【科學技術(3)】

淺談計算思維 

伍加，2010年3月30日，周二

周以真 (Jeannette M. Wing) 是華人計算機科學家中的佼佼者。她曾任卡內基梅隆大學計算機系主任，現任美國國家自然科學基金會（NSF) 計算機和信息科學與工程部（CISE) 主任。她在2006年提出的計算思維[1]引發了對計算機教育的改革，有數個 NSF CISE 的科研項目支持對計算思維的研究，她的文章[1]被翻譯成了中文和德文。那麼，究竟什麼是計算思維？為什麼計算思維很重要？

根據伍加的理解，計算思維可以用四個字來概括：抽象、算法。如果再對這四個字略加修飾，可以用八個字來概括計算思維：合理抽象、高效算法。

對於學習各類科學（包括自然科學和社會科學）的學生來說，計算思維意味着對物理世界進行建模和模擬，把物理世界的變化解釋成一種計算的過程；把對物理性質的 研究也看成一種計算的過程。這就是抽象，這就是由具體上升到一般的過程。要做到這一點，必須懂得可計算性，即計算的能力和極限，知道那些問題可以計算，那 些問題不可能計算。這就是我所說的“合理”抽象。如果把某種物理性質抽象成了一種計算過程，結果這種計算永不停機，那結果就沒有太大價值；如果計算過程停 機，但是所需的計算時間太多，那麼這種抽象模型在某個時間段里也不會有太大的實際意義。比如採用“窮舉法”來破譯由兩萬位密鑰加密的信息，這個“窮舉抽 象”在當前的計算技術制約下就是不合理的，因為這樣的計算需要億萬年之後才會出結果。所以，計算思維要求首先要學會抽象，而且是合理抽象，把有待解決的問 題抽象成有效的計算過程。

如果面對的問題是可計算的，合理的抽象，即有效的計算模型已經建立起來，下一步就是要會用計算的方法來解決現實 問題。具體說來，就是要學會對問題進行有效的分解，並且儘量重用計算結果，重用計算過程，重用程序，從而快速獲得計算結果。這裡需要有兩種技能，一是設計 算法的能力，二是優化算法的能力，二者的結合才能使計算過程在最短時間內完成。算法設計與分析是計算機系學生的必修課，它對於計算思維的培養非常重要。許 多常用的算法都有深刻的哲理，比如遞歸、並發、啟發、學習等，由於牽涉到許多技術細節，在此不予展開。

為什麼計算思維非常重要？Jim Gray [2]最近對科學的發展總結出四個範式，也許我們能用它來解釋計算思維的重要性。

1. 經驗積累型：幾千年前，人們靠經驗來證實或證偽某種猜想，逐步形成人類的知識。神農嘗百草就是一個例子。遠古時候，人們經常因吃東西而生病，甚至喪命。神農 的科學實驗就是嘗遍百草，能吃的放在身體左邊的袋子裡，介紹給別人吃；不好吃的就放在身體右邊袋子裡，作藥用。不能吃的就提醒人們注意。
2. 數學理論型：幾百年前，人們為各種物理現象和物理過程建立理論模型，比如開普勒定律，牛頓定律，馬克思威爾方程，狹義相對論，廣義相對論，等等。這些理論模型越來越複雜，越來越抽象，缺乏直觀性。
   
3. 計算模擬型：在過去幾十年間，用計算機模擬物理現象和物理過程十分流行。許多科學家不再像從前那樣用望遠鏡、顯微鏡等儀器直接觀測世界，而是把那些觀測儀器與計算機相連，把觀測到的數據輸入計算機計算，科學家們面對計算機屏幕，觀察研究模擬實驗的結果。
4. 數據探索型：今天，我們處於信息爆炸的時代，各種理論、實驗、模擬都統一在信息處理這種數據探索框架之下。科學研究就是收集數據，計算數據，分析數據。這些 數據的來源可以是傳感器也可以是計算模擬結果，通過軟件進行分析計算，結果存儲在數據庫中。科學家必須能夠用統計學知識對這些計算數據進行挖掘、探索、和 提煉。
   

這種科學發展的範式變化為我們揭示了這樣一個事實：科學研究和實踐正在從計算密集型工作向數據密集型工作 轉變。這也是為什麼我們今天又越來越多的學科冠以“計算”二字，比如計算物理學，計算生物學，計算經濟學，等等。作為一名有志於科學的青年學生，必須知道 數據如何在計算機中存儲，數據如何在不同計算機之間傳輸，數據如何在不同應用環境中進行語義解釋。所要這些知識，都需要計算思維。

參考資料：

[1] Jeannette M. Wing, Computational Thinking, Communications of ACM, Vol. 49, No. 3, March 2006, page 33-35.
[2] Jim Gray, eScience: A Transformed Scientific Method, http://research.microsoft.com/en-us/collaboration/fourthparadigm/4th_paradigm_book_jim_gray_transcript.pdf. Mountain View, CA, January 11, 2007.


伍加，2010年3月30日，周二

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