Seuraava artikkeli auttaa sinua: Opetan tietojenkäsittelytiedettä ja pyydän nyt vähemmän anteeksi, että minulla on niin paljon matematiikkaa
Jos tarkastellaan tietojenkäsittelytieteen (CS) alan kehitystä tai tapaa, jolla sitä on opetettu korkeakouluissa ja yliopistoissa, teoreettinen matematiikka näyttää olevan de facto aine, jonka useimmat opiskelijat oppivat saavuttaakseen minkäänlaista edistystä alalla. .
“Joka vuosi, kun opetan CS-teoriaa, huomaan, että minun täytyy pyytää anteeksi yhä vähemmän siitä, että minulla on niin paljon matematiikkaa”, sanoi professori Boaz Barak Twitter-viestissä ja selitti, että CS-käytännöstä tulee yhä matemaattisempaa.
Lisäksi hän kysyi, halusivatko opiskelijat oppia lukemaan teoreettisia tekstejä tai perehtymään suoraan koodaukseen ja matematiikan soveltamiseen.
Joka vuosi, kun opetan CS-teoriaa, huomaan, että minun täytyy pyytää anteeksi niin paljon matemaattista sisältöä. CS-käytäntö on tulossa yhä matemaattisemmaksi.
Nyt kysyn vain opiskelijoilta, haluavatko he tulevassa työssään olla sellaista, jossa he lukevat ensimmäisen vai toisen tyyppisiä tekstejä: pic.twitter.com/Y8fv9bwA06
— Boaz Barak (@boazbaraktcs) 21. elokuuta 2022
Viitaten Stanfordin yliopiston tutkijoiden kirjoittamaa diffuusiopaperia Barak sanoi: “Tämä alakoulun intro-teoria, enkä minä opeta kumpaakaan, mutta kurssi opettaa heitä olemaan pelkäämättä matematiikkaa.”
Toisin sanoen Barak huomautti tutkimuspaperin olevan teoriassa matemaattinen raskas. Hän sanoi, että uuden matematiikan sulattaminen on ajan mittaan käymässä yhä tärkeämmäksi tietojenkäsittelytieteessä.
Mutta onko se todella totta?
Harvardin professori Yannai A. Gonczarowski uskoo toisin. Hän sanoi, että ei-matematiikan kehystäminen “kuvakkeiden vaihtamiseksi HTML:ssä” on haitallista kahdella tavalla – ensinnäkin se esittää asiat, kuten ihmisen ja tietokoneen vuorovaikutus (HCI) ja laajamittaisen ohjelmistosuunnittelun, triviaaleja, ja toiseksi se opettaa. oppilaat ajattelevat, että jotkut alat ovat parempia kuin muut.
Lisäksi hän sanoi, että on myös uskomattoman helppoa tehdä päinvastainen vertailu, vaikkakin epäreilu: hyvin abstrakti “siellä” matematiikka verrattuna mahdollisesti lukemattomien eri kykyisten käyttäjien pääsyyn, jota heillä ei ole koskaan ennen ollut. “Jos sinun täytyy vertailla, tee se kentän sisällä. Kenttien välinen vertailu on enimmäkseen huono idea”, Gonczarowski lisäsi.
“En kehystä ei-matemaattisia kenttiä HTML-kuvakkeiden vaihtamiseksi”, Barak sanoi ja selventää, että hän kehystelee HTML-kuvakkeiden vaihtoa HTML-kuvakkeiden vaihtamiseksi. Hän uskoo, että HCI on paljon enemmän. “Sanon opiskelijoille, että kyky olla pelkäämättä matematiikkaa avaa heille monia vaihtoehtoja”, Barak korosti.
Matematiikka, ei oikeastaan
NYU:n apulaisprofessori Julian Togelius sanoi, että voit todellakin menestyä CS:ssä, mukaan lukien koneoppimisessa, vaikka et tiedä juuri mitään tästä matematiikasta. “Katsokaa minua, läpäin tuskin vaaditut teoriakurssit, mutta silti pääsin tänne”, hän lisäsi.
Barak on kuitenkin eri mieltä. Hän selitti, että voit menestyä tietojenkäsittelytieteissä vähällä tietämyksellä matematiikasta, ja voit menestyä myös ilman ohjelmointia. Hän kuitenkin ehdotti, että on parempi tietää asiat kuin olla tietämättä. ”Siksi, vaikka teoriaopiskelijamme murisevat ohjelmointivaatimuksista. Tuen sitä, hän lisäsi.
Ohjelmistotyökalujen, esimerkiksi neuroverkkojen koulutus, myötä markkinoille pääsyn tekniset esteet ovat vähentyneet. Barak myöntyi tähän osittain ja sanoi: “N:iden koulutuksen esteitä alennetaan, mutta NN:n koulutuksesta tulee käytännönläheisempää.” Viitaten syvään oppimiseen hän sanoi, että paperin ja tuotteen välinen aika lyhenee, mikä tekee paperin lukemisesta entistä tärkeämpää.
Miksi matematiikka?
Keskustelua jatkettaessa Oskar Ojala käsitteli matematiikan käytännön soveltamista tosielämän ongelmien ratkaisemiseen ja antoi esimerkin Facebookin menestyksestä. Eri mieltä Oskarin kanssa, Alex Eisenmann sanoi, että CS ilman matematiikkaa voisi tarjota sinulle Facebookin, mutta CS:llä matematiikalla on potentiaalia tarjota puitteita, kuten tekoäly, ML, kvanttilaskenta ja lohkoketju.
Tämä pätee joihinkin tietotieteilijöihin, jotka kirjoittavat monimutkaisia algoritmeja tyhjästä, mutta toiset käyttävät olemassa olevia kirjastoja kehyksissä, kuten Python, joissa on jo malleja, jotka ovat valmiita käyttöönotettavaksi.
Diskreetit matematiikan kentät, kuten graafiteoria, ovat hyödyllisiä kääntäjille ja käyttöjärjestelmille, todennäköisyysteoriaa käytetään tekoälyssä, ML:ssä ja joukkoteoriaa tietokantoissa ja suunnittelussa, mutta kirjastossa jo olevat työkalut voivat tehdä työn useimmille CS-insinööreille.
