Original English version: https://www.cs.purdue.edu/homes/dec/essay.cs.identity.crisis.html
Douglas E. Comer
For kort tid siden var jeg på et møte der fakultetet for informatikk satt rundt og sa meninger om hva som er viktig på feltet og hva studentene skulle lære. Diskusjonen sentrerte seg om å prøve å definere Datavitenskap og spørsmålet om hvor feltet skal. Jeg hadde en følelse av deja vu fordi de samme grunnleggende meningene har blitt gitt uttrykk for mange ganger de siste årene. Mens jeg satt og hørte på, falt det meg plutselig opp at et underliggende psykologisk problem har overtatt informatikk: Feltet er i en ulykke, opplever en identitetskrise og stiller spørsmål ved verdien av det.
La meg forklare. Under diskusjonen, en av de dataforskere nevnes at på 1980-tallet, var det snakk om Datavitenskap bli den neste Vitenskapens søyle, som til slutt ville sette Datavitenskap på lik linje med felt som fysikk, kjemi, biologi, og jordobservasjon. “Hva skjedde?”, Spurte han og fortsatte med å beklage at andre vitenskaper vanligvis ser på Datavitenskap som bare “støtter” arbeidet sitt. En annen datamaskinforsker antydet at Datavitenskap har gjort en feil ved å tro at feltet handler om å lage programvare og programvaresystemer. Han argumenterte for at dataprogrammering ikke burde være kjernen i det vi gjør, men i stedet foreslo at Datavitenskap skulle omskrive seg selv som feltet som fokuserer på “beregningstenkning” eller et som “gir løsninger på beregningsproblemer”. Hver av disse stillingene er symptomatiske for et underliggende problem: i stedet for å være stolte av våre store bragder, for eksempel opprettelsen av Internett og kraftige interaktive datasystemer som har endret måten mennesker verden rundt jobber og spiller på, virker noen informatikere fast i doldrums, føler deg skuffet og ønsker mer akademisk prestisje.
Hvordan kom vi til dette punktet?
- Kanskje det er endemisk. Tross alt gjorde felt som filosofi en lignende overgang – i jakten på prestisje merket de seg selv som “tenkere” i stedet for “gjørere”. En slik overgang kan faktisk hjelpe medlemmer av et felt til å føle seg bedre om seg selv. Samlet kan de bestemme at de er overlegne andre akademikere fordi de opererer over hverdagen. Bare eliten på sitt felt kan forstå og sette pris på den sanne essensen av tenking. Dessverre er euforien kortvarig: Om noen år blir feltet løsrevet fra den virkelige verden og glir mot irrelevans.
- Kanskje det er på tide. Datavitenskap er en ung disiplin som har vokst raskt. Kanskje er Datavitenskap som en tenåring – ikke fullt moden og ennå ikke trygg på sin plass i verden.
- Kanskje det lever i skyggen av Internett. For noen år siden ble jeg sjokkert over en rekke forskningsforslag der hver forsker hevdet at deres foreslåtte prosjekt ville skape en erstatning for Internett som var større, bedre, raskere, mer pålitelig, mer sikker, mer energieffektiv, lettere å bruke , og lettere å administrere. I stedet for å analysere avveininger, hadde forskerne plukket opp vanen med hyperbole som en gang var forbeholdt markedsføring. Hver gang en datamaskinforsker sier at Datavitenskap virkelig skal være i virksomheten med å tilby “løsninger” på beregningsproblemer, lurer jeg faktisk på om de uforvarende har plukket opp den siste markedsføringstrenden: i stedet for å markedsføre produkter og tjenester, høyteknologiske selskaper i Silicon Valley marked “løsninger”. Med forskningsforslag som gjør skandaløse påstander og markedsføringshype som gjennomsyrer diskusjonene våre, er det ikke rart dataforskere har utviklet et mindreverdighetskompleks – mange drømmer om å bli superhelter.
- Kanskje det lever i skyggen av Microsoft, iPods og iPhones. Når en gjennomsnittlig person hører ordene “dataforsker”, antar de vanligvis full kunnskap om alle datamaskiner og nettverksprodukter som noen gang er opprettet. I virkeligheten er det selvfølgelig ingen som er kjent med alle tilgjengelige applikasjoner og systemer, og de kan heller ikke huske en katalog med leverandører, produkter, utgivelser og oppdateringer. Hvis en datamaskinforsker prøver å hjelpe en venn eller familiemedlem med et dataproblem, kan de derfor raskt føle seg utilstrekkelige.
- Kanskje det er utrygghet. Faktisk føler mange dataforskere seg urolige fordi forskningen deres mangler innvirkning. De unngår å snakke om de store suksessene i feltet fordi de ikke var personlig involvert. Enda viktigere, store suksesser kan gjøre at man føler seg truet. Da internettprosjektet fulgte med, erklærte for eksempel noen datavitere at i motsetning til deres egen forskning, hadde studiet av datanettverk ikke betydelig intellektuell dybde. Andre erklærte flatt at nettverk ”ikke var en del av informatikk og aldri ville være det”. I ettertid var det dumt og nytteløst å prøve å ekskludere nettverk, men slike forsøk skjer så ofte at det kan indikere et underliggende problem.
- Kanskje er det kulturen. Mye av kulturen i et akademisk felt føres videre på universiteter. Hvis fakultetsmedlemmer gjentatte ganger antyder at Datavitenskap er dårligere gjennom sin manglende entusiasme og manglende evne til å formulere en klar visjon, kan studentene ta i bruk synet. Selv om fakultetet ikke gir noen direkte uttalelse, vil studenter sannsynligvis lese mellom linjene, sanse holdninger og plukke opp subtile hint. Ableson og Sussman fra MIT bemerket en gang at informatikere har “matematisk misunnelse” – de skulle ønske de var ekte matematikere. Så de skriver mange ligninger for å gi inntrykk av at de driver med dyp matematikk. Undergrads blir ofte imponert, og konkluderer med at likningene betyr at fakultetet er utrolig smarte. Forvirring kan resultere når elevene innser at likningene ikke stemmer med virkeligheten. Toppgradstudenter ser ofte gjennom russen og begynner å stille spørsmål ved gyldigheten av forskningen. Til slutt kan imidlertid også gradstudenter gå bort med et underbevisst inntrykk av at matematikk skal misunnes.
Hva kan vi gjøre for å rette opp problemet?
Noen få forslag.
- Endre rasen: filtrer innleggelser. Her er en sjanse for tverrfaglig forskning: arbeid med psykologer for å utforme en test som kan administreres til studenter som søker på Datavitenskap-programmer. Hvis en søker er utsatt for å utvikle matematisk misunnelse eller misunnelse på andre felt, kan du sende søkeren til en annen avdeling. Det bør bare ta omtrent fire år før vi ser en betydelig endring i studentene som kommer fra studenterprogrammer. Om ytterligere seks eller syv vil vi se en endring i det unge fakultetet, og flokken vil bli bedre.
- Endre kulturen til en som feirer bidrag og prestasjoner. Forsikre Datavitenskap-fakultetet om at resten av akademia ikke er bedre eller mer prestisjetunge enn Datavitenskap – det er bare at områdene har brukt mange tiår på å rettferdiggjøre deres eksistens og forsvare deres betydning. Som en undergrad med hovedfag i fysikk og matematikk, så jeg situasjonen tydelig. Da vi var andre, visste fysiske hovedfag at fysikken “eide” hele universet fra subatomære partikler til astrofysiske fenomener. Fysikk hadde et velfortjent rykte som den vanskeligste majoren, så alle på campus antok at fysikens hovedfag var veldig smarte. Men det var mer: fakultetet forsikret oss gjentatte ganger om at alt i universet fulgte fysiske prinsipper. Når vi forsto fysikk, hevdet de, kunne alt annet avledes som en konsekvens. Dermed ga fysikkfakultetet inntrykk av at til og med kjemi og biologi var fysiske forskere – å avdekke prinsipper for energi og materie dannet vitenskapens hjerte. Andre akademiske grupper gir hver sin stolthet over studentene sine. For eksempel blir matte majors fortalt at matematikk “eier” det abstrakte universet og kjemi-hovedfag er sikret at kjemikere gjør viktig arbeid mens fysikere bare fikler med strengteori eller bygger større og større atomsmaskere på jakt etter mindre og mindre (dvs. mindre konsekvenser ) subatomære partikler. Datavitenskap trenger å skape en kultur for stolthet i feltet og dets prestasjoner.
- Kast ideen om at “å tenke på databehandling” i abstraktet på en eller annen måte er mer prestisjetunge enn “å tenke på nye måter å designe og bygge datasystemer”. Fremme av abstrakt tenking skilt fra virkeligheten appellerer til dataforskere som trekkes mot matematikk eller som driver med å oppdage feil i stedet for å bygge. Abstrakt tenking kan virke forlokkende fordi den samtidig fjerner kravet om at forutsetningene må samsvare med virkeligheten og plasserer Datavitenskap over krisen for å måtte forstå reelle systemer og praktiske begrensninger. Å flytte Datavitenskap fra å bygge datasystemer bare til å “tenke” om databehandling savner helt et sentralt poeng: hvis det slutter å håndtere den virkelige verden av datamaskiner og programvare, vil Datavitenskap bli irrelevant. Vi vil ende opp med engler som danser på hodene på pinnen, og en annen disiplin vil flytte inn for å overta de aspektene ved informatikk som har betydelig innflytelse.
- Sett opp minitreninger for fakultetet. Gjør det mulig for Datavitenskap-fakultetet å lære nok om kommersielle produkter til å være litterate. Det er to fordeler. For det første, hvis dataforskere kan lære nok til å være litt foran en gjennomsnittlig bruker, vil de føle seg bedre. For det andre, hvis de forstår grensene for kommersielle produkter, vil fakultetet hjelpe deg med å utforme måter å forbedre dem på. Den gode nyheten er at det kreves lite for å ligge foran allmennheten. Mange problemer har en triviell løsning (f.eks. Koble den til eller starte på nytt). Noen med litt teknisk kunnskap som går ut logisk, kan virke som en ekspert sammenlignet med en gjennomsnittlig bruker. Dermed kan en liten mengde trening skape selvtillit.
- Start en reklamekampanje. Husk at Datavitenskap de siste tiårene har forandret verden. Gi stolthet over våre prestasjoner. Stress at vi fant ut hvordan vi kan bygge de komplekse beregnings- og kommunikasjonssystemene som gjennomsnittlige brukere tar for gitt. Hold alt lettvint, men husk studentene på hvorfor Datavitenskap er en leder blant akademiske disipliner. Smil og kyss, men kunngjør at fysikere og kjemikere egentlig bare holdes rundt fordi de “hjelper” informatikere. Vi trenger tross alt resultater fra enhetsfysikk for å hjelpe oss med å lage mindre, raskere transistorer, og vi trenger kjemikere for å forbedre fabrikasjonen av silisiumflis. Fysikere hjelper oss også med å lage bedre lasere for optiske nettverk, og har vært spesielt nyttige i å designe mindre og mer effektive antenner for trådløse nettverk. At antenne-design bare er et lite nettverk (og ikke dypt intellektuell som protokolldesign), men det er fint at fysikk kan hjelpe.