Що таке визначення інформатики та що таке наука в рамках інформатики?

Я переживаю ступінь бакалавра в галузі інформатики, але я на ранній стадії, і я майже впевнений, що буду задоволений своїм вибором, враховуючи, що це схоже на академічну та кар’єрну гнучку освіту.

Сказавши це, мабуть, існує безліч визначень щодо того, що насправді є комп'ютерними науками стосовно наукових шкіл, приватного сектору та власне «науки» у «Комп’ютерних науках», я хотів би отримати відповіді (або спільне розмірковування) що стосується широти речей, до яких може бути застосована освіта з інформатики, і, в кінцевому підсумку, різноманітність шляхів, які йдуть в межах інформатики.

Комп'ютерна наука - це неправильне значення - в інформатиці насправді немає «науки», оскільки інформатика не про спостереження за природою. Швидше, частини інформатики - це інженерія , а частини - математика .

Більш теоретичні частини інформатики суто математичні. Наприклад, який хороший алгоритм сортування? Як ми визначаємо семантику мов програмування? Як ми можемо бути впевнені, що криптографічна система захищена?

Коли комп'ютерна наука застосовується, вона стає більше схожою на техніку. Наприклад, який найкращий спосіб реалізувати алгоритм множення матриці? Як ми повинні розробити комп'ютерну мову для полегшення написання великих програм? Як ми можемо розробити криптографічну систему для захисту інтернет-банкінгу?

Навпаки, наука йде про закони природи , а загалом про природні явища . Явища, пов'язані з інформатикою, техногенні. Деякі аспекти інформатики можна розглядати як експериментальні в цьому сенсі, наприклад, емпіричне вивчення соціальних мереж, емпіричне вивчення комп'ютерних мереж, емпіричне вивчення вірусів та їх розповсюдження та комп'ютерну освіту (як викладання інформатики, так і використання комп'ютерів). викладати інші предмети). Більшість із цих прикладів є прикордонними інформатиками та є більш мультидисциплінарними. Найбільш близьким до наукового методу в галузі інформатики є, мабуть, вивчення мереж та інших апаратних пристроїв, що є мейнстрімом в підрайонах, відомих неофіційно як "системи".

Незважаючи на ці приклади, більшість ядер інформатики зовсім не є наукою. Інформатика - це лише назва - це не має сенсу.

Що стосується сфери інформатики, то найкращі визначення, мабуть: те, що роблять комп'ютерні вчені. Інформатика, як і будь-яка інша навчальна дисципліна, - це широка область, і складно скласти графік повністю. Якщо ви хочете взяти вибірку того, що люди вважають інформатикою, ви можете подивитися на дослідницьку сферу вашого факультету.

Почнемо з цитати одного з батьків сучасних комп’ютерних наук: «Комп’ютерна наука - це не більше комп’ютерів, а астрономія, а телескопи» - Едсгер Віб ДІККСТРА

Тож насправді, якщо вас цікавлять комп’ютери та програмування, то вас не по-справжньому цікавить інформатика :-)

Я думаю, що у Вікіпедії є один з найкращих описів: "Інформатика (скорочено CS або CompSci) - це науково-практичний підхід до обчислень та його застосування. Це систематичне вивчення доцільності, структури, вираження та механізації методичних процесів. (або алгоритми), що лежать в основі придбання, представлення, обробки, зберігання, передачі інформації та доступу до них, незалежно від того, чи кодова інформація кодується бітами та байтами в пам'яті комп'ютера, або переписані двигуни та білкові структури в клітині людини. спеціалізується на теорії обчислення та проектуванні обчислювальних систем "

Але насправді, як заявив Юваль, більшість університетів / коледжів відійшли від теоретичної / чистої інформатики та інформатики - це тепер суміш наук, математики, техніки. Навчає нас не лише чистої інформатики, а й практичним навичкам вирішення тих та інших проблем за допомогою сучасних комп’ютерів, мов програмування, операційних систем та програмних програм.

Можливо, варто згадати, що німецьким терміном "Інформатика" є " Інформатік" , який розтоплює " Інформацію" та " Математик" . Я думаю, що це приємний і короткий опис того, про що йдеться в інформатиці. (італійський термін - інформатика , і я впевнений, що існує ще декілька мов, які слідують за тим самим рядком).

Можливо, вас зацікавить дискусія, яку ми мали щодо мета. Зокрема, я стою за свою відповідь, відтворену тут:

Інформатика - наука обчислення; це багато що здається зрозумілим. Менш зрозуміло - як визначити науку та обчислення корисним та осмисленим способом.

Як правило, ми можемо розділити науку за двома класифікаціями: формальною проти емпіричної та чистою проти застосованої. Тоді як формальна наука (наприклад, математика та значна частина інформатики) покладається на дедуктивне міркування з припущених істин, емпіричний вчений (наприклад, фізика та хімія) покладається на індуктивне міркування спостережуваних явищ. Якщо мета чистої науки полягає в просуванні стану наукового розуміння, мета прикладної науки полягає у використанні такого розуміння для використання сил Природи (в широкому можливому сенсі цього слова) для досягнення інших цілей.

Ми можемо визначити обчислення як перетворення, застосоване до інформації. У найширшому сенсі, обчислення - це будь-який процес, який спричинює зміни у Всесвіті. Більш детального визначення, ніж це, не потрібно давати.

Тоді інформатика складається з тієї частини людських зусиль, яка відповідає таким критеріям:

• Це наука, тобто:

  • Це або (1) формальний, або (2) емпіричний:

    1. використовує дедуктивні міркування з припущених істин
    2. використовує спонукальні міркування щодо спостережуваних явищ

  • Він застосовується або (1) чистий, або (2)

    1. прагне просунути стан наукового розуміння
    2. прагне застосувати наукове розуміння для використання природних сил

• Він вивчає обчислення, тобто:

  • Він вивчає або (1) перетворення, або (2) інформацію
    1. процеси, які відображають інформацію з однієї форми в іншу
    2. суб'єкти, що зазнають перетворень

Я хочу додати перспективу щодо слова "наука", яке занадто довго для коментарів.

Люди кажуть, що інформатика не є наукою традиційним чином, оскільки (спрощуючи тут) ми займаємось математикою чи технікою. Це не зовсім так. Ми можемо застосувати науковий метод - можливо , в наріжний камінь науки - тобто

систематичне спостереження, вимірювання та експеримент, а також формулювання, тестування та модифікація гіпотез.
_{(Оксфордський словник англійської мови через Вікіпедію )}

Насправді, деякі з найбільш ранніх робіт в алгоритмах дотримуються цього принципу. Частина методу була «втрачена» з кількох причин, але ми все ще можемо використовувати її.

Основний процес¹ виглядав би так:

• Зверніть увагу на проблему, яку ми хочемо вирішити за допомогою комп’ютера.
• Придумайте алгоритм.
• Проаналізуйте (математичну модель) алгоритму.
• Виходячи з аналізу, передбачте (очікуваний) час роботи алгоритму (на заданому наборі входів і на заданій машині).
• Підтвердьте або фальсифікуйте своє передбачення експериментами.

$O$

До речі, не сприймайте мого слова. Роберт Седжевік та Філіп Флайолет працювали над тим, щоб повернути науку в інформатику , головним чином, розробивши формальну основу аналітичної комбінаторики , яка дозволяє передбачити гіпотези, які можна перевірити. Ви можете знайти відео та MOOC від Sedgewick, які розкажуть вам якнайбільше.

Вся надія не втрачається.

1. Це, звичайно, лише сформульована алгоритміка wrt. Ви також можете вивчити, чи відповідають графічні моделі реальності (зроблено, наприклад, у роботі навколо соціальних мереж, хоча і частіше більш емпірично, ніж науково), або пропускна здатність мережі виявляється за прогнозованою чи будь-якою кількістю інших речей.

це, мабуть, давнє обговорення давнього питання, що повертається до самих витоків інформатики. природний спосіб вивчити / відповісти на це через опубліковану літературу на суб. підозрюю, що в цій літературі є багато хороших відгуків, які ще не цитуються. Крім того, відповіді / події на це, ймовірно, змінилися з часом ака Кунських зрушень , які були дещо поширеними в цій галузі, можливо, більше, ніж інші наукові галузі. Ще один кут для вивчення цього полягає в тому, як викладали цей предмет в наукових закладах і як він вписувався в існуючі відомчі структури, які також змінювалися з часом.

Ось кілька приємних статей / нарисів Деннінга, авторитету в цій галузі, які безпосередньо вирішують це питання і є гарним місцем для початку нових рефератів. обидва опубліковані в журналі головного академічного товариства галузі, CACM .

• Обчислювальна техніка - це природничі науки Деннінг, 2007р

Інформаційні процеси та обчислення продовжують рясно знаходитись у глибоких структурах багатьох полів. Обчислення - насправді ніколи не було - наука лише штучне.

• Чи є інформатика? Деннінг, 2005

Інформатика відповідає кожному критерію того, що вона є наукою, але вона має проблему довіри до себе.

працює з визначенням науки

1. галузь знань чи дослідження, що стосується сукупності фактів чи істин, систематично влаштовується та показує дію загальних законів: математичні науки.
2. систематичні знання про фізичний чи матеріальний світ, здобуті спостереженням та експериментами.
3. будь-яка з галузей природничої чи фізичної науки.
4. систематизовані знання загалом.
5. знання про факти чи принципи; знання, отримані систематичним вивченням.

1. інформатика тісно пов'язана з математикою і передбачає значні дослідження (наприклад, вивчення).

2. інформатика є широкою і тісно пов'язана з фізикою багато в чому. наприклад, фізика / термодинаміка обчислень, квантові обчислення , P =? NP як фізичний закон , фазові переходи тощо

3. це систематизовані знання.

4. вона проходить систематичне вивчення, тобто дослідження.

термінологія "інформатика" підкреслює, що сфера стосується не лише застосування відомих принципів, наприклад, як в техніці. навколо інформатики є дуже багато terra incognita , багато основних питань у цій галузі є відкритими / без відповіді . кількість дослідників у всьому світі важко оцінити, але цифри перевищують тисячі чи десятки тисяч.

однак зауважте, що більш наукові аспекти інформатики насправді не викладаються та не піддаються такому впливу на рівні бакалаврату, що, можливо, призводить до певного здивування. також, здається, не дуже багато гучних втілень / урочистостей / прихильників / прихильників цього як науки, наприклад, на відміну від інших галузей, таких як LHC та відкриття бозона Хіггса і т. д. [незважаючи на те, що CS відіграв головну роль у його відкриття!], або відомий діяч популяризації Карла Сагана або Хокінга. однак, наприклад, дивіться науково-популярні книги, які надихають CS