TIMELINE

Хронология
вычислительной мысли

Ключевые события — не полный каталог, а карта наиболее важных технологических и теоретических переломов.

≈ 3000 BCE
ПРЕДЫСТОРИЯ

Абак и позиционный счёт

Различные формы абака появились в древних цивилизациях как практический инструмент арифметики. Позднее позиционные системы записи чисел сделали вычисления гораздо компактнее.

Почему важноВычисление отделяется от памяти человека и получает физическое представление.
1623
МЕХАНИКА

Часы и счётные механизмы

Вильгельм Шиккард создаёт механическое счётное устройство. В XVII веке появляются машины Паскаля и Лейбница, автоматизирующие арифметические операции.

1801
ПРОГРАММИРОВАНИЕ

Жаккардов станок

Перфокарты управляют узором ткацкого станка. Идея отделения программы от механизма станет одним из предшественников программируемых вычислительных машин.

1837
ВИЗИОНЕР

Аналитическая машина Бэббиджа

Чарльз Бэббидж проектирует универсальную механическую машину с памятью, вычислительным устройством и вводом через перфокарты. Ада Лавлейс описывает алгоритм для неё.

1936
ТЕОРИЯ

Машина Тьюринга

Алан Тьюринг формализует понятие алгоритма через абстрактную машину. Возникает фундаментальный вопрос: какие задачи вообще могут быть решены вычислением?

1946
ЭЛЕКТРОНИКА

ENIAC

ENIAC становится одним из первых универсальных электронных цифровых компьютеров. Сотни тысяч операций в секунду показывают потенциал электронной схемотехники.

1947
МИКРОЭЛЕКТРОНИКА

Транзистор

Транзистор становится основой перехода от громоздких вакуумных ламп к более компактным, надёжным и энергоэффективным электронным системам.

1971
МИКРОПРОЦЕССОР

Intel 4004

В одном кристалле размещается центральный процессор. Микропроцессоры постепенно делают вычислительную мощность доступной не только большим организациям.

1989–1991
WEB

Всемирная паутина

Тим Бернерс-Ли предлагает архитектуру World Wide Web: URL, HTTP и HTML. Интернет получает удобный гипертекстовый слой для массового использования.

2012 →
ИИ

Глубокое обучение

Рост вычислительной мощности, данных и эффективности нейронных сетей приводит к прорыву в распознавании изображений, речи, машинном переводе и генеративных моделях.