О природе вычислительной науки

Э́дсгер Ви́бе Де́йкстра (нидерл. Edsger Wybe Dijkstra[6] — один из разработчиков концепции структурного программирования, исследователь формальной верификации и распределённых вычислений. Тьюринговский лауреат (1972).

Источник перевода — EWD896: On the nature of Computing Science

Теперь, когда летняя школа подходит к концу, представляется целесообразным попытаться развить ее тему в некоторой перспективе.

Наша официальная тема: «Потоки управления и потоки данных: концепции распределенного программирования» дала возможность только ощутить вкус, поскольку мы регулярно обсуждали довольно общие вопросы, которые кажутся достаточно важными для вычислений в целом. Итак, какова природа вычислительной науки или, точнее, какой должна быть ее природа?

Здесь много путаницы и эта путаница не должна нас удивлять, ведь в настоящее время у компьютеров так много разных применений:

• Вы можете относиться к компьютерам, главным образом, как к промышленным товарам для продажи и получения прибыли. Тогда возникает самый острый вопрос: кто будет их рекламировать Чарли Чаплин или Микки Маус, а учебная программа по информатике должна содержать курс маркетинга в качестве основного компонента.
• Вы можете рассматривать компьютеры, прежде всего, как основное поле битвы международной конкуренции; в этом случае учебная программа по вычислительной технике должна, в основном, состоять из курсов по обеспечению безопасности и промышленному шпионажу.
• В один прекрасный момент вы обратите внимание на автоматизацию, как основной двигатель экономики, а затем вы поймёте, что она представляет наибольшую угрозу для ситуации с занятостью; поэтому основные курсы в нашей программе по вычислительной технике должны быть посвящены экономике и производственным отношениям.
• Признавая тот факт, что новая технология оказывает самое глубокое влияние и добавляет совершенно новое измерение к вечным философским вопросам «Может ли машина мыслить?» и «Что такое жизнь?», мы заключаем, что основные кафедры для подготовки в области вычислительной техники должны совмещать философию, психологию и биологию.

Приведенное выше перечисление не является исчерпывающим. Я оставляю за вами право продумать и обосновывать доминирующую роль ученых-управленцев, лингвистов, физиков-экспериментаторов и педагогов в вычислительной технике. Этот источник путаницы в отношении природы вычислений в настоящее время достаточно осмыслен, поэтому давайте обратимся к другому компоненту: науке.

Для начала я хотел бы напомнить, что Наука в целом не смогла достичь своих первоначальных целей. Как вы все помните, этих первоначальных целей было всего три.

Во-первых, было создание Эликсира, который подарит вам вечную молодость.

Но поскольку жить в вечной нищете бессмысленно, второй целью был поиск Философского камня, с помощью которого можно получать столько золота, сколько нужно.

Как вы понимаете, планирование двух столь грандиозных исследовательских проектов требовало гораздо большей предусмотрительности, чем та, что могли обеспечить провидцы дня. Точный прогноз будущего стал третьей «горячей» научной темой.

Все мы знаем, что в течении веков медицина оторвалась от шарлатанства (по крайней мере, мы на это надеемся!), что химия оторвалась от алхимии, а астрономия оторвалась от астрологии. Это просто ещё один великолепный способ сказать, что первоначальные цели забыты исключительно по тактическим причинам.

Были ли они? Нет, не совсем. Очевидно, что все ещё есть чувство вины и, как только появляется многообещающая наука или технология, старые цели внезапно возрождаются. При этом ожидается, что на конец-то молодая наука их достигнет. К этому можно прибавить, что чем меньше понимания новой науки, тем больше этих ожиданий. И вот теперь мы все знаем, что компьютеры должны излечить все беды мира и много чего ещё, поднимаясь над небом, которое больше не принимается в качестве предела.

Аналогично поднимаются, например, такие вопросы: не будут ли нынешние компьютерные исследования позже идентифицированы как компьютерная алхимия и можно ли ускорить эту идентификацию? Но я оставлю размышления над этими вопросы вам, а сам подойду к этому вопросу с другой стороны.

Поскольку правила академических игр удивительно строги и стабильны, мы можем продолжить обсуждение о том, какие аспекты вычислительной техники могут обеспечить её жизнеспособность в качестве академической дисциплины. Здесь у меня гораздо лучшее положение, поскольку десять лет назад я разработал хорошо обоснованную теорию жизнеспособности академических дисциплин.

Эта теория говорит нам о том, что для превращения компьютерных технологий в жизнеспособную академическую дисциплину необходимо превратить их в необычно формальную отрасль математики, где знание фактов будет играть относительно незначительную роль, а вот методологические проблемы станут главными. Как следствие, не будет существенного различия между чистой и прикладной компьютерной наукой. Нынешнее формальное определение математика^એ — «наука о структурах, порядке и отношениях» уже устарело и, в конечном итоге, будет заменено «искусством и наукой эффективного мышления», но когда это произойдет, — через сто лет или чуть позже — вычислительная наука окажет на математику гораздо более глубокое влияние, чем физика в прошлом.

Все это очень увлекательно и очень привлекательно, потому как математическая элегантность играет здесь ​​центральную роль. Как ученые-компьютерщики, мы знаем, что в нашей области, возможно, больше, чем где-либо еще, математическая элегантность не является неизбежной роскошью, а имеет решающее значение между успехом и провалом. (Прим. переводчика: «Автомобиль не роскошь, а средство перемещения!»)

Приятно осознавать формальное определение для прилагательного «элегантный^એ» в значении «простой и удивительно эффективный».

Но прежде, чем будет достигнуто светлое будущее, нужно преодолеть некоторые препятствия. Простота — великое достоинство, но для её достижения требуется усердная работа и образование. И что еще хуже: сложность продается лучше. Компьютерная индустрия — не единственная, где открылась эта печальная правда так же, как и в академическом мире. Если вы читаете лекцию, которая кристально чиста от начала до конца, ваша аудитория чувствует себя обманутой и бормочет, выходя из лекционного зала: «Все это было довольно тривиально, не так ли?». Один из наших научных журналов отклонил мою прекрасную статью, потому что предложенное в ней решение было слишком простым, чтобы представлять академический интерес, и я все жду отклонения своей статьи на основании того, что она слишком короткая.

Кроме того, наша академическая система стимулов работает против нас. Можно получить грант на некоторые сложные предлагаемые концепции, но трудно получить грант на работу, которая показывает, как лучше избегать некоторых устоявшихся, но сложных концепций. Те, кто не знает этих концепций, не заметят вашего открытия и тех, кто в нём заинтересован, будут ненавидеть вас за это. Отсюда мой важный совет — во-первых, всем вам необходимо отказаться от морали общества бестселлеров и искать свою награду в своем собственном развлечении. Это вполне возможно, поскольку задача упрощения настолько увлекательна, что, если мы будем правильно выполнять свою работу, то получим самое большое удовольствие в мире.

Короче говоря: дважды приветствую Элегантность^એ!