之一，在AI学者中广为流传，关于这一报告的具体影响，我们将在之后的文章中为大家进行更为详细的介绍。

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