Вычислительное мышление. Метод решения сложных задач - Питер Макоуэн

Эффект рифмованности

В заключение давайте рассмотрим еще одно когнитивное искажение, которое достойно упоминания хотя бы потому, что оно очень странное — феномен Итона–Розена. Это искажение, которое часто называют эффектом рифмованности, подразумевает, что у нас есть тенденция признавать утверждение более точным или правдивым, если оно представлено в рифмованной форме. Этим трюком часто пользуются рекламисты. Точного объяснения этого феномена пока нет. Возможно, нам кажется, что рифмованное утверждение красиво и что оно создает приятный эстетический эффект.

Замечательная вещь — наш мозг. Он работает довольно причудливо и естественной склонности к вычислительному и логическому мышлению не проявляет (по крайней мере в некоторых случаях). Мы не думаем как компьютеры, хотя все идет к тому, что будет создаваться все больше компьютеров, которые будут думать как мы и, возможно, копировать некоторые наши странности. Только тогда они смогут воспринимать и ощущать мир так же, как мы.

Мы бегло ознакомились со многими примерами вычислительного мышления. Надеемся, у вас появилось общее представление о вычислительном мышлении и о том, как разные его элементы, такие как абстрагирование и алгоритмическое мышление, сочетаются и дают нам мощный инструмент решения задач и понимания мира. В этой, последней главе мы еще раз пройдемся по разным компонентам вычислительного мышления.

Вычислительное мышление — это свободный набор навыков для решения задач, который ориентирован преимущественно на создание алгоритмов. Они являются мощным инструментом, ибо после создания алгоритмы можно использовать для решения разных задач не задумываясь. Алгоритмы интересны специалистам по информатике, потому что они лежат в основе программ. Однако люди придумывали алгоритмы тысячелетиями, и началось это задолго до изобретения компьютера. Вычислительное мышление — навык не новый, но такое название он получил недавно.

В основе вычислительного мышления лежит алгоритмическое мышление, но помимо него используется ряд других методов, в числе которых абстрагирование, обобщение, декомпозиция и оценка. Также к его важным элементам относятся логическое мышление, сопоставление с образцом и выбор правильного представления данных для решения рассматриваемой задачи. Вычислительное мышление задействует научное мышление и благодаря таким подходам, как компьютерное моделирование, меняет современную науку. В основе вычислительного мышления лежит способность людей к глубокому проникновению в суть вещей, их сильные и слабые стороны. И прежде всего творческая деятельность.

Давайте рассмотрим по очереди все эти компоненты, многие из которых формируют основу для других областей и предметов и других подходов к решению задач.

Алгоритмическое мышление позволяет увидеть решение задачи в виде алгоритмов. Например, маршрут, который мы проложили, решая головоломку «Ход конем» и загадку экскурсовода, явился результатом серии инструкций, выполняя которые, нужно посетить все достопримечательности или все клетки на доске и вернуться к началу. Наше решение — простой алгоритм для экскурсии по городу и обхода доски. Можно использовать несколько маршрутов, при этом разные алгоритмы могут стать решением для одной задачи. Мы увидели, что фокусы — это тоже алгоритмы и фокусники используют их, чтобы создать магический эффект. Алгоритмы позволяют выигрывать в крестики-нолики и хорошо понимать пациентов с синдромом «запертого человека». Существуют алгоритмы приобретения знаний, которые в целом позволяют нам создавать разумные машины. При помощи алгоритмов зарабатывают деньги и создают произведения искусства. Более того, они спасают жизнь, будучи встроенными в медицинские приборы.

Почему, решив проблему, важно записать алгоритм? Во-первых, после этого ему можно следовать столько раз, сколько понадобится (снова и снова проводить экскурсии, всегда безошибочно играть в игру, каждый раз спасать жизнь...), и при этом не придется снова и снова решать одну и ту же задачу. Мы даже можем дать кому-то другому задание следовать алгоритму (например, младшему ассистенту, если вы менеджер туристического агентства; всем, кто посещает пациента с синдромом «запертого человека» в больнице; ассистенту фокусника...). В этом случае человеку не понадобится искать решение задачи с нуля. Сегодня алгоритмам следуют не только люди, как это было на протяжении тысячелетий. В эпоху компьютеров их превращают в программы, и на основе этих программ работу могут выполнять машины.

Крайне важный элемент алгоритмического мышления — компьютерное моделирование.Можно взять из реального мира какое-то явление, которое хотите лучше понять, например погоду, и создать алгоритм, симулирующий это явление в виртуальном мире. Запустив этот алгоритм, вы будете прогнозировать погоду — например, пойдет ли завтра дождь. Если у вас есть хорошая компьютерная модель, то, симулируя различные процессы, вы будете в состоянии провести массу экспериментов. Это дает результаты гораздо быстрее, чем эксперименты в обычной жизни. А еще можно обработать модель математическими методами и сделать выводы о вероятных последствиях.

Компьютерное моделирование — главный способ, с помощью которого вычислительное мышление преобразует все остальные сферы. Например, существуют компьютерные модели работы мозга и функционирования экосистем. Биологи создают алгоритмические модели, например, сердца или раковых клеток и проводят виртуальные эксперименты. Кроме того, это позволяет меньше использовать подопытных животных, так как доступны виртуальные животные.

Экономисты создают компьютерные модели экономики, чтобы спрогнозировать, к каким потенциальным эффектам могут привести планируемые политиками изменения. Климатологи обращаются к моделям для прогнозирования возможных последствий глобального потепления. Компьютерные модели использовали и для того, чтобы понять природу творчества, например оценить, что отличает хорошую литературу и искусство.

К компьютерному моделированию прибегают в физике, биологии, химии, географии, археологии... и многих других областях. Оно позволяет найти новый подход к теме, какой бы она ни была. Кроме того, новаторы, создавая экономические отрасли будущего, обнаруживают новые ниши для бизнеса.

Компьютерное моделирование даже изменило мир компьютерных игр. Например, World of Warcraft — это просто компьютерные модели фантазийного мира, а спортивные игры — компьютерные модели занятий спортом. В обоих случаях в программы встроены модели физических законов, чтобы, например, все, что поднимается вверх, непременно опускалось вниз!

Расцвет компьютерного моделирования показал, что, чем бы вы ни занимались, крайне важно иметь навыки вычислительного мышления, а не просто уметь обращаться с компьютером и использовать информационные технологии.

Для практикующих вычислительное мышление не менее важно и научное мышление. Чтобы поддержать научный процесс, скажем, компьютерным моделированием, надо знать, как правильно заниматься наукой. Например, нужно понимать, что результаты, полученные для модели, справедливы только для нее. Они рассказывают именно о конкретной модели, и если она не соответствует реальности, то не соответствуют и результаты. Все расчетные данные нужно проверять, выдвигая новые гипотезы и тестируя их. Но если вы не упускаете из виду этот момент, вычислительное мышление дает вам мощный инструмент для понимания мира. Научное мышление необходимо и в других отношениях — в частности, для оценки алгоритмических решений. Научные методы обеспечивают ряд способов, которые позволяют проверить, соответствуют ли цели наши алгоритмы. Мы еще вернемся к этому пункту.