부산대학교 전자책도서관

책소개

AI, 양자 컴퓨터, 로보틱스
컴퓨터의 미래를 내다본 물리학자의 강의를 다시 만나다

“컴퓨터 과학은 우리가 주변 세상에서 어떤 것을 알 수 있고 어떤 것을 알 수 없는지를 다시금 생각하게 만든다.” - 리처드 파인만 노벨물리학상 수상자 리처드 파인만이 마지막으로 강의한 과목은 다름 아닌 컴퓨터 과학이었다. 1983년부터 1986년까지 캘리포니아 공과대학에서 계산의 물리적 본질에서 시작해 컴퓨터 이론 전반을 탐색하며, 자신만의 독창적인 시각으로 ‘컴퓨터란 무엇인가’를 깊이 있게 성찰했다.

1판의 출간 20주년을 맞아 선보이는 2판은 현대의 컴퓨터 과학을 파인만의 시점으로 재조명한다. 파인만이 처음 제안한 ‘양자역학적 컴퓨터’ 개념이 오늘날 ‘양자 컴퓨터’에 미친 영향을 살펴보며, 파인만이 AI에 관해 언급했던 내용 등 현대 컴퓨터 과학의 주요 이슈까지 추가했다. 시간이 흐를수록 더욱 빛이 나는 거장의 마지막 강의를 지금 바로 만나보자.

저자소개

1918년 뉴욕 시 교외에 있는 파라커웨이라는 작은 마을에서 유대 인 세일즈맨의 아들로 태어났다. MIT를 졸업하고 프린스턴 대학교에서 물리학 박사 학위를 받았다. 1942년부터 원자 폭탄 제조를 위한 맨해튼 프로젝트에 참여했고, 1945년부터 1951년까지 코넬 대학교 교수로 재직했다. 1951년부터 1988
년 2월 세상을 떠날 때까지 캘리포니아 공과 대학의 교수로 일하면서 수많은 과학적 업적과 유쾌한 일화들을 남겼다. 양자 전기 역학 이론을 개발한 공로로 1965년에 노벨 물리학상을 공동 수상했다. 저서로는 『파인만 씨, 농담도 잘하시네!Surely You're Joking, Mr. Feynman』, 『남이야 뭐라 하건!What Do You Care What Other People Think?』, 『파인만의 여섯 가지 물리학 강의Six Easy Pieces』, 『발견하는 즐거움The Pleasure of Finding Things Out』 등이 있다.

CHAPTER 1 컴퓨터 개론

_1.1 문서 정리원 모형
_1.2 명령어 집합
_1.3 마무리

CHAPTER 2 컴퓨터 구조론

_2.1 논리 게이트와 조합 논리
_2.2 이진 디코더
_2.3 기타 게이트: 가역 게이트
_2.4 연산자의 완전 집합
_2.5 플립플롭과 컴퓨터 메모리
_2.6 타이밍과 시프트 레지스터

CHAPTER 3 계산이론

_3.1 유효 절차와 계산 가능성
_3.2 유한 상태 기계
_3.3 유한 상태 기계의 한계
_3.4 튜링 기계 1
_3.5 튜링 기계 2
_3.6 범용 튜링 기계와 종료 문제
_3.7 계산 가능성

CHAPTER 4 코딩과 정보이론

_4.1 계산과 통신이론
_4.2 오류 검출 및 정정 코드
_4.3 섀넌의 정리
_4.4 메시지 공간의 기하학
_4.5 데이터 압축과 정보
_4.6 정보 이론
_4.7 기타 코딩 기법
_4.8 아날로그 신호 전송

CHAPTER 5 가역 계산과 계산의 열역학

_5.1 정보의 물리학
_5.2 가역 계산과 계산의 열역학
_5.3 계산: 에너지 비용 vs. 속도
_5.4 일반적인 가역 컴퓨터
_5.5 당구공 컴퓨터
_5.6 양자 계산

CHAPTER 6 양자역학적 컴퓨터

_6.1 개론
_6.2 가역 컴퓨터를 이용한 계산
_6.3 양자역학적인 컴퓨터
_6.4 불완전성과 비가역적인 자유 에너지 손실
_6.5 구현 단순화 방법
_6.6 결론
_6.7 참고문헌

CHAPTER 7 40년 후의 양자 컴퓨팅

_7.1 파인만과 양자 계산
_7.2 우리가 가는 곳, 우리가 있는 곳
_7.3 양자 정보
_7.4 양자 컴퓨터란 무엇일까?
_7.5 양자 동역학 시뮬레이션
_7.6 에너지 고윳값 및 고유상태
_7.7 양자 오류 정정
_7.8 전망
_7.9 참고문헌

CHAPTER 8 계산의 물리적 측면

_엮은이로부터
_8.1 반도체 소자 물리학
_8.2 컴퓨터에서의 에너지 사용 및 열 손실
_8.3 VLSI 회로 구축
_8.4 컴퓨터 설계와 연관된 몇 가지 추가 제약조건

CHAPTER 9 무어의 법칙을 넘어선 컴퓨팅의 미래

_9.1 소개
_9.2 새로운 계산 모형의 보완적 역할
_9.3 특화 설계
_9.4 CMOS 대체: 새로운 트랜지스터 발명하기
_9.5 가역성 돌아보기
_9.6 결론
_9.7 참고문헌

CHAPTER 10 파인만과 인공지능

_10.1 소개
_10.2 1980년대의 물리학과 유사한 신경망
_10.3 AI/ML의 봄
_10.4 계산 과학을 위한 AI/ML
_10.5 수학적 합성과 기호주의 AI로의 회귀?
_10.6 결론
_10.7 참고문헌

EPILOGUE 파인만과의 기억

_칼텍에서의 파인만
_물리학과 계산: 파인만, 홉필드, 서스만에게 배운 것
_파인만을 추억하며

책소개

저자소개

목차