Slides (in Finnish) about computer science and software engineering from the Big History course of University of Turku.

1. ì
Maailmasta
laskennalliseen
malliin
–
ja
takaisin
Jouni
Smed
Informaa/oteknologian
laitos
Turun
yliopisto

2. Sisältö
I.
Kuinka
esi*ää
ja
käsitellä
maailmaa
symbolises3
1.
2.
3.
II.
Historiaa
Symbolinen
esitystapa
Algoritmit
Kuinka
3etojenkäsi*elyä
voidaan
toteu*aa
4.
5.
6.
Ohjelmoin/
LaiEeisto
Kommunikaa/o

3. Maailma
LaiEeisto
01001001
Symbolinen
esitysmuoto
Algoritmi

4. Kuinka
esittää
ja
käsitellä
maailmaa
symbolisesti
ì

5. 1.
Historiaa
ì

6. Virstanpylväitä
ì
n.
2400
eaa.
helmitaulu
ì
n.
100
eaa.
An/kythera-­‐mekanismi
ì
n.
1000
jaa.
equatorium,
astrolabi,
torquetum
ì
1642
Pascaline
ì
1801
reikäkorQ
ì
1834
analyyQnen
kone
ì
elektroniset
/etokoneet
ì
ì
ì
ì
1.
sukupolvi:
tyhjiöputket
(1935–1958)
2.
sukupolvi:
transistorit
(1958–1964)
3.
sukupolvi:
integroidut
piirit
(1964–1971)
4.
sukupolvi:
mikroprosessorit
(1971–
)

7. Helmitaulu

8. Antikythera-­‐mekanismi

9. Equatorium,
astrolabi
ja
torquetum

10. Pascaline
Blaise
Pascal
(1623–62)

11. Reikäkortti
Herman
Hollerith
(1860–1929)

12. Analyyttinen
kone
Charles
Babbage
(1791–1871)

13. Ihmislaskenta

14. 1.
sukupolvi:
tyhjiöputket
(1940–1958)

15. 2.
sukupolvi:
transistorit
(1958–1964)

16. 3.
sukupolvi:
integroidut
piirit
(1964–1971)

17. 4.
sukupolvi:
mikroprosessorit
(1971–)

18. 2.
Symbolinen
esitystapa
ì

19. Symboleita
kaikkialla
ABCDEF…
αβγδ…
01234…
♪♫♭♮…
+×÷≠∞≈…
§©™ý✚…
12)=…
NTY¶¿…
DAFGBI…

20. Aakkosto
ì äärellinen,
ei-­‐tyhjä
joukko
merkkejä
joita
käytetään
kielen
muodostamiseen
ì esim.
kirjainaakkosto:
{
A,
B,
…,
Z
}
ì merkkijonoja
(ε,
A,
B,
C,…,
AA,
AB,…,
AAKKOSTO,
…)
ì esim.
binääriaakkosto:
{
0,
1
}
ì merkkijonoja
(ε,
0,
1,
00,
01,
10,
11,
100,
…)

21. Boolen
algebra
ì totuusarvot
0
ja
1
ì operaa/ot
konjunk/o∧
(AND)
ì disjunk/o
∨
(OR)
ì negaa/o
¬
(NOT)
ì
ì operaa/ot
voidaan
toteuEaa
mekaanises/
tai
sähköises/
releet
ì puolijohteet
ì pneuma/ikka
ì
George
Boole
(1815–64)

22. Totuustaulut
ja
Vennin
diagrammit
x
y
x
∧
y
x
y
x
∨
y
x
¬x
0
0
0
0
0
0
0
1
0
1
0
0
1
1
1
0
1
0
0
1
0
1
1
1
1
1
1
1

23. Numerot
binäärimuodossa
numero
binääriesitys
numero
binääriesitys
0
0
12
1100
1
1
13
1101
2
10
14
1110
3
11
15
1111
4
100
16
10000
5
101
17
10001
6
110
18
10010
7
111
19
10011
8
1000
20
10100
9
1001
21
10101
10
1010
22
10110
11
1011
23
10111

24. ASCII
koodi
sym-­‐
boli
koodi
sym-­‐
boli
koodi
sym-­‐
boli
koodi
sym-­‐
boli
koodi
sym-­‐
boli
koodi
sym-­‐
boli
koodi
sym-­‐
boli
koodi
sym-­‐
boli
0
NUL
16
DLE
32
48
0
64
@
80
P
96
`
112
p
1
SOH
17
DC1
33
!
49
1
65
A
81
Q
97
a
113
q
2
STX
18
DC1
34
“
50
2
66
B
82
R
98
b
114
r
3
ETX
19
DC3
35
#
51
3
67
C
83
S
99
c
115
s
4
EOT
20
DC4
36
$
52
4
68
D
84
T
100
d
116
t
5
ENQ
21
NAK
37
%
53
5
69
E
85
U
101
e
117
u
6
ACK
22
SYN
38
&
54
6
70
F
86
V
102
f
118
v
7
BEL
23
ETB
39
‘
55
7
71
G
87
W
103
g
119
w
8
BS
24
CAN
40
(
56
8
72
H
88
X
104
h
120
x
9
HT
25
EM
41
)
57
9
73
I
89
Y
105
i
121
y
10
LF
26
SUB
42
*
58
:
74
J
90
Z
106
j
122
z
11
VT
27
ESC
43
+
59
;
75
K
91
[
107
k
123
{
12
FF
28
FS
44
,
60
<
76
L
92
108
l
124
|
13
CR
29
GS
45
-­‐
61
=
77
M
93
]
109
m
125
}
14
SO
30
RS
46
.
62
>
78
N
94
^
110
n
126
~
15
SI
31
US
47
/
63
?
79
O
95
_
111
o
127
DEL

25. Digitalisointi
ì reaalisen
/edon
muuEaminen
numeeriseen
muotoon
ì muunnokset
ì näyEeistys
(eli
samplaus)
ì kvan/soin/

26. Näytteistys

27. Kvantisointi
ì näytearvon
pyöristys
kokonaislukuun
ì 8
biQä:
[-­‐128,
+127]
ì 16
biQä:
[-­‐32768,
+32767]

28. Informaatioteoria
ì entropia:
kuinka
monta
biQä
tarvitaan
väliEämään
/eto
yhdestä
symbolista
ì suuri
entropia:
epävarmuus
symbolista
ì pieni
entropia:
varmuus
symbolista
ì käyEökohteita
ì /edon
/ivistäminen
ì salakirjoitus
ì signaalin
prosessoin/
Claude
E.
Shannon
(1916–2001)

29. Shannonin
peli
ì aakkosto:
{
A,
B,
C,
…,
Å,
Ä,
Ö,
_
}
ì tuntematon
vies/
ì arvaa
vies/n
seuraava
merkki
ì kuinka
monta
yritystä
tarvitaan
kunkin
merkin
kohdalla?
ì merkin
entropia
ko.
vies/ssä

30. Google-­‐runoutta
hEp://suomi.googlepoe/cs.com

31. Tiedon
tiivistäminen
Häviötön
/ivistys
ì osa
informaa/osta
saaEaa
hävitä
ì ei
informaa/on
häviötä
ì 10.0000001
⇒
10.0000001
ì 10.000000001
⇒
10
virhe
ì vaihdetaan
koodaus
Häviöllinen
/ivistys
biQen
lkm

32. Sisäinen
ja
ulkoinen
tiivistys
Sisäinen
/ivistys
ì muokkaa
pelkästään
vies/n
omaa
sisältöä
ì ei
viiEaa
edellisiin
viesteihin
Ulkoinen
/ivistys
ì muokkaa
vies/n
sisältöä
huomioiden
aikaisemmin
lähetetyt
vies/t
ì delta-­‐informaa/o
ì parempi
/ivistys
ì riippuvuus
vies/en
välillä

33. 3.
Algoritmit
ì

34. Mikä
on
algoritmi?
ì äärellinen,
askeleista
koostuva
vaihesarja,
joka
ratkaisee
/etyn
laskennallisen
ongelman
ì käyEökohteita
ì laskenta
ì /edon
käsiEely
ì automaaQnen
pääEely
Muḥammad
ibn
Mūsā
al-­‐Khwārizmī
(750–850)

35. Laskettavuuden
malli
ì Turingin
kone
(1936)
ì laskentalaiEeen
hypoteeQnen
malli
ì Churchin-­‐Turingin
teesi
ì Turingin
koneella
laskeEavissa
olevien
ongelmien
joukko
on
täsmälleen
sama
kuin
algoritmeilla
laskeEavien
ongelmien
joukko
Alan
Turing
(1912–54)

36. Turingin
kone
1.
nauha
ì
ì
2.
ääretön
koostuu
symboleista
(myös
tyhjä)
…
B
A
C
A
B
C
_
B
…
pää
ì
ì
symbolin
luku
ja
kirjoitus
siirtyy
vasemmalle
tai
oikealle
3.
/larekisteri
4.
transi/otaulu
ì
ì
ì
ì
syöte:
/la
ja
nykyinen
symboli
tulos:
poista
tai
kirjoita
symboli
tulos:
siirrä
päätä
(R,
L,
N)
tulos:
valitse
uusi
/la
q2
q1,
A
→
C,
R,
q3
q1,
B
→
A,
N,
q2
q2,
A
→
_,
R,
q4
q2,
B
→
B,
L,
q1
…

37. Ensimmäinen
ongelma:
laskettavuus
ì millaisia
ongelmia
/etokoneilla
voidaan
ratkaista?
ì esimerkki:
pysähtymisongelma
ì ratkaise
pysähtyykö
syöEeeksi
annetun
ohjelman
suoritus
vai
ei?
ì ei
ole
algoritmia,
joka
ratkaisisi
pysähtymisongelman
kaikilla
syöEeillä

38. Toinen
ongelma:
kompleksisuus
ì algoritmien
analyysi
(paras,
pahin,
keskimääräinen)
ì suoritusaika
ì muis//la
ì syöEeen
koko
n
ì logaritminen:
O(log
n)
ì lineaarinen:
O(n)
ì neliöllinen:
O(n2)
ì eksponen/aalinen:
O(cn)

39. Esimerkki:
lajittelu
menetelmä
paras
suoritusaika
keskimääräinen
huonoin
suoritusaika
suoritusaika
pikalajiEelu
n
log
n
n
log
n
n2
lisäyslajiEelu
n
n2
n2
kuplalajiEelu
n
n2
n2
bogolajiEelu
n
n
·∙
n!
n
·∙
n!
→
∞

40. Esimerkki:
korttipakan
lajittelu
menetelmä
paras
suoritusaika
keskimääräinen
huonoin
suoritusaika
suoritusaika
pikalajiEelu
364
364
2704
lisäyslajiEelu
52
2704
2704
kuplalajiEelu
52
2704
2704
bogolajiEelu
52
8
·∙
1067
→
∞

41. Turingin
testi
ì Alan
Turing
(1950):
voivatko
/etokoneet
ajatella?
ì matkimispeli
ì ihmistuomari
(C)
keskustelee
pääEeen
kauEa
sekä
/etokoneen
(A)
eEä
ihmisen
(B)
kanssa
ì kaikki
osapuolet
ovat
erossa
toisistaan
ì tuomarin
on
pääteEävä
kumpi
on
kumpi

42. Kuinka
toteuttaa
tietojenkäsittelyä
ì

43. 4.
Ohjelmointi
ì

44. Mitä
on
ohjelmointi?
ì luo
toimintaohjeet
(eli
lähdekoodi)
joilla
/etokone
voi
suoriEaa
/etyn
tehtävän
tai
käyEäytyä
/etyllä
tavalla
ì ohjelmoinnin
osa-­‐alueita
ì suunniEelu
ì toteutus
ì testaus
ì debuggaus
ì ylläpito

45. Ensimmäinen
ohjelmoija
Ada
Lovelace
(1815–52)

46. Ohjelmointikielten
sukupolvet
1. konekielet
2. assembly-­‐kielet
3. rakenteelliset
ohjelmoin/kielet
4. korkean
tason
kielet
ja
kehitysympäristöt
5. rajoite-­‐
ja
logiikkaohjelmoin/kielet

47. 1.
sukupolvi:
konekielet
ì /etokoneen
keskusyksikön
suoriEamia
käskyjä
ì sekvenssi
nollia
ja
ykkösiä
ì ohjelmoin/
tapahtui
syöEämällä
konekäskyjä
binäärimuodossa
suoraan
paneelin
kauEa

48. 2.
sukupolvi:
assembly-­‐kielet
ì ohjelmoijan
kirjoiteEavissa
ja
lueEavissa
ì tekstuaalinen
esitystapa
konekielelle
ì makrot
ì ohjelma
käännetään
konekielelle
ì riippuu
alustasta
ì eri
prosessoreilla
eri
konekielet

49. 3.
sukupolvi:
rakenteelliset
ohjelmointikielet
ì 1950-­‐luvun
lopulla:
Fortran,
ALGOL,
COBOL
ì ihmiskielen
kaltaisia
ì syntaksi
ì yhä
edelleen
suosiEuja:
C,
C#,
Java,
BASIC…
ì käännetään
konekielelle
tai
ajetaan
tulkin
kauEa
ì eivät
riipu
alustasta

50. 4.
sukupolvi:
korkean
tason
kielet
ja
kehitysympäristöt
ì kooditon
ohjelmoin/
ì ei
proseduraalinen
ì raporQgeneraaEorikielet
ì CASE-­‐työkalut
ì /edonhallintatyökalut

51. 5.
sukupolvi:
rajoite-­‐
ja
logiikkaohjelmointikielet
ì ongelma
kuvataan
rajoiEeilla
ì deklara/ivinen
ohjelmoin/
ì /etokone
ratkaisee
ongelman
ilman
ohjelmoijaa

52. Ohjelmistotuotanto
ì ohjelmiston
tuotantovaiheita
ì suunniEelu
ì toteutus
ì testaus
ì julkaisu
ì ylläpito
ì vaihejakomalleja
ì vesiputousmalli
ì spiraalimalli
ì keEerät
kehitysmenetelmät

53. Vesiputousmalli

54. Spiraalimalli

55. Ketterät
kehitysmenetelmät:
Scrum

56. 5.
Laitteisto
ì

57. von
Neumann
-­‐malli
John
von
Neumann
(1903–57)

58. Suoritin
ì suoriEaa
konekielisiä
käskyjä
ì operaa/ot
ì aritmeeQset
ì loogiset
ì syöte/tulos
ì osat
ì laskentayksikkö
ì valvontayksikkö
ì rekisterit

59. Mooren
laki
ì transistoreiden
määrä
integroidussa
piirissä
kaksinkertaistuu
n.
kahdessa
vuodessa
Gordon
Moore
(1929–
)

61. Muisti
ì keskusmuis/
ì RAM-­‐muis/
ì hajasaan/muis/
ì lukumuis/
ì ROM-­‐muis/
ì pysyväismuis/
ì massamuis/
ì magneeQset
nauhat
ja
levyt
ì op/set
levyt

62. Mikä
ihmeen
“core”?

63. Apollo-­‐tietokoneohjelmien
arkeologiaa

64. 6.
Kommunikaatio
ì

65. Fyysinen
alusta
ì resurssirajoitukset
ì kaistanleveys
ì latenssi
ì verkkoliikenteen
prosessoin/tarve
ì /edonsiirtotekniikat
ja
-­‐protokollat
ì täsmälähetys,
ryhmälähetys,
yleislähetys
ì internet-­‐protokolla

66. Verkkokommunikaatio
Latenssi
Kaistanleveys
Protokolla
LuoteEavuus

67. Looginen
alusta
ì kommunikaa/oarkkitehtuuri
ì vertaisverkko
ì asiakas-­‐palvelin
-­‐verkko
ì palvelinverkko
ì /eto-­‐
ja
kontrolliarkkitehtuuri
ì keskiteEy
ì monisteEu
ì hajauteEu

68. Kommunikaatioarkkitehtuuri
Vertaisverkko
Asiakas-­‐palvelin
-­‐verkko
Palvelinverkko

69. Tieto-­‐
ja
kontrolliarkkitehtuuri
ì keskiteEy
ì yksi
solmu
pitää
yllä
kaikkea
/etoa
ì monisteEu
ì kaikilla
solmuilla
on
oma
kopio
kaikesta
/edosta
ì hajauteEu
ì yhdellä
solmulla
on
osa
kaikesta
/edosta
ì kaikki
solmut
yhdessä
sisältävät
kaiken
/edon

70. Verkon
erittäin
lyhyt
historia
ì
1969:
ARPANET
ì
1971:
sähköpos/,
FTP
ì
1982:
Internet
ì
1991:
Word
Wide
Web
ì
1994:
VoIP,
verkkokamera,
suoratoisto
ì
1998:
Google
ì
2001:
Wikipedia
ì
2004:
Facebook
ì
2006:
TwiEer

71. Jaetun
tilan
tekniikat
syntee:nen
lisäEy
todellisuus
virtuaali-­‐
todellisuus
fyysinen
todellisuus
etäläsnäolo
paikallinen
etäinen
keinotekoisuus
fyysinen
transportaa‚o

72. 7.
Yhteenveto
ì

73. Maailma
LaiEeisto
01001001
Symbolinen
esitysmuoto
Algoritmi