도서 소개

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.

  출판사 리뷰

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.

대상 독자
● 하드웨어 아키텍처·계산 이론의 기초를 탄탄히 다지고 싶은 학부·대학원생
● 파인만 특유의 시각으로 컴퓨팅 한계를 물리학적 관점에서 탐구하고 싶은 개발자
● 컴퓨터가 어떻게 동작하며 무엇을 할 수 있는지 ‘깊이 있게’ 이해하고 싶은 모든 사람

물리학의 거장 리처드 파인만,
컴퓨터와 계산의 원리를 파헤치다!
“과학에 문외한인 사람에게도 우주의 아름다움과 질서를 생생하게 전달하는 설명의 대가” - BBC
“전후 세대 이론물리학자 중 가장 뛰어나고, 창조적이며, 영향력 있는 인물” - 뉴욕타임스
노벨 물리학상 수상자인 리처드 파인만이 직접 강의한 내용을 정리한 이 책은 컴퓨터와 계산의 원리에 대한 특별한 통찰을 담고 있습니다. 단순히 컴퓨터의 동작 원리를 넘어 계산이라는 개념이 물리 법칙과 어떻게 연결되어 있는지, 우리가 무엇을 할 수 있고 없는지까지 깊이 있게 다루며 복잡한 이론도 누구나 이해할 수 있도록 쉽게 설명합니다. 논리 게이트, 정보 이론, 튜링 기계 등 컴퓨터의 근본 원리를 일상적인 언어로 풀어내고 논리회로나 프로그래밍 언어 같은 기술적인 내용에 그치지 않고, 계산을 물리학, 정보이론, 인공지능, 양자 컴퓨팅 등과 연결해 설명합니다.
특히 1980년대임에도 불구하고 파인만은 양자 컴퓨터, 신경망, 인공지능 등 오늘날 주목받는 기술의 가능성을 예견했습니다. 이번 2판에는 양자 컴퓨팅, 무어의 법칙 이후의 미래, AI와 머신러닝 등 최신 주제도 추가했습니다. 파인만은 ‘이해하지 못한 것은 설명할 수 없다’는 태도를 강조하며, 이 책은 독자로 하여금 컴퓨터라는 주제를 넘어 자신의 가정과 생각을 돌아보게 만듭니다. 우리가 세상을 이해하는 방식을 바꿔줄 ‘생각의 지도’와 같은 책입니다.

  작가 소개

지은이 : 리처드 파인만
캘리포니아 공과대학에서 리처드 체이스 톨만 이론물리학 석좌교수로 재직했다. 양자전기역학 발전에 기여한 공로로 1965년 노벨상을 수상했으며, 물리학의 여러 분야에 중요한 이론과 성과를 남겼다. 널리 알려지지는 않았지만, 양자 컴퓨팅에 관한 아이디어로 컴퓨터 과학에도 영향을 미쳤다. 물리학계와 대중에게 가장 유명하고 사랑받는 20세기의 인물 중 한 명이다.

  목차

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

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