Computational Thinking

chengjun wang

unread,

Feb 21, 2013, 10:45:32 PM2/21/13

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微软全球副总裁，前卡耐基梅隆大学(CMU)计算机系主任Jeannette Wing博士在2013年达沃斯世界经济论坛上接受媒体专访时，就如何传播计算思维(Computational Thinking)发表了她的最新观点。点击观看视频>>http://t.cn/zYKa3tu

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@微软亚洲研究院：【微软任命Jeannette Wing博士为全球副总裁】Jeannette Wing博士曾担任美国国家科学基金会的Assitant Director和美国卡耐基梅隆大学计算机系主任,因倡导计算思维而蜚声业界.加盟微软后,她将负责领导微软除美国本土外所有研究院的工作,直接汇报给里克·雷斯特博士(Rick Rashid)>>http://t.cn/zjL3HT1

Best regards.

Chengjun Wang

Web Mining Lab
Department of Media and Communication

City University of Hong Kong.

Room 5008, 18 Tat Hong Avenue, Run Run Shaw Creative Media Centre

Kowloon. Hong Kong

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Na Liu

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Feb 22, 2013, 9:23:36 AM2/22/13

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谢谢军哥推荐！作为一个门外汉，我刚刚看了这个视频，既有点兴趣又有一些疑惑：

1. 如果我理解的没错，计算思维的本质貌似是把程序化整为零，形成一个procedure，就如Wing博士提到的在厨房煮饭的例子，那么这个思维跟传统的程序性思维有什么不同呢？

2. 计算思维本质上是基于计算科学，以效率和优先性为准，这个貌似还是属于科学的base。虽然Wing博士提到他们可以应用于人文科学，比如历史，但这也仅仅针对objective data，比如年份人数等历史数据，貌似没有涉及到如何处理人的主观理解，更无论人的情感体验。

3. Wing博士最后提到的digital method，这个貌似也早就出现了，把一切数字化，确实可以很大程度上提高效率，那跟计算思维这个“新”理念有什么关系？

Best,

Na

2013/2/22 chengjun wang <wang...@gmail.com>

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chengjun wang

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Feb 27, 2013, 10:43:09 PM2/27/13

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好问题。computational thinking是一种新的思维方式吗？为什么直到现在可计算化的思维才受到重视？为什么首先是由应用类学科提出？我简单谈谈我的理解：

1. 如果我理解的没错，计算思维的本质貌似是把程序化整为零，形成一个procedure，就如Wing博士提到的在厨房煮饭的例子，那么这个思维跟传统的程序性思维有什么不同呢？

其实最根本的问题是如何认识这个世界。对数学而言，几乎不存在是否可计算的问题。数学，天然的具有最强的可计算性，因为有着稳定的数值关系。随后是物理学的发展，一开始也从计算开始：如丈量田亩的大小，所以物理学家画了很多时间去测量物理世界：长度、面积，体积，时间、质量、速度、能量等等。而每一次测量方式的提出与进步，几乎都标志着物理学的一次飞跃。其它学科则往往经历了漫长的探索阶段：如生物学，直到近代才找到稳定而本质的测度单位基因。计算机科学诞生的时间很短暂，但其思想本质（如信息论）一开始就具有如数学般完美的计算性，因为计算机的运转基于byte这一基本单位。任何计算机的问题，最终可以转化的这一基本单位的测量上来。社会科学，有两类发展的比较好：经济学和心理学。而心理学内部在经历的认知革命之后，有面对着神经科学的洗礼，其测量方式，已经早非最粗糙的量表和控制式的试验。

正是在这样的一种背景下，可计算化的思维方式才开始提出。这更多的是一种标准：追求稳定而本质的测量，享受由此带来的可计算性的后果：即分析式的模型。

Wing提出的例子本身并不太合适，容易让我们以为可以轻易的拆分问题。事实上，缺乏对于计算单位的理解，是不可能拆分成功的。比如，我们要理解人类一种分泌某周蛋白的细胞的功能，正确的拆分方式是什么？Wing的理解可能是到分子水平，看细胞内的物质交换以及蛋白如何被产生及运输的。我想，到这种水平是不本质的。因为，并未区分这种细胞和其他细胞的差异。现在看来，要到基因的水平，测量该细胞的基因序列。而到了基因的层面，这种计算是可拆分的。这也是人类基因组测序的主要工作。

另外的一个例子是现在的网络科学的崛起，其本质是度的问题。以节点的度作为基本的测量和计算的单位。计算度分布使我们了解网络的基本规律。所以，理想的情况是可以化整为零，功夫在诗外，可计算性思维首先要考虑的是如何能做到化整为零。

2. 计算思维本质上是基于计算科学，以效率和优先性为准，这个貌似还是属于科学的base。虽然Wing博士提到他们可以应用于人文科学，比如历史，但这也仅仅针对objective data，比如年份人数等历史数据，貌似没有涉及到如何处理人的主观理解，更无论人的情感体验。

以人类科学追求可计算化的道路来看，计算思维早已存在，最早在社科的应用是经济学、语言学、人口学、心理学。它们远比计算机科学要早，并从一开始就应用于社会科学了。我不主张用人文科学这种说法，人文学科更为合适。但我们要用科学的方式分析的东西包括自然科学和社会科学，不必囊括人文学科。人的主观理解，如情感体验已经被可计算化的大规模应用了：一个例子是分析tweets中情感性词语，参见sentiment analysis的研究。

一个误区是任何东西都可以被可计算化的测量和分析。这是不必要的，不能抓住问题本质的测量和计算是无意义的。可计算化的思维方式没有必要在所有的领域应用。很多东西从本质上而言，就是不可计算的，那些捉摸不定的文学式的理解是不需要计算的，它们的魅力也只是被模糊的感知。

3. Wing博士最后提到的digital method，这个貌似也早就出现了，把一切数字化，确实可以很大程度上提高效率，那跟计算思维这个“新”理念有什么关系？

主张可计算化思维是一种新思维的说法是不合适的，它是一种存在于漫长的历史中的重要的思维方法。digital information作为一种保存信息的方式越来越重要。不仅仅是结构化的数据库，还包括各种非结构化的声音和图像，以及文字。digital media给我们提供了很多行为数据，这使得我们可以unobstrusively地观察人类传播行为，这在过去很多情况下都是做不到的，我们可以不仅仅依赖效度较低的self-report的数据，转而直接的观察人类的行为，这种数据往往也是大规模的，可抽样的，时序的。但把一切数字化，是做不到的。现在庞大的流数据，使得大的互联网公司叫苦不堪。可计算化的思维，或许可以对保存其中的重要信息有所启发。有了可靠的数据，才有闲暇追求稳定的测量，及其之后的分析式的模型，继而探索人类兴行为的基本规律。所以，digital world是孕育可计算化科学的土壤。现在成长最好的庄稼是网络科学，复杂网络正式基于对WWW的度分布而发其新声的。

Best regards.

Chengjun Wang

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2013/2/22 Na Liu <nal...@student.cityu.edu.hk>