✨Khoa học máy tính
Khoa học máy tính gồm nhiều ngành hẹp; một số ngành tập trung vào các ứng dụng thực tiễn cụ thể chẳng hạn như đồ họa máy tính, trong khi một số ngành khác lại tập trung nghiên cứu đến tính chất cơ bản của các bài toán tính toán như lý thuyết độ phức tạp tính toán). Ngoài ra còn có những ngành khác nghiên cứu các vấn đề trong việc thực thi các phương pháp tính toán. Ví dụ, ngành lý thuyết ngôn ngữ lập trình nghiên cứu những phương thức mô tả cách tính toán khác nhau, trong khi ngành lập trình nghiên cứu cách sử dụng các ngôn ngữ lập trình và các hệ thống phức tạp, và ngành tương tác người-máy tập trung vào những thách thức trong việc làm cho máy tính và công việc tính toán hữu ích, và dễ sử dụng đối với mọi người dùng.
Lịch sử
Lịch sử của khoa học máy tính đã bắt đầu từ nhiều năm trước phát minh ra máy tính hiện đại. Các máy móc dành cho việc tính toán các bài toán số học đã tồn tại từ thời cổ đại, chẳng hạn như bàn tính. Hơn nữa, các thuật toán để thực hiện tính toán đã có kể từ thời cổ đại, ngay cả trước khi phát triển các thiết bị tính toán phức tạp.
Wilhelm Schickard đã thiết kế và hoàn thành chiếc máy tính cơ học đầu tiên năm 1623. Năm 1673, Gottfried Leibniz trình diễn một máy tính cơ học số, được gọi là Stepped Reckoner. Ông có thể được coi là nhà khoa học máy tính đầu tiên và nhà lý thuyết thông tin mà đã ghi lại hệ thống số nhị phân.
Blaise Pascal thiết kế và xây dựng máy tính cơ học hoạt động được mang tên Pascaline, năm 1642. Charles Babbage đã thiết kế một máy tính theo hiệu (difference engine) vào thời Victoria, và Ada Lovelace đã viết bản hướng dẫn sử dụng máy. Nhờ công trình này, ngày nay, bà được coi là lập trình viên đầu tiên trên thế giới. Vào khoảng năm 1900, tập đoàn IBM đã bán những chiếc máy tính dùng thẻ đục lỗ. Tuy nhiên, tất cả những chiếc máy này đều chỉ thực hiện một nhiệm vụ đơn, hoặc cùng lắm là một tập hợp nhỏ các nhiệm vụ.
Trước năm 1920, công việc tính toán được thực hiện chủ yếu bởi những nhân viên chuyên nghiệp. Những nhà nghiên cứu đầu tiên về ngành mà sau này được gọi là khoa học máy tính, chẳng hạn Kurt Gödel, Alonzo Church và Alan Turing, đã quan tâm đến câu hỏi về khả năng tính toán: những gì có thể được tính toán bởi một người thủ quỹ - người chỉ đơn giản dùng giấy và bút chì để làm một danh sách các bước tính toán, cho đến khi nào xong việc mà không cần đến trí thông minh hay hiểu biết? Một phần của động cơ này là ước muốn phát triển các máy tính có khả năng tự động hóa các công việc tính toán thường là buồn tẻ và dễ sai của một người tính toán. Vấn đề then chốt là xây dựng các hệ thống tính toán phổ dụng có khả năng (về lý thuyết) thực hiện mọi nhiệm vụ tính toán có thể cần đến, và nhờ đó tổng quát hóa tất cả các máy tính chuyên biệt trước kia thành một khái niệm đơn nhất về chiếc máy tính phổ dụng.
Trong những năm 1940, khi các máy tính mới hơn và mạnh hơn được phát triển, người ta thấy rõ ràng hơn rằng máy tính có thể được sử dụng cho nhiều mục đích khác ngoài các tính toán toán học, lĩnh vực khoa học máy tính được mở rộng thành ngành nghiên cứu tính toán nói chung. Từ thập kỷ 1960, khoa học máy tính bắt đầu được thiết lập như là một ngành học riêng biệt, với sự ra đời của các khoa Khoa học máy tính đầu tiên và các chương trình đào tạo đại học chuyên ngành Khoa học máy tính. Từ khi các máy tính được sử dụng trong thực tiễn, nhiều ứng dụng của tính toán đã trở thành các lĩnh vực nghiên cứu riêng biệt.
Những thành tựu đáng kể
[[Tập tin:Enigma Machine at NSA.jpg|nhỏ|phải| Quân đội Đức Quốc Xã sử dụng máy Enigma trong Chiến tranh thế giới thứ hai để mã hóa tin tức bí mật. Máy giải mã tầm cỡ tại Công Viên Bletchley, được xây dựng để giải mã của máy Enigma, đã đóng góp một vai trò quan trọng trong chiến thắng của quân Đồng Minh trong cuộc chiến tranh thế giới lần thứ Hai. .
- Đã đưa ra khái niệm về ngôn ngữ lập trình, một dụng cụ dùng để biểu đạt thông tin đã được trật tự hóa một cách chính xác trong nhiều tầng lớp trừu tượng khác nhau.
; Ứng dụng bên ngoài
- Làm tiền đề cho cuộc cách mạng kỹ thuật số (Digital Revolution) là cái dẫn đến thời đại thông tin (Information Age) và internet hiện nay.
- Trong mật mã học (cryptography), sự phá mã của máy Enigma là một đóng góp quan trọng trong chiến thắng của quân Đồng minh trong Đại Chiến Thế giới lần thứ II.
- Tính toán khoa học (Scientific computing) cho phép việc nghiên cứu bộ não con người, đồ thị hóa cấu hình của GEN (mapping the human genome) như Dự án bản đồ gen người (Human Genome Project) ở mức độ uyên thâm.
Các lĩnh vực của khoa học máy tính
Cơ sở toán học
; Lôgic toán (Mathematical logic) : Lôgic Bool và các phương pháp tương ứng dùng để mô hình hóa các truy vấn lôgic; Sự sử dụng các phương pháp chứng minh hình thức (formal proof) cùng những hạn chế của chúng. ; Lý thuyết số (Number theory) : Lý thuyết về chứng minh và các khảo nghiệm trong việc lùng tìm những chứng minh trong giới hạn các số nguyên. Lý thuyết số được sử dụng trong mật mã học và đồng thời được dùng như một phương thức kiểm thử trong trí tuệ nhân tạo. ; Lý thuyết đồ thị (Graph theory) : Cơ sở cho cấu trúc dữ liệu và các thuật toán tìm kiếm. ; Lý thuyết kiểu (Type Theory) : Phân tích quy chính các kiểu dữ liệu, cùng sự sử dụng các kiểu dữ liệu nhằm giảng giải tính chất của các chương trình phần mềm - đặc biệt là tính an toàn của chương trình. ; Lý thuyết phạm trù (Category theory) : Lý thuyết phân loại cho phép tổng quát các phương pháp toán học và các phương thức tính toán thành một ước thể. ; Hình học tính toán (Computational geometry) : Chuyên tâm vào việc nghiên cứu các thuật toán nhằm giải quyết những vẫn đề được đề bạt trên phương diện hình học. ; Giải tích số (Numerical analysis) : Nền tảng của các thuật toán trong toán học rời rạc, đồng thời cũng dùng để nghiên cứu những giới hạn trong các tính toán dùng số thập phân (1.0E-3), bao gồm những sai số xảy ra trong phương pháp làm tròn số (round-off errors).
Lý thuyết tính toán
; Lý thuyết Ôtômat (Automata theory) : Các cấu trúc lôgic khác nhau có thể sử dụng để giải quyết các bài toán. ; Lý thuyết khả năng tính toán (Computability theory) : Những gì có thể tính toán được bằng các mô hình máy tính hiện tại. Các chứng minh của Alan Turing và những người khác bày tỏ cho chúng ta biết được khả năng những gì có thể tính toán được và những gì không thể. ; Lý thuyết độ phức tạp tính toán (Computational complexity theory) : Các giới hạn căn bản (cụ thể là thời gian và dung lượng bộ nhớ đòi hỏi) đối với các hạng loại bài toán khác nhau. ; Lý thuyết tính toán lượng tử (Quantum computing) : Phương thức biểu hiện và chuyển hóa dữ liệu sử dụng những đặc tính của vật chất cùng cơ chế lượng tử.
Cấu trúc dữ liệu và giải thuật
; Phân tích thuật toán (Analysis of algorithms) : Độ phức tạp về thời gian và không gian của các thuật toán. ; Thuật toán (Algorithms) : Các quá trình lôgic trên nguyên tắc được sử dụng cho việc tính toán và tính hiệu quả của các quá trình này. ; Cấu trúc dữ liệu (Data structures) : Tổ chức của dữ liệu và các quy tắc thao tác dữ liệu.
Ngôn ngữ lập trình và trình biên dịch
; Trình biên dịch (Compilers) : Dịch toàn bộ mã nguồn của ngôn ngữ lập trình thành chương trình đích rồi sau đó mới thực hiện, thường là từ các ngôn ngữ lập trình bậc cao sang các ngôn ngữ lập trình bậc thấp, hay dịch sang mã máy. Các ngôn ngữ sử dụng trình biên dịch như Pascal, C,... ; Trình thông dịch (Interpreter) : Là cách dịch từng lệnh một, dịch tới đâu thực hiện tới đó. Chẳng hạn ngôn ngữ LISP sử dụng trình thông dịch. ; Ngôn ngữ lập trình (Programming languages) : Ngôn ngữ lập trình là một ngôn ngữ được thiết kế và tạo ra để viết chương trình cho máy tính. Những ngôn ngữ này còn đồng thời biểu hiện những đặc tính không giống nhau giữa các ngôn ngữ khác nhau (ví dụ, chúng thích hợp cho việc giải các bài toán thuộc dạng nào).
Hệ thống phân tán, song song, tương tranh
; Tương tranh (Concurrency) : Lý thuyết và thực tiễn của tính toán đồng thời; an toàn dữ liệu trong môi trường đa nhiệm hay đa luồng bất kỳ. ; Tính toán phân tán (Distributed computing) : Tính toán sử dụng nhiều thiết bị tính toán trên một mạng để thực hiện một nhiệm vụ hoặc một mục tiêu chung. ; Tính toán song song (Parallel computing) : Tính toán sử dụng nhiều luồng thực thi đồng thời.
Kỹ nghệ phần mềm
; Thiết kế thuật toán (Algorithm design) : Lấy ý tưởng từ lý thuyết thuật toán để năng động kiến tạo các giải pháp đối với những nhiệm vụ trên thực tế. ; Lập trình máy tính (Computer programming) : Dùng ngôn ngữ lập trình để thực thi các thuật toán. ; Các phương pháp hình thức (Formal methods) : Sử dụng toán học để miêu tả và lập luận đối với các thiết kế phần mềm. ; Kỹ nghệ đảo ngược (Reverse engineering) : Ứng dụng phương pháp khoa học vào việc phân tích và lý giải một phần mềm tùy thích vốn có. ; Kỹ nghệ phần mềm (Software development) : Những nguyên lý và thực hành trong việc thiết kế, phát triển và kiểm thử các chương trình, cùng những phương pháp thực hành kỹ nghệ đúng đắn.
Kiến trúc máy tính
; Kiến trúc máy tính (Computer architecture) : Việc thiết kế, tổ chức, tối ưu hóa và kiểm định một hệ thống máy tính, chủ yếu về CPU và tiểu hệ bộ nhớ máy tính (và hệ thống bus nối giữa chúng). ; Tổ chức máy tính (Computer organization) : Nghiên cứu các kiến trúc máy tính trên cơ sở các mô tả mạch điện, bộ xử lý trung tâm, bọ xử lý tín hiệu số của máy tính. ; Hệ điều hành : Những hệ thống dùng để quản lý các chương trình máy tính và cung cấp nền tảng cơ bản cho một hệ thống khả dụng.
Truyền thông - Viễn thông
; Xử lý âm thanh trong máy tính (Computer audio) : Những thuật toán và cấu trúc dữ liệu dùng để kiến tạo, thao tác, lưu trữ, và truyền thanh các bản ghi âm thanh kỹ thuật số (digital audio). Ngành này còn đóng vai trò quan trọng đối với các ứng dụng nhận dạng tiếng nói (speech recognition) nữa. ; Mạng máy tính (Computer networking) : Các thuật toán và giao thức dành cho việc truyền thông dữ liệu một cách đáng tin cậy qua các môi trường truyền thông chuyên dụng hoặc chia sẻ khác nhau. Thường khi bao gồm cả việc sửa lỗi(error correction) trong truyền thông. ; Mật mã học (Cryptography) : Áp dụng kết quả của các lý thuyết độ phức tạp tính toán, lý thuyết xác suất, và lý thuyết số để kiến tạo và phá mật mã.
Cơ sở dữ liệu
; Khai phá dữ liệu (Data mining) : Nghiên cứu các phương pháp sàng lọc, rút ra những thông tin cần thiết từ các nguồn dữ liệu khác nhau. ; Cơ sở dữ liệu quan hệ (Relational databases) : Nghiên cứu các thuật toán tìm kiếm và xử lý thông tin trong các tài liệu và cơ sở dữ liệu; có quan hệ gần gũi với ngành thu thập thông tin (information retrieval).
Trí tuệ nhân tạo
; Trí tuệ nhân tạo (Artificial intelligence) : Sự nghiên cứu và thực thi các hệ thống có khả năng tự thể hiện trí thông minh hoặc tự biểu đạt những hành vi của chính bản thân mình. ; Sự sống nhân tạo (Artificial life) : Sự nghiên cứu các sinh thể kỹ thuật số (digital organisms) để hiểu biết thêm về các hệ thống sinh học (biological systems) và quá trình tiến hóa. ; Lập luận tự động (Automated reasoning) : Nghiên cứu các động cơ giải quyết bài toán, chẳng hạn như được sử dụng trong Prolog, các động cơ này tạo ra các bước dẫn đến một kết quả nếu cho trước một truy vấn về một sự kiện và một cơ sở dữ liệu gồm các luật (rule database). ; Thị giác máy tính (Computer vision) : Các thuật toán nhận dạng các đối tượng ba chiều từ một hoặc nhiều hình ảnh hai chiều. ; Học máy (Machine learning) : Nghiên cứu việc tự động tạo nhóm các luật và tiên đề dựa trên những dữ liệu cho trước. ; Xử lý ngôn ngữ tự nhiên/Ngôn ngữ học Tính toán (Natural language processing/Computational linguistics) : Tự động hóa việc tiếp thu và kiến tạo ngôn ngữ loài người. ; Rôbô học (Robotics) : Các thuật toán điều khiển hành vi của rôbô.
Tính toán mềm
Một thuật ngữ tổng hợp dành cho các kỹ thuật được sử dụng để giải các bài toán cụ thể, xem bài chính.
Đồ họa máy tính
; Đồ họa máy tính (Computer graphics) : Những thuật toán sử dụng trong cả hai trường hợp, kiến tạo hình ảnh một cách nhân tạo mà người thường có thể xem được bằng mắt, đồng thời kết hợp và thay đổi các dữ liệu về không gian và thị giác thu được từ môi trường sống bên ngoài. ; Xử lý ảnh (Image processing) : Dùng tính toán để lấy thông tin từ một hình ảnh.
Tương tác người-máy
; Tương tác người-máy (Human computer interaction) : Nghiên cứu phương pháp làm cho máy tính và sự tính toán của chúng trở nên hữu dụng, có thể tiếp cận và sử dụng bởi bất cứ ai trên thế giới là người dùng, bao gồm cả việc nghiên cứu và thiết kế giao diện người dùng.
Tính toán khoa học
; Tin sinh học (Bioinformatics) : Sử dụng khoa học máy tính để bảo trì, phân tích, lưu trữ dữ liệu sinh học (biological data) và để hỗ trợ việc giải các bài toán sinh học chẳng hạn như quá trình gấp cuộn của chất đạm (protein folding), dự đoán chức năng của cấu trúc chất đạm (function prediction), và phát sinh chủng loại (phylogeny). ; Khoa học nhận thức (Cognitive Science) : Sử dụng kỹ thuật máy tính để kiến tạo các mô hình của trí tuệ con người. ; Hóa học tính toán (Computational chemistry) : Mô hình hóa tổ chức của chất hóa học trên lý thuyết bằng tính toán, hòng xác định cấu trúc và đặc tính của chúng. ; Thần kinh học tính toán (Computational neuroscience) : Mô hình hóa bộ não con người bằng tính toán. ; Vật lý tính toán (Computational physics) : Sử dụng số học để mô phỏng những hệ thống lớn bất khả phân tích (large non-analytic systems). ; Phân tích số (Numerical analysis) hoặc (Numerical algorithms) : Dùng các thuật toán để giải các đề toán của toán học, chẳng hạn như thuật toán tìm ẩn số của hàm (Root-finding algorithm), integration, the solution of ordinary differential equations and the approximation/evaluation of special functions. ; Toán học ký hiệu : Manipulation and solution of expressions in symbolic form, also known as Đại số máy tính.
Đào tạo về khoa học máy tính
Một số trường đại học đào tạo khoa học máy tính như là một ngành nghiên cứu lý thuyết về tính toán và lập luận thuật toán. Các chương trình đào tạo này thường bao gồm các môn lý thuyết tính toán, phân tích thuật toán, các phương pháp hình thức, lý thuyết tương tranh, cơ sở dữ liệu, đồ họa máy tính và phân tích hệ thống cùng các môn khác. Các chương trình này thường cũng dạy cả lập trình, nhưng coi đây chỉ là một phương tiện để hỗ trợ các lĩnh vực khác của khoa học máy tính chứ không phải là một trọng tâm của nghiên cứu ở mức độ cao.
Các trường cao đẳng và đại học khác, cũng như các trường trung học và những chương trình dạy nghề có giảng dạy về khoa học máy tính, lại nhấn mạnh thực hành lập trình cao cấp thay vì lý thuyết đối với các thuật toán và tính toán trong chương trình giáo dục của họ. Những chương trình này thường có xu hướng tập trung vào những kỹ năng quan trọng cho những người đi làm trong ngành công nghiệp phần mềm. Phương diện thực hành của việc lập trình thường được gọi là kỹ nghệ phần mềm. Tuy nhiên, có rất nhiều bất đồng xung quanh ý nghĩa thật của từ "kỹ nghệ phần mềm" (software engineering) và về việc nó với lập trình (programming) có phải là một hay không.
: Xem Peter J. Denning, [http://portal.acm.org/citation.cfm?id=971303&dl=ACM&coll=&CFID=15151515&CFTOKEN=6184618 Great principles in computing curricula], Technical Symposium on Computer Science Education, 2004.