算思维、理论思维、实验思维：科技创新的三大支柱
添加日期：2022-5-15 13:31:00 点击率：2303 文章来源：转载 文章上传：沈李琴
党的十六大报告指出：“创新是一个民族进步的灵魂，并从最坏情况进行系统恢复的一种思维方法；
〔6〕计算思维是利用启发式推理寻求解答，也即在不确定情况下的规划、学习和调度的思维方法；
〔7〕计算思维是利用海量数据来加快计算，在时间和空间之间，在处理能力和存储容量之间进行折衷的思维方法。
计算思维吸取了问题解决所采用的一般数学思维方法，现实世界中巨大复杂系统的设计与评估的一般工程思维方法，以及复杂性、智能、心理、人类行为的理解等的一般科学思维方法。
计算思维最根本的内容，即其本质是抽象〔Abstraction〕与自动化〔Automation〕。计算思维中的抽象完全超越物理的时空观，并完全用符号来表示，其中，数字抽象只是其中的一类特例。
与数学和物理科学相比，计算思维中的抽象显得更为丰富，也更为复杂。数学抽象的重大特点是抛开现实事物的物理、化学和生物学等特性，而仅保存其量的关系和空间的形式，而计算思维中的抽象却不仅仅如此。
堆栈〔Stack〕是计算学科〔Computing discipline，计算机科学、计算机工程、软件工程、信息系统等相关学科的总称〕中常见的一种抽象数据类型，这种数据类型就不可能像数学中的整数那样进行简单的相
“加〞。再比方，算法也是一种抽象，我们也不能将两个算法放在一起来现实一个并行算法。同样，程序也是一种抽象，这种抽象也不能随意“组合〞。不仅如此，计算思维中的抽象还与其在现实世界中的最终实施有关。因此，就不得不考虑问题处理的边界，以及可能产生的错误。在程序的运行中，如果磁盘满、效劳没有响应、类型检验错误，甚至出现危及人的生命时，还要知道如何进行处理。
抽象层次是计算思维中的一个重要概念，它使我们可以根据不同的抽象层次，进而有选择的无视某些细节，最终控制系统的复杂性；在分析问题时，计算思维要求我们将注意力集中在感兴趣的抽象层次，或其上下层；我们还应当了解各抽象层次之间的关系。
计算思维中的抽象最终是要能够机械的一步步自动执行。为了确保机械的自动化，就需要在抽象的过程中进行精确和严格的符号标记和建模，同时也要求计算机系统或软件系统生产厂家能够向公众提供各种不同抽象层次之间的翻译工具。
周教授以计算思维是什么，不是什么等形式对计算思维的特征进行了总结〔表2〕。
表2：计算思维的特征
计算思维是什么
计算思维不是什么
〔1〕是概念化
不是程序化
〔2〕是根本的
不是刻板的技能
〔3〕是人的思维
不是计算机的思维
〔4〕是思想
不是人造物
〔5〕是数学与工程思维的互补与融合
不是空穴来风
〔6〕面向所有的人，所有的地方
不局限于计算学科
〔1〕概念化，不是程序化
计算机科学不是计算机编程。像计算机科学家那样去思维意味着远远不止能为计算机编程，还要求能够在抽象的多个层次上思维。为便于理解周教授的意思，可以更进一步地说，计算机科学不只是关于计算机，就像音乐产业不只是关于麦克风一样。
〔2〕根本的，不是刻板的技能
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