Прежде чем перейти к статье, хочу вам представить, экономическую онлайн игру Brave Knights, в которой вы можете играть и зарабатывать. Регистируйтесь, играйте и зарабатывайте!
От переводчика: Алан Кей - это, без преувеличения, "наше все" в информатике, он так же известен своей жесткой позицией в отношении многих вопросов, касающихся разработки. Я решил перевести эти несколько абзацев, потому что тенденции, которые он обозначил для обучения программированию, отражаются, как в кривом зеркале везде в мире. Каждый читатель сам найдет параллели. Цель перевода - обсуждение этих проблем.
------------
Это интересный вопрос! Моя первая реакция [на вопрос из заголовка] была «Абсолютно нет, как раз наоборот»… но это реакция затуманена старым опытом 60-х годов. Это потому, что - шаг за шагом - лучшая «настоящая информатика»* в 60-х годах была в крупных университетах по всему миру (например, в Великобритании: Кембридж, Манчестер, Империал, Эдинбург и т. д.; в США: Пенсильвания, MIT, Принстон, CMU, Иллинойс, Стэнфорд, Беркли, Калифорнийский университет в Лос-Анджелесе и т. д .; а также основные университеты Европы: ETH, Эйндховен и т. д.).
(*) На основании приведенного ниже комментария Уилла Разена, вот как мы думали о «компьютерных науках» в 60-х годах, когда этот термин был сформулирован как стремление и вопрос, а не как готовое дело.
Наука - это попытка обнаружить и собрать явления для их объяснения посредством создания моделей (теорий) какого-то рода, которые производят похожие явления, и делать это способами, пытающимися обойти слабые стороны наших чувств и способностей к мышлению.
Итак, если такой мост построен, он производит феномены, и его можно изучить, смоделировать и лучше понять. Т.е. это может быть «наука о мостах» (и о «структурах в целом»). В целом это создает «Науки об искусственном», т.е. науки, которые возникают вокруг артефактов, которые создают животные, в основном мы (см. книгу Херба Саймона «Науки об искусственном» - лауреата премии Тьюринга и Нобелевской премии, а также одного из основателей премии Тьюринга Алана Перлиса)
В «науке о мостах» замечательно то, что более глубокое понимание и лучшие модели «мостовидности», в свою очередь, могут быть использованы для проектирования и изготовления более совершенных мостов, которые обладают собственными свойствами, которые необходимо изучить...
«Наука об артефактах» - это восхитительное искусство и занятие для тех, кто любит и призван к восходящему приключению понимания, ведущему к созданию, ведущему к пониманию, ведущему к…
Большинство наук - будь то о природе или артефактах - будут использовать математику какого-либо вида - часто вновь изобретенную - для помощи в процессе моделирования. Как и в физике, это не следует путать с научной частью вещей.
Когда Алана Перлиса спросили, что может означать «наука о вычислениях», он ответил, что это «наука о процессах; всех процессах». С таким же успехом он мог бы сказать: «наука о системах; всех системах» (он имел бы в виду тот же ответ).
Это признание, что алгоритмы и т. д. являются крошечной частью того, что такое вычисления. Вычислительная техника - это действительно понимание, изобретение и построение систем. Как и во многих случаях в науке прошлого, когда существующая математика не справляется с этой задачей, приходится изобретать новую математику. В этом случае одна из потребностей в новых способах осмысления происходящего связана с доступными степенями свободы и добавлением измерения времени.
Степени свободы и степень динамических отношений в желаемых артефактах обычно означают, что их нужно отлаживать, а не доказывать. (И есть части математики, в которых доказательства имеют одно и то же качество - все доказательства должны быть отлажены, некоторые доказательства фактически требуют их моделирования на компьютере для их отладки.)
Некоторые из первых пионеров осознали, что компьютер является «мета» в том смысле, что он может быть отличным средством моделирования представлений о себе, так что большая часть необходимой новой математики может быть «извлечена» из самого «пространства процессов». Многие компьютерные «теории» представляют собой модели процессов, написанных как работающие системы, которые можно отлаживать и исследовать. (Нас иногда спрашивают, как Xerox Parc мог быть таким изобретательным и продуктивным в 70-е, имея всего несколько десятков информатиков. Один из ответов таится в приведенном выше. Мы мыслили в терминах систем процессов, создавали их модели и запускали эти модели на компьютерных архитектурах, которые мы изобрели и построили. Я бы назвал то, что мы сделали, добродетельной духовной спиралью «информатики» в понимании вещей, позволяющей различным «компьютерным инженерам» создавать новые вещи и т. д.</span></span></span> )
Затем я начал размышлять о том, что произошло с тех пор, как вычисления в академических кругах «широко распространились», особенно в США, начиная примерно с 1980 года, перейдя от нескольких ведущих мест - MIT, CMU, Stanford и т. д. - к тому, что довольно быстро стали предметом изучения в приблизительно 4000 или около того четырехлетних колледжах и университетах в США.
В то время я думал: «Как они могут это делать? В мире нет около 4000 ведущих специалистов в области вычислительной техники - на самом деле их намного меньше. Где они собираются взять профессоров достаточно высокого уровня, чтобы предложить настоящую учебную программу уровня колледжа по «настоящей информатике»?
Частично толчком для этого ажиотажа стал другой переходный период, начавшийся в 60-х годах: бэби-бум и другие факторы, которые привели к тому, что университеты стали больше похожи на бизнес. Хорошая книга об этом - «Самозванцы в храме» ("Imposters In The Temple").
Такое было в самом разгаре и было частью бума в "компьютерных" отделах, независимо от их качества.
Еще одним важным фактором «бизнес-ориентации» был усиливающийся переход университетов от «глубокого понимания сложных вопросов», которое ранее было отличительной чертой образования, к профессиональному обучению. И отчасти это было связано с неравномерной инфляцией в разных сферах человеческой жизни (например, в сфере недвижимости), которая заставляла все больше и больше студентов стремиться к работе, а не к просвещению.
Я помню, как был шокирован, когда Стендфордский CS - несмотря на протесты многих его профессоров - решил (я думаю, из-за «поощрения» со стороны ректора) сделать Java языком программирования для начинающих студентов. Это огромный университет с огромными пожертвованиями, но теперь он обслуживает предполагаемые выгоды от бизнеса, а не имеет свой собственный особый взгляд на актуальную «науку о вычислениях» и настоящие «инженерные дисциплины для программного обеспечения».
Сегодня я недостаточно знаю обо всем секторе университетских вычислений в США, чтобы прямо ответить на этот вопрос.
Мои собственные выборки на протяжении многих лет - в ходе бесед и посещений многих университетских факультетов - породили у меня предубеждение, что студенты определенно почти ничего не знают об истории вычислительной техники, и особенно о компьютерных науках.
Сразу же это ключ к разгадке того, что «вычисления не преподают как настоящая область» (например, в физике вы не только изучаете F = ma, но и кто это придумал).
В этом ограниченном смешном опросе я обнаружил, что ни один студент или профессор не потрудился ввести «Энгельбарт» в Google, чтобы узнать, что Энгельбарт на самом деле сделал, что он на самом деле думал и т. д.
Это указывало на реальное отсутствие перспектив и интеллектуального любопытства.
Это также действительно разозлило меня (некоторые из нас приложили немало усилий в 60-х и 70-х годах, чтобы изобрести персональные компьютеры и всемирные сети, прежде всего, чтобы упростить процесс становления знающими, а затем просвещенными...)
Я не нашел студента, который мог бы определить «информатику» как что-нибудь, кроме инженерии. Термин «наука» был чем-то вроде «библиотечной науки» - с 17 века в нем не было никакой связи с тем, что означает «наука».
Эти смертельное поглощение можно найти в NSF (я провел там довольно много лет в консультативных советах). Оно глубоко и негативно сказывается на учебных программах средней школы. И теперь он вторгся в годы начальной школы с действительно гротескными и не соответствующими никаким стандартам представлениями о вычислениях.
Мой ответ на вопрос (в заголовке): совершенно ясно, что «информатика» ужасно отуплена. Я думаю, что академические круги можно обвинить во многих проблемах (потому что часть их работы состоит в том, чтобы «поддерживать пламя», предохраняя мир от отупления). Я думаю, что бизнес можно обвинить в том, что он «тупой»: в том, что на уровне Даннинга-Крюгера он не думает, что он таков, а затем навязывает это всему населению различными способами, включая обучение на всех уровнях.
С точки зрения человека из туманного прошлого, это действительно позор.
