人人都该学写程式的反思：也许我们更该学习的是「电脑思维」

近年来，程式设计在全球带起一股风潮，写程式不再是男性专属，而是不分男女老幼的全民运动。读者是否也发现身边越来越多朋友加入写程式的行列，甚至开始自学写程式呢？

Yipit 创办人曾说：「coding 不是工程师的专利，每个人都要学习程式语言」，例如在全球各地举办的 rails Girls 工作坊，就帮助许多女性进入 Ruby 以及 Rails 的程式世界。除了摆脱过去写程式是男性专属的既定印象，写程式的年龄层也有年轻化的趋势，像是 Rails Girls 创办人推出教小朋友写程式的绘本、英国小学生使用 iPad 学习写程式等新闻屡见不鲜。

此外美国非营利机构 Code.org 曾找来多位科技名人如 Bill Gates、Mark Zuckerberg 以及体育界和政界明星拍摄短片，倡导每个人都该学习写程式，呼吁社会该更加重视程式教育以解决工程师短缺问题。来自爱尔兰 CoderDojo 则是鼓励年轻人与小朋友写程式的非营利组织，据点分布于全球多个城市。

然而，面对这股全民写程式的浪潮，曾任 TripAdvisor 软体工程师、现任 LinkedIn 资深软体工程师的 Yevgeniy Brikman 在其个人部落格发表「Don't learn to code. Learn to think.」一文，认为这股鼓吹大家学习写程式的风潮有点误导大众，他认为大家在学习写程式的同时，更重要的是学习电脑科学的思维模式。

大家对程式设计多少有点理解是好事，但写程式不该成为最终的学习目标。写程式是一种工具，是达成目标的方法。那麽真正的目标是什麽呢？Yevgeniy Brikman 认为，让大家学会全新的思考模式才是真正的目标，我们该试著学习电脑科学而不只是写程式。接下来，将会解释两者的差异，并解释为何学习电脑科学更为重要。

欢迎来到真实世界

首先，或许很多人会想问：「无论是程式设计或电脑科学，到底跟我有什麽关系？为什麽我该关心？」

事实上，在阅读本文时，您可能正使用 Chrome 或 Firefox 浏览器开启网页，装置则是採用 Windows 或 OS X 系统。而您今天大概花了一些时间收发 email、浏览朋友的 Facebook 动态或在 Youtube 看了几个热门影片。现代人的生活与电脑紧密连结：医疗记录、税务记录、个人履历等等，各种想得到的服务几乎都能在电脑上操作。

而现在可能拿在您的手上、放在口袋或手边的智慧型手机，使用了 GPS 定位，配备相机、触控萤幕还有许多应用程式。此外您每天接触的电视节目、电影、音乐、游戏等等都与电脑绘图和数位音效处理紧密相关。

出门在外您可能会使用 Google Map 寻找路线，现在甚至有 Google 无人驾驶车行驶于一般道路。而飞机则有自动驾驶、甚至在高空中也有 Wifi 以及与塔台的通讯系统。再更高一点，太空中的卫星正遵循轨道围绕著地球，提供气象资讯与即时卫星影像。

软体正在吃掉全世界。但这一切都还只是开始，在人们意识到这件事之前，大家早已穿戴起科技产品、用电脑程式控管家中门禁，并在不久的将来让机器人清扫环境、乘坐在无人驾驶车裡通勤、居住在虚拟实境裡。

刚刚提到的所有科技都是由软体驱动，在生活中的每个层面，大家都被程式码环绕，而未来程式码的数量只会不断增加，所以电脑科学和写程式与每个人的生活都有紧密连结。

什麽是电脑科学？

根据维基百科定义，电脑科学是系统性研究讯息与计算的理论基础，以及研究它们在电脑系统中如何实作与应用的实用技术学科。以下是几个电脑科学相关概念解释：

问题解决（Problem solving）透过学习演算法，像是 divide and conquer、 recursion、heuristics、greedy search、 randomized algorithms 等，帮助你解决问题。
逻辑（Logic）使用精准和正式的方法去思考，包括 abstraction、 boolean logic、number theory、set theory 等理论，帮助你更严谨的解决问题。
数据（Data）你会开始接触资讯理论并开始提出类似「什麽是资讯？」、「如何呈现资讯？」等这类问题。
系统 Systems如何设计并建立一套複杂的系统且同时满足一连串的要求和限制呢？系统工程几乎在所有的商业模式中都是是相当重要和基本的。
思考（Thinking）理解人类心智的最好方式便是複製，像是人工智慧 AI、自然语言处理等是走在最前端的科技，其不止牵涉电脑科学，同时还有生物学、心理学、哲学和数学。

注意到了吗？上面完全没有提到跟写程式相关的词彙，这是因为写程式只是实现电脑运算的一种工具，写程式并不包含在电脑科学的概念宗旨裡。

电脑科学不只是跟电脑相关，就如同天文学不只是望远镜、生物学不只是显微镜、化学不只是烧杯试管一般。科学是与工具无关的。
——Michael Fellows and Ian Parberry

事实证明，比起电脑，我们更倚赖另一种运算工具：大脑！而电脑科学的目标正是要教导我们以一种全新、普世且能被广泛应用的方式思考。当科技变得越来越普及时，这种全新的思考方式将会变得跟物理、数学、生物、历史等学科一样重要。

总而言之，光是思考是不够的，我们必须知道如何应用。在物理领域，我们以磁铁、棱镜进行实验；在生物领域，我们以培养皿、试管进行观察；在电脑科学领域，我们学习写程式。

什麽是程式设计？

程式设计，或说是写程式，是指如何对电脑下指令以完成某些动作。如果从来没写过程式，您大概曾经在 App 中点击过某些按钮，这些 App 正是由许多程式码组成，透过程式码告诉电脑如何展示介面、要在哪裡取得数据以及如何回应使用者的点击。

程式设计完全是基于上述电脑科学的原则，刚刚谈到的逻辑、演算法、系统工程等能用来建构任何事情，从您正用来阅读本文的浏览器到飞机上的自动驾驶程式都可以。即使程式设计牵涉到许多数学与结构，但这同时也相当能激盪创意的实作：用一条条的程式码，就能把想法化为真实存在的产品。
学习程式设计能为你带来不少好处，以下 Yevgeniy Brikman 提出三点：

DIY如果你会写程式，你就能建立专属于自己的成品，从最简单的开始，例如用 Excel 表格计算自己的税务资讯，更难一点点，建立自己的网站、开发自己公司的 App 甚至打造一款手机游戏与朋友共享。
故障排除一旦你开发了 App，便会发现要开发其他 App 也没那麽难了。一旦你不再害怕电脑——未知的部分——你就朝著成为技术支援专家前进一步。当科技接触生活中的每个部分，了解并且探索如何操作它就变得跟学习如何阅读一样重要。
职涯。学习电脑科学的目标不是为了成为专业工程师，如同我们从小在校园裡学习数学、物理、化学一样。不过如果发现自己对电脑科学有兴趣的话，不难发现软体工程是现在成长最为快速、高薪的工作选项之一。

把电脑科学和程式设计结合在一起

最后让我们再总结一下：

电脑科学是一种新的思考方式，其中的概念对身处在充满科技环境中的每个人相当有用。
程式设计是学习电脑科学相当重要的一环，用于将电脑科学的思维付诸实行。然而程式设计本身并不该被视为学习终极目标。

如何开始第一步

身处在这个时代，幸运的是我们手边有许多资源能从今天开始自学电脑科学！事实上，这可能是最好入门的学科了，你只需要一台电脑和网路就够，正在阅读本文的读者大概都具备了这两项基本条件了！
透过以下学习平台，大家今天就能开始上电脑科学的第一课：

大学课程

线上课程

社团与组织

本文发表自赵伊凡BLOG