从标题“计算的范式”开始,Peter J. Denning和Peter a . Freeman的IT专业观点(2009年12月)反映了对Thomas Kuhn的“范式”(一套在一段时间内规范“正常科学”的社会和制度规范)概念的一些困惑。库恩说,范式是不可比较的,但由科学发展环境的社会话语所决定。
问题的关键似乎在于,计算不能被视为科学的一个分支,因为它与自然无关,而是与人工制品有关,即计算机。作为指导,我们至少要考虑一种科学的前身——热力学,它起源于了解蒸汽机的需要,但与蒸汽工程的区别在于它对一般原理的探索,而不是对特定机器的探索。卡诺循环和熵定理是科学结果,不是工程壮举。
计算的元理论问题似乎主要是符号学的。假设,200年前,有人创立了一门学科,叫做热扎普,包括对卡诺循环的研究和新蒸汽机的制造。有人可能已经提出了一个无法解决的问题:这个新学科到底是科学还是工程学。这两者都不是,而是最好分开的东西的大杂烩。
计算机的情况与此类似。有一个领域(称为Knuth-Dijkstra计算)研究由计算设备的存在带来的科学问题。热力学是物理学的一部分,因为蒸汽机使用物理力。计算设备是形式机器,因此Knuth-Dijkstra计算是一门数学学科。然后是构建系统的计算规程(称为丹宁-弗里曼计算),这绝对是工程的一部分。错误就在于认为它们是一样的。两者都指的是同一种设备,一般称为“计算机”,但这是一个误导性的联系,因为这两个学科以不同的方式描述计算机:Knuth-Dijkstra计算中的正式计算模型,Denning-Freeman计算中的实际机器。
Denning和Freeman提出了一个站在工程计算(为什么我叫它Denning-Freeman计算)这一边的“框架”,描述了一个工程系统的开发,并且毫无疑问地保留了该学科的预期性质。他们提出的所有据称不同的领域——从机器人到dna中的信息处理——实际上都是同一范式的不同应用。认为它们不同,就好比说量子物理学对核电站和半导体是不同的。物理原理是一样的;改变的是其应用的工程过程,如在计算中。
符号操作的抽象问题是数学和计算科学的课题。符号操作模型在有用系统中的实例化是计算工程的一个问题,计算工程是一门从理论、方法和概念上与符号操作的数学研究分离的学科。
西蒙Santini,马德里,西班牙
我想建议改进Peter J. Denning和Peter A. Freeman在他们的观点“计算的范式”(2009年12月)中提出的计算范式。虽然我接受了拟议范式中的五个阶段——启动、概念化、实现、评估和行动,但它们在实践中是不完整的。
虽然我同意初始化(存在论证和概念化之后的论证)作为设计论证,但是缺少三个额外的阶段:第一个阶段是我称之为理解(或问题理解)的0阶段。在提出存在(Denning和Freeman的开始)之前,一个阶段必须解决(问题)理解,这是所有复杂计算领域的关键元素。此外,理解与建模相关,这是理解的一个关键方面。如果没有提出假设、命题或形式需求所需的理解,就无法确定是否可以构建或表示一个系统。对于初学计算的研究人员和开发人员来说,理解常常不是很好地解决的问题,特别是当它涉及到信息处理时。
概念化的第二个缺失元素是关于有限理性的明确陈述,正如Herbert Simon (http://en.wikipedia.org/wiki/Bounded_rationality),这一概念基于这样一个事实:个人的理性受到他们所拥有的信息、他们头脑的认知局限以及他们做出决定的有限时间的限制。有限理性解决了设计和发现的试探性本质,作为一组不断发展的决策,针对源自理解和启动的多个标准。概念化或设计的结果必须总是被理解为尝试性的和有限的知识。
最后,评估和行动中缺失的一个阶段是“技术准备”(http://en.wikipedia.org/wiki/Technology_readiness_level),特别是在部署实际系统时。一项新技术刚被发明或概念化时,并不适合立即应用。相反,它通常受到实验、改进和日益现实的上下文测试的影响。经过验证后,可以将其合并到已部署的系统或子系统中。所有信息流程都实现并嵌入到现有已部署系统的上下文中。因此,提出的信息过程的技术准备必须作为评估和行动之间的单独阶段。
大卫·c·对吗弗吉尼亚州费尔法克斯
我们的论点涉及计算机的“信念系统”。库恩讨论了科学中的信仰体系。我们是否忠于库恩与我们的论点无关。
Santini说计算机就是计算机。我们不同意的状况。计算是关于信息处理的,而计算机是实现信息处理的机器。信息过程既有自然的,也有人为的。计算是关于计算机的,就像天文学是关于望远镜的一样。
正如Santini所言,计算并不完全分为数学和工程。计算越来越多地使用实验(科学)方法来检验关于复杂信息处理的假设。
Santini想要将计算解析为独立的元素的想法将会失败,就像之前所有这些尝试都失败了一样。我们对信息处理过程的共同关注使所有的元素都聚集在一起,无论我们如何努力将它们分开。
彼得•丹宁蒙特利,
彼得•弗里曼亚特兰大,乔治亚州
我为Michael Stonebraker等人的《MapReduce和并行dbms:朋友还是敌人?》和Jeffrey Dean和Sanjay Ghemawat(2010年1月)的《MapReduce:一个灵活的数据处理工具》之间关于MapReduce的辩论而欢呼。但我强烈反对前者对MapReduce设计者的批评,认为“工程师应该站在前人的肩膀上,而不是踮起脚尖。”创造一种替代方法并不会冒犯任何人。这样的指控不仅不公正,而且妨碍科学。
乔纳森•格里尔莱克伍德,新泽西
正如我们在本文中所指出的,MapReduce计算的Map阶段本质上是SQL中的过滤器和分组操作,而Reduce阶段主要是SQL中的目标列表计算。当用户定义的函数包含在SQL中(就像在许多商业实现中一样),并行SQL dbms和MapReduce实现提供的功能似乎是相同的。
并行DBMS的文献可以追溯到20世纪80年代,包括数百篇关于实现策略的文章。我们关于“站在肩膀上……”的评论的意思是,任何新的实施工作都应该仔细回顾以前的文献,了解过去的结果,然后添加到总知识的存储中。
MapReduce团队似乎没有做过这个练习。因此,评论。
Michael Stonebraker, Daniel Abadi, David J. DeWitt, Sam Madden, Erik Paulson, Andrew Pavlo, Alexander Rasin,剑桥,麻
2010年1月的新闻项目“丹麦期末考试使用网络”给人的印象是,这种方法以前从未尝试过。在过去的8年里,我教授计算机和网络安全相关的课程,把互联网作为学生在课堂上,包括小测验和考试中使用的工具。我相信我不是美国唯一一个允许学生在课堂上使用互联网进行研究和理解的教师。
欧洲现在才发现互联网搜索在教育中的价值吗?我们没有理由要求学生记住点击鼠标就能找到的细节,他们应该花更多的时间来分析和理解。要求学生死记硬背课本的旧方法应该让位于更适合Y一代的学习方法。
此外,考试应该有针对性,这样学生就不应该只是反反复覆地背诵事实,而应该让事实可以在互联网上获得,然后要求学生证明他们已经理解了这些事实,从而解决问题。这种新的测试模式强调理解胜于记忆。
贝拉Erdelyi,Lincroft,新泽西
通信封面文章“Amir Pnueli领先于他的时代”(2010年1月)哀悼2009年11月去世的Amin Pnueli。同样的,通信(2008年11月)与计算机科学界的其他人一起哀悼Jim Gray的失踪和去世。尽管这些事件很悲惨,但肯定会有其他事件紧随其后,因为计算机科学已不再处于婴儿期,而是早已过了中年。我看到了风险通信封面(和文章)可能会变成我们科学中受人尊敬的英雄的画廊,他们将越来越多地离开人世。通信也许可以通过增加一个讣告专栏来纪念它的偶像,甚至作为一个永久的特色。
帕诺斯Louridas,希腊雅典
通信确实会发布讣告来纪念那些杰出的计算机科学家。然而,在某些情况下,编委会认为该事件值得进一步承认。吉姆·格雷在2007年1月消失得无影无踪时正精力充沛,阿米尔·普纽利在2009年11月去世时也是如此。在这两起事件中,都有一种不同寻常或意想不到的悲剧的感觉,这就解释了为什么在通信。
在2010年1月的一篇文章《阿米尔·普努埃利:领先于他的时代》(Amir Pnueli: Ahead of His Time)中,报道了普努埃利1941年出生于以色列的纳哈拉。1941年,以色列尚未宣布建国。纳哈拉当时在英属巴勒斯坦托管地。
文章还提到Pnueli曾与David Harel合作开发Statecharts。国家图表的形式主义是由哈雷尔发展起来的。Pnueli参与了Statemate的开发,这是一个实现Statecharts形式主义的软件系统。
通信欢迎你的意见。给编辑的信,请限制您的评论不超过500字,并发送到letters@www.eqigeno.com.
DOI: http://doi.acm.org/10.1145/1721654.1721657
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