🥇Alan Kay: Wie ich Computer Science 101 unterrichten würde

Eine der Gründe, warum man tatsächlich eine Universität besuchen sollte, ist, über die bloße berufliche Ausbildung hinauszugehen und sich stattdessen mit tiefergehenden Ideen zu beschäftigen.

Lassen Sie uns einen Moment über diese Frage nachdenken. Vor einigen Jahren luden die Fachbereiche für Informatik mich zu Vorträgen an mehreren Universitäten ein. Fast zufällig fragte ich mein erstes Publikum, bestehend aus Abschlussstudenten, Doktoranden und Professoren, nach ihrer Definition von "Informatik". Alle konnten nur eine ingenieurtechnische Definition geben. Ich habe dies an jedem neuen Ort gemacht und überall waren die Ergebnisse ähnlich.

Eine weitere Frage war: "Wer ist Douglas Engelbart?". Einige Menschen sagten: "War er nicht irgendwie mit der Computermaus verbunden?" (und das hat mich sehr enttäuscht, da meine wissenschaftliche Gemeinschaft viel Mühe darauf verwendet hat, dass diese Frage nach zwei oder drei Mausklicks beantwortet werden kann und um sicherzustellen, dass Engelbart tatsächlich irgendwie mit der Computermaus verbunden war).

Teilweise lag das Problem in einem Mangel an Neugier, teilweise in engen persönlichen Zielen, die nicht mit Lernen verbunden waren, und teilweise in einem fehlenden Verständnis darüber, was diese Disziplin wirklich ist, und so weiter.

Ich arbeite seit mehreren Jahren Teilzeit an der Fakultät für Informatik der University of California (im Grunde bin ich Professor, brauche aber nicht an Fakultätssitzungen teilzunehmen). Gelegentlich halte ich Vorlesungen, manchmal für Erstsemester. In den Jahren ist das ohnehin schon geringe Maß an Neugier für Informatik deutlich gesunken (aber gleichzeitig ist das Interesse gestiegen, da Informatik als Weg zu gut bezahlten Jobs angesehen wird, wenn man programmieren kann und ein Zertifikat von einer der besten 10 Schulen hat). Entsprechend hat sich kein Student darüber beschwert, dass die erste Programmiersprache an der University of California C++ ist!

Ich denke, wir stehen vor einer Situation, in der sowohl die Begriffe „Computer“ als auch „Wissenschaft“ durch schwache, übermäßige Konzepte entwertet wurden, um einen neuen Terminus zu schaffen – eine Art Etikett auf Jeans – das gut klingt, aber letztlich leer ist. Ein verwandter Begriff, der ebenfalls abgewertet wurde, ist „Software-Engineering“, der wiederum nicht die genialsten Ideen von „Programmierung“ und „Ingenieurwesen“ genutzt hat, sondern sie einfach kombiniert hat (dies wurde bewusst in den Sechzigerjahren getan, als der Begriff erfunden wurde).

Ein Grund, tatsächlich an die Universität zu gehen, besteht darin, über einfache berufliche Ausbildung hinauszugehen und sich stattdessen mit tiefergehenden Ideen auseinanderzusetzen. Es erscheint mir durchaus sinnvoll, zu Beginn eines Studiums zu versuchen – wenn möglich, anhand von Beispielen –, dass die Lernenden sich mit realen Problemen auseinandersetzen und beginnen, zu verstehen, was in diesem Bereich tatsächlich interessant, wichtig und zentral ist.

Grundschüler sind begeistert, wenn ihnen gezeigt wird, wie ein Lineal über ein anderes gelegt wird und so zu einem Recheninstrument wird, mit dem sie die Fünftklässler beim Addieren von Brüchen übertreffen können. Anschließend freuen sie sich darauf, an der Entwicklung verbesserter Recheninstrumente teilzunehmen. Sie hatten die Gelegenheit, einen echten Computer zu erleben – ein physisches und mentales Werkzeug, das uns beim Denken hilft. Sie haben eine wirklich effektive Methode zur Darstellung von Zahlen gelernt – viel wirkungsvoller als das, was in Schulen gelehrt wird!

Sie konnten ihre gesunde Idee des „Addierens“ als „Ansammeln“ mit etwas Neuem und Mächtigen verbinden. Sie haben es so programmiert, dass es in der Lage ist, vielfältige Probleme zu lösen.

Sie haben es auch erweitert. Und so weiter. Es handelt sich nicht um einen digitalen Computer. Und es ist kein Computer mit speicherbarem Programm. Aber das ist die Essenz des Computers. Genau wie der Antikythera-Mechanismus – dies ist im Grunde genommen die Essenz des Computers und der Berechnungen.

Antikythera-Mechanismus

Wie weit können wir gehen und wie viel können wir tun, bevor alles außer Kontrolle gerät und wir uns in Abstraktionen verlieren? Ich war schon immer von der Definition Alan Perlis — dem ersten Turing-Preisträger, der möglicherweise den Begriff „Informatik“ geprägt hat — der in den 60er Jahren sagte: „Informatik ist die Wissenschaft von Prozessen“. Allen Prozessen.

Für das Unternehmen Quora sollten wir versuchen, dies nicht weiter zu verkomplizieren oder in eine religiöse Doktrin zu verwandeln. Lassen Sie uns einfach die Idee glücklich nutzen, Alan Perlis, um besser über unser Gebiet nachzudenken. Und insbesondere darüber, wie wir es unterrichten können. Jetzt müssen wir das moderne Verständnis von „Wissenschaft“ betrachten, und Perlis war sich ziemlich sicher, dass es nicht mit alten Bedeutungen (zum Beispiel „Wissen sammeln“) und Verwendungen (wie „Bibliothekswesen“ oder sogar „Gesellschaftswissenschaften“) verwässert werden sollte. Mit „Wissenschaft“ wollte er das Phänomen verstehen, indem er Modelle/Karten erstellt, die versuchen, Phänomene zu „verfolgen“ und vorherzusagen.

Ich habe einige Interviews darüber gegeben, wie die besten Karten und Modelle oft für T-Shirts geeignet sein können, ähnlich wie Gleichungen von Maxwell und andere. Die Analogie ist, dass es eine "Wissenschaft der Brücken" gibt, obwohl die meisten Brücken vom Menschen gebaut werden. Aber sobald eine Brücke gebaut ist, spiegelt sie Phänomene wider, die von Wissenschaftlern untersucht werden können. Aus Brücken lassen sich viele Arten von Modellen machen und umfassende sowie nützliche "Brückentheorien" entwickeln. Das Interessante ist, dass man dann neue Brücken entwerfen und bauen kann (ich habe bereits erwähnt, dass es kaum etwas Spannenderes gibt, als wenn Wissenschaftler und Ingenieure zusammenarbeiten, um große und wichtige Probleme zu lösen!)

Herbert Simon, Turing-Preisträger und Nobelpreisträger, nannte all dies "Wissenschaften des Künstlichen" (und schrieb ein hervorragendes Buch mit demselben Titel).

Lassen Sie mich ein Beispiel geben. In den 50er Jahren begannen Unternehmen und Universitäten, Computer mit speicherprogrammierbaren Merkmalen zu bauen und zu programmieren – und es gab einen besonderen Moment, als 1956 Fortran erschien. Es war nicht die erste Hochsprache, aber vielleicht die erste, die so gut umgesetzt wurde, dass sie in vielen verschiedenen Bereichen eingesetzt wurde, einschließlich solcher, die zuvor nur in Maschinensprache bearbeitet wurden.

All dies führte zu "Phänomenen".

John McCarthy

Die Geschichte von Lisp ist komplexer, aber John McCarthy interessierte sich für den Versuch, eine "mathematische Theorie der Berechnungen" zu finden, und war entschlossen, alles optimal zu gestalten. Die Funktion eval, die Lisp interpretiert, gehört auf ein T-Shirt! Im Vergleich zu einer "Programmierungssystem" ist das unerheblich. Was wichtiger ist, diese "Theorie der Berechnungen" hatte ein mächtigeres Konzept als Fortran! Es war die beste Brückenidee!

Die Kompaktheit von Lisp ermöglicht es, das gesamte Konzept der Programmierung mit nur wenigen Tastenanschlägen auf einer tieferen Ebene zu erfassen und zu durchdenken – eine Ebene, die schier unmöglich erscheint, wenn man die riesigen Artefakte betrachtet (was auch einer der Gründe ist, warum Wissenschaftler es bevorzugen, dass Mathematik kompakt und mächtig ist). Die hier verwendete Mathematik ist neu, da sie Konzepte wie "vor" und "nach" zulässt und somit zu einer "Logik variabler Größen" führt, die sowohl funktionale Abhängigkeiten als auch logische Denkabläufe bewahrt, während sie gleichzeitig Position und Zeitverlauf berücksichtigt. (Dies ist in der gegenwärtigen harten Welt des situationalen Programmierens weiterhin unverständlich.)

Lisp, als leistungsstarke Programmiersprache und Metasprache, die in der Lage ist, ihre eigene Theorie darzustellen, ist ein Beispiel für wahre Informatik. Wenn Sie es lernen und sich mit ähnlichen Themen beschäftigen, werden Sie in der Lage sein, tiefer zu denken und mehr Verantwortung für Ihr eigenes Schicksal zu übernehmen, als wenn Sie einfach nur Fortran oder seine modernen Äquivalente programmieren lernen würden (… so können Sie sich Programmierern nähern!).

Sie werden viel mehr über spezielle Designarten erfahren, die in der Berechnung erforderlich sind (zum Beispiel wird es normalerweise nicht geschätzt, wenn Berechnungen oft außerhalb der Rechenumgebung durchgeführt werden müssen: Eine der besonderen Eigenschaften von gespeicherten Programmberechnungen besteht darin, dass sie nicht nur Material für ein Programm sind, sondern Material für einen völlig neuen Computer).

Ein weiterer Grund für die Wahl der Perl-Definition liegt darin, dass Berechnungen im Allgemeinen viel mehr mit der Schaffung von Systemen verschiedener Art zu tun haben als mit Algorithmen, "Datenstrukturen" oder sogar Programmierung an sich. Zum Beispiel ist ein Computer ein System, Berechnungen sind Systeme, lokale Netzwerke und das Internet sind Systeme, und die meisten Programme sollten bessere Systeme darstellen als die, die sie tatsächlich sind (der alte Programmierstil aus den 50er Jahren hat so lange überdauert, dass es scheint, als sollte Programmierung so sein — nichts könnte weiter von der Wahrheit entfernt sein).

Das Internet ist ein gutes Beispiel – im Gegensatz zu den meisten Programmen heutzutage muss das Internet nicht gestoppt werden, um etwas zu reparieren oder zu verbessern. Es ähnelt mehr einem biologischen System – eher durch unsere Absichten, als das, was die meisten Menschen für ein rechnergestütztes System halten. Und es ist viel skalierbarer und zuverlässiger als fast alle heutigen Softwaresysteme. Das ist wirklich etwas, das man bedenken sollte, bevor man Anfängern in der Programmierung weniger leistungsstarke Konzepte beibringt!

Was wir also im ersten Kurs der Informatik tun müssen, ist, zu berücksichtigen, was die Studierenden zu Beginn konkret tun können, und dann zu versuchen, innerhalb ihrer 'kognitiven Belastung' zu bleiben, um ihnen zu helfen, das zu erreichen, was wirklich wichtig ist. Es ist sehr wichtig, 'echt' zu bleiben und Wege zu finden, die intellektuell ehrlich sind und die für diejenigen geeignet sind, die gerade erst mit dem Lernen beginnen. (Bitte lehren Sie keine schlechten Ideen nur, weil sie etwas einfacher erscheinen – viele schlechte Ideen sind tatsächlich einfacher!).

Studierende sollten mit der Erstellung von etwas beginnen, das zahlreiche wichtige Merkmale aufweist, die ich hier besprochen habe. Es sollte sich um ein System aus mehreren dynamisch interagierenden Teilen handeln usw. Ein guter Ansatz zur Entscheidung, welche Programmiersprache verwendet werden soll, ist, einfach etwas zu schaffen, das Tausende von interagierenden Komponenten hat! Wenn nicht, sollten Sie danach suchen. Das Schlimmste, was man tun kann, ist, die Studierenden auf einen Weg zu führen, der zu schwach ist und großartige Ideen stark einschränkt. Das bringt sie einfach um – und wir wollen sie fördern, nicht einengen.