🥇Алан Кей: как бих преподавал Компютърни науки 101

«Една от причините да се запишеш в университет е да надминеш простото професионално обучение и вместо това да се хванеш за по-дълбоки идеи.»

Нека помислим малко по този въпрос. Преди няколко години катедрите по компютърни науки ме поканиха за лекции в редица университети. Почти случайно попитах първата си аудитория, състояща се от студенти, аспиранти и професори, какво е тяхното определение за «компютърни науки». Всички успяха да дадат само инженерно определение. Правих това на всяко ново място и резултатите бяха подобни навсякъде.

Другият въпрос беше: «Кой е Дъглас Енгълбарт?». Няколко души казаха: «Не беше ли той свързан с компютърната мишка?» (и това много ме разочарова, тъй като моето научно общество положи много усилия, за да може на този въпрос да се отговори след две-три кликвания с мишката и да се уверим, че Енгълбарт действително има връзка с компютърната мишка).

Отчасти проблемът се състои в отсъствието на любопитство, отчасти — в тясната лична цел, която не е свързана с обучението, отчасти — в липсата на представяне за това какво представлява тази наука и така нататък.

Работя на половин ставка в катедрата по компютърни науки на Калифорнийския университет от няколко години (всъщност съм професор, но не ми се налага да ходя на заседания на катедрата). Периодично водя занятия, понякога на новаци. През тези години и без това ниското ниво на любопитство към компютърните науки значително намаля (но също така нарасна и интересът, тъй като компютърната наука се счита за път към добре платена работа, ако умееш да програмираш и получиш сертификат от топ 10 училища). Следователно, никой студент досега не се е оплакал, че основният език в Калифорнийския университет е C++!

Смятам, че сме се сблъскали с ситуация, в която и двете значения на „Компютър“ и „Наука“ са били разрушени от слаби, масивни концепции, за да се създаде нов термин — нещо като етикет на дънки — който звучи добре, но е достатъчно празен. Свързаният с това термин, който също е бил аналогично разрушен, е „програма инженерия“, който, отново, не е използвал най-гениалните идеи на „програмиране“ и „инженерство“, а просто ги е комбинирал (това е било умишлено направено през шейсетте, когато е въведен терминът).

Една от причините наистина да се запишем в университет е да излезем извън простото професионално обучение и вместо това да се захванем с по-дълбоки идеи. Смятам, че е разумно за въвеждане в специалността да опитаме — ако е възможно, с примери — да направим така, че обучаващите се да се справят с реални проблеми и да започнат да разбират какво всъщност е интересно, важно и централно в тази област.

Първокласниците се радват, когато им покажат как линийка върху друга линийка става аритмометър, с помощта на който могат да надминат петокласниците при добавянето на дробна част. А след това ще се радват да участват в разработването на подобрени аритмометри. Те се докоснаха до истински компютър — физически и умствен инструмент, който ни помага да мислим. Те научиха наистина ефективен начин за представяне на числа — по-ефикасен от това, което учат в училище!

Те успяха да свържат своята разумна идея за „добавяне“ като „нарастващи“ с нещо подобно с новите мощни свойства. Те го програмираха така, че да бъде способно да решава разнообразни проблеми.

Те също го разшириха. И така нататък. Това не е цифров компютър. И не е компютър с запомняща се програма. Но това е същността на компютъра. По същия начин както антикитерския механизъм — това всъщност е същността на компютъра и изчисленията.

Антикитерския механизъм

Докъде можем да стигнем и колко можем да направим, преди всичко да излезе извън контрол и да се изгубим в абстракции? Винаги съм бил равнодушен към характеристиката на Алън Перлис — първият лауреат на Тюрингова награда, който, възможно, е изобретил термина «Компютърни науки» — който през 60-те години каза: «Компютърните науки са наука за процесите». За всички процеси.

За да уважим компанията Quora, нека не се опитваме да разглаголстваме или да превръщаме това в религиозна догма. Просто да се наслаждаваме на идеята. Ала Перлиса, за да мислим по-добре за нашата област. И особено за това как да обучаваме в нея. Сега трябва да се огледаме в съвременното значение на «наука», и Перлис беше доста уверен, че то не трябва да бъде разредено с остарели значения (например, като «събиране на знания») и употреби (като «библиотечна наука» или дори «обществените науки»). Под «наука» той се опитваше да разбере феномена, създавайки модели/карти, които се опитват да покажат, «да проследят» и предскажат явления.

Давал съм няколко интервюта за това, как най-добрите карти и модели често могат да бъдат приложени за тениски, както са приложими уравненията на Максвел и други. Аналогията е, че съществува «наука за мостовете», въпреки че повечето мостове са направени от хора. Но веднъж изградени, мостовете отразяват явления, които учените могат да изучават, и от мостовете могат да се направят модели на много видове и да се формират всеобхватни и полезни «теории за мостове». Забавната част е, че след това можем да проектираме и изградим нови мостове (вече споменах, че едва ли има нещо по-забавно от съвместната работа на учени и инженери за решаване на големи и важни проблеми!).

Хербърт Саймън — лауреат на Тюрингова награда и Нобелова награда — нарече всичко това «науки за изкуственото» (и написа великолепна книга с такова име).

Нека дам пример. През 50-те години компании и университети строяха компютри с програмируемо запаметяване и започваха да ги програмират — и имаше специален момент, когато през 1956 година се появи Фортран — който не беше първият език с високо ниво, но вероятно беше първият, направен толкова добре, че беше използван в множество различни области, включително много, които бяха правени преди само на машинен език.

Всичко това породи «феномени».

Джон Макафри

История на Lisp е по-сложна, но Джон Маккарти е увлечен от опитите да намери "математическа теория на изчисленията" и е решен да направи всичко да работи отлично. Функцията eval, която интерпретира Lisp, спокойно може да бъде поставена на тениска! В сравнение с "езика на програмирането" - това е незначително. По-важното е, че тази "теория на изчисленията" има по-мощна концепция от Fortran! Това беше най-добрата идея за мост!

Минимализмът на Lisp позволява цялата идея за програмиране да бъде уловена с няколко натискания на по-дълбоко ниво и да бъде обмислена на ниво, което изглежда просто невъзможно, когато погледнеш към огромните артефакти (това е една от причините учените да харесват数学思维, която е компактна и мощна). Математиката, използвана тук, е нова математика, тъй като допуска понятия като "преди" и "след", и това води до "логика на променливата величина", която позволява да се запази както функционална зависимост, така и логически ред на мисли, същевременно допускайки положение и време. (Това все още не е разбрано в наше време в суровия свят на ситуационното програмиране).

Lisp, действувайки като мощен език за програмиране и метаезик, способен да представи собствена теория, е пример за истинска компютърна наука. Ако го научите и други подобни неща, ще можете да мислите по-дълбоко и да носите по-голяма отговорност за собствената си съдба, отколкото ако просто се научите да програмирате на Fortran или съвременните му еквиваленти (... така ще успеете да се доближите до програмистите!).

Вие ще научите много повече за специалните видове дизайн, които са необходими в изчисленията (например, обикновено не се цени, когато изчисленията често изискват излизане извън изчислителната среда: една от специалните характеристики на съхранените програмни изчисления е, че това не е просто материал за програма, а материал за напълно нов компютър).

Другата причина да изберем определение на Перлис е, че като цяло изчисленията са много по-свързани със създаването на системи от много видове, отколкото с алгоритми, "структури от данни" или дори самото програмиране. Например, компютърът е система, изчисленията са системи, локалната мрежа и интернетът също са системи, а повечето програми трябва да представляват по-добри системи от тези, които са (старият стил на програмиране от 50-те години продължава до днешната дата, което на прави да изглежда, че програмирането трябва да бъде такова – няма нищо по-далеч от истината).

Интернетът е добър пример – в противоречие на повечето програми в наши дни, интернетът не се налага да се спира, за да се поправи или подобри нещо – той е много повече подобен на биологична система – на нашето намерение, отколкото на това, което повечето хора смятат за изчислителна система. И той е много по мащабируем и надежден от почти всички софтуерни системи, съществуващи днес. Наистина е важно да се обмисли, преди да се обучават начинаещи в програмирането на по-малко мощни концепции!

И така, какво трябва да направим в първия курс по компютърни науки е да вземем предвид какво конкретно могат да правят студентите в самото начало и след това да се опитаме да останем в пределите на тяхната "познавателна нагрузка", за да им помогнем да достигнат до това, което наистина е важно. Много е важно да "остановим истинските" и да намерим пътища, които да са интелектуално честни и подходящи за тези, които тепърва започват обучението си. (Моля, не обучавайте на лоши идеи само защото изглеждат малко по-прости – много лоши идеи всъщност са по-прости!).

Студентите трябва да започнат с изграждането на нещо, което да притежава множество важни характеристики, които обсъждах тук. Това трябва да бъде система от няколко динамично взаимодействуващи части и така нататък. Добър начин да се определи кой програмен език да се използва, е просто да се създаде нещо, което има хиляди взаимодействуващи части! Ако не, то трябва да намерите такова. Най-лошото нещо, което можете да направите, е да поставите студентите по пътя на твърде слаба грамотност, което значително би ограничило мащабните идеи. Това просто ги убива — а ние искаме да ги развием, а не да ги убиваме.