Предыдущая страница реферата | 1  2  3 | Следующая страница реферата

Далее, рассмотрим третий курс (пятый-шестой семестр). Десять часов в неделю. Как можно научить студентов? И только на 4-5 курсе начинают учить "по специальности". Но на пятом курсе уже преддипломная практика, там только спецкурсы, и то понемножку. То есть мы можем учить практически только четвертый курс. Разве так можно? Вот где проблема. Причем не могу сказать, что у меня есть решение.

Тезис третий - необходимость теории. Один мой бывший однокурсник сейчас профессор Западно-Берлинского технического университета. Я бывал у него, и он у нас побывал несколько раз. Я однажды его спросил, чему учат у них в университете. Выяснилось, что изучают и логику, и все остальное, но только формулировки теорем. Я его спросил: "Скажи честно, если я сейчас подойду к какому-нибудь вашему студенту и спрошу, что такое теорема Геделя о неполноте, он ответит?" "Нет, - говорит, - даже не вспомнит". "Тогда зачем так учить?" - "Ну, положено. А зачем вам теорема Геделя?" "Хотя бы для того, - говорю, - чтобы молодой специалист имел представление о границах применимости. Теорема Геделя говорит о том, что корректность арифметики не проверить средствами самой арифметики, и дает теоретические ограничения, что надо искать какие-то метатеории, привлекать дополнительные возможности. Если человек об этом даже не подозревает, он будет в каких-то местах напрасно тратить время. У меня был случай, когда один выпускник кафедры мат. физики, работающий у нас, должен был реализовать анализ потоков данных в программе. Он довольно быстро все реализовал. Самая мощная машина тогда была 486-я, и он на ней 4 часа тест из 20 строк гонял. Я посмотрел программу - простой перебор путей в графе. Я его спрашиваю: "Ты разве не знаешь, что число путей в графе растет экспоненциально относительно числа вершин?" - "Не знаю. Подумаешь, экспонента! Машина железная, все посчитает". Я ему долго читал лекцию про актуальную бесконечность, о том, что если в программировании видишь экспоненту, то надо искать другое решение. Это не значит, что надо сдаваться. Я часто привожу студентам такой пример. На конференции, посвященной 1000-летию алгоритма, в Ургенче (на родине Аль-Хорезми), была представлена статья Ю.В. Матиясевича "Что нам делать с экспоненциально сложными задачами?" Это мне нравится, это конструктивный подход. Не просто "Все, сдаюсь, больше ничего сделать не можем". Всегда можно найти частные случаи. Есть и другая противоположность "теоретического" восприятия задачи. Другой не менее известный ученый меня мучил, когда я сдавал кандидатский минимум: что значит теорема Геделя о неполноте? И заставлял меня на экзамене (за две недели до защиты диссертации!) признать, что из этого следует, что машина не все может. Но это не так! Нет общего подхода - найдем частные.

Например, знаете, на чем основана шифрация? Сводят задачу к какой-нибудь трудноразрешимой (например, разложение числа на множители). Мои коллеги, практики, сделали систему шифрации. Популярная система, продается хорошо. Они меня попросили показать кому-нибудь из коллег - насколько их работа теоретически обоснована. Я попросил Ю.В. Матиясевича посмотреть их статьи. Он минут 10 смотрел, тут же указывает мне фразу: "Поскольку никакого другого способа вычислить, кроме как простой перебор, нет, это трудноразрешимая задача". Мне даже обидно стало, что сам не разглядел. Вдруг найдется какой-то другой метод, который для данного конкретного класса задач найдет хороший алгоритм? Тогда все это рассыплется как карточный домик. Возможно, такого метода и не найдется, но математика отличается тем, что все надо доказывать. Они не доказали, что другого метода, кроме прямого перебора, нет. Я немного в сторону ушел от основной темы, но никакого противоречия по сравнению с тем, что я начал говорить, нет.

Итак, нужны теоретики, нужны исследования, и нужны доказательства. И уж если человек говорит, что эта система шифрации стойкая - будь любезен, докажи, что никакого способа, кроме полного перебора, нет. Другое дело, что и в некоторых классических задачах криптографии этот вопрос до сих пор открыт.

Если у тебя нет теоретической подготовки, то так и будешь перебирать пути в графе, не задумываясь об экспоненциальной сложности алгоритма. На практике это означает, что алгоритм работать не будет. Теория дает определенные границы: за что браться, за что не браться, где искать, где не искать. Где с самого начала надо искать срез, подзадачу, специальный случай.

Все-таки это знание составляет малую часть нашей профессии, 5-10%. Просто есть вещи, которые надо знать. Если ты их вообще не знаешь, можешь налететь на такие грабли, что лоб себе расшибешь.

"Нам нужны не приборы в принципе, а приборы в корпусе". Давайте, все-таки, поговорим о программировании. Я много раз читал лекции в Гамбурге, и в Классическом университете, и в Техническом университете, там даже поговорить о программировании часто не с кем. Две крайности: или "коробочники", которые умеют пользоваться стандартными программами, или теоретики, которые занимаются чем-нибудь таким, что неизвестно когда на практике осуществится. А людей, занимающихся нормальным программированием, часто и не встретить.

Я приведу еще один пример. Примерно в 1975 году мы получили первую ЕС ЭВМ 1030 среди гражданских организаций СССР, об этом даже в газетах писали. Первые ЕС ЭВМ шли только на оборону. И вот ленинградский мат-мех получил за счет того, что мы делали много программ для ЕС ЭВМ, самую первую машину. Пример состоит в следующем. Машина часто ломалась, а мы сидели вечерами, ночами. Делать было нечего, все темы были обсуждены, весь чай выпит. И вот я начал одну девицу-оператора учить своему любимому языку АЛГОЛ-68. Такой сложный язык программирования, и редко какой студент мог его освоить в полном объеме. Но времени было много, девица была симпатичная, надо было о чем-то говорить. И за длительное время, несколько месяцев, я научил ее так, что не каждый студент мог с ней сравниться. Говорю ей: "Теперь тебе надо переходить работать программистом. И зарплата выше, и работа интересная. Ведь что такое работа оператора? Поставить диск, загрузить машину". И тут я с ужасом понял, что она не знает, что программировать. Она не знает, как можно итеративно вычислить квадратный корень, она не знает, как устроен транслятор. Она знает язык программирования, экзамен сдать может, а программировать не может. На меня этот эпизод произвел очень сильное впечатление.

Прошло 25 лет, вроде бы многое изменилось. Но посмотрите, мы с Вами здесь сидим, каждые 10 минут дверь открывается. Каждый третий приходит с вопросом: "Андрей Николаевич, я хочу у Вас работать. Я слышал, что у Вас много людей занимается интересной работой". "Отлично, что ты знаешь?" "Я умею программировать на Паскале". "А что ты знаешь-то?". "Ну как, я же научусь". "Посмотри на список спецкурсов кафедры. Что из этого ты знаешь?". "Ничего". "И как ты будешь работать? Я тебя определю в группу "Телефония". Ты знаешь, что как устроено? Что ты там будешь программировать? Ты умеешь писать a:=b, a:=b+c, но ведь это не программирование. Надо знать, что программировать".

Результатом таких разговоров может быть одно из двух. Кто-то всю жизнь меня после этого ненавидит за то, что он хотел заниматься интересным делом, а злобный Терехов на него ушат холодной воды вылил, а бывают такие упрямцы, которые говорят: "Ничего, я научусь". Хорошо, первые три месяца стажировка, и если выяснится, что человек работать не может, ему просто вежливо скажут: "Извини, друг, нам надо двигаться дальше". Это не значит, что человек пропадет, может быть, он в другую группу попадет. Бывает, что люди с третьей попытки свое место находят. Бывает так, что человек научится в процессе работы, но это скорее исключение, чем правило. Правда, это обходится большими усилиями, чем у студента в процессе учебы, но зато закрепление совсем другое, и мотивация другая.

Итак, третий тезис был примерно такой. Между собой взаимосвязаны практика, границы между теорией и практикой, границы применимости теории, некоторые личные знания. Студент учил теорию, учил, куда не надо ходить, но я не хочу, чтобы это превращалось в основу науки. Я считаю, что все-таки основа науки в том, как надо делать. Я объясняю своим студентам, что системный программист - это сфера обслуживания. Мы не делаем конечных продуктов. Например, человек производит расчеты. У него есть какой-то результат. При этом он пользуется трансляторами, операционными системами, вычислительными машинами, которые придумали другие люди. И системщики - как раз те люди, которые делают трансляторы, инструментальные средства, разрабатывают методологии по их использованию. А потом уже прикладные программисты этими средствами и методологиями пользуются и получают конечный результат. Очень часто, кстати, люди видят только конечный результат, особенно когда идет речь о делении денег, и совсем не видят той дороги, тех трудностей, которые были потрачены, чтобы этот результат получить. Системное программирование - это довольно старое название. По-русски мы хорошо знаем, что такое системное программирование. Но были проблемы, как перевести это словосочетание на английский язык. Есть наука computer science, она более теоретическая. А есть наука software engineering. Вот я заведующий кафедрой software engineering. Еngineering - это разработка программного обеспечения. И мне кажется, что это довольно четко сейчас определилось.

Теперь следующий тезис, следующая проблема. Вот защищается мой аспирант у нас на Совете. Я сам член Ученого Совета. И каждый раз попадается какой-нибудь, мягко сказать, недоброжелатель, который, поскольку на Ученом Совете может выступать кто угодно, говорит: "Вы знаете, я не понимаю, почему это математика. Нет теорем, нет доказательств сходимости, почему эта диссертация защищается на математическом факультете?" В реальной действительности самый лучший ответ - сказать: "Вы ничего не понимаете в этой области". Времена, когда математика была только в теоремах, кончились, как минимум, 100 лет назад, а, может быть, и больше. В середине XIX века Ч. Бэббидж придумал вычислительную машину, в которой были все основные элементы (процессор, память, программа, хранящаяся в памяти). Дочь Байрона, Ада Августа леди Лавлейс, пятистраничный доклад на итальянском языке этого Ч. Бэббиджа преобразовала в 100-страничный английский текст, где впервые ввела слова "Переадресация", "Процедура", "Цикл" - это что, не математика? Это было сделано больше 150 лет назад. Была разработана новая модель.

Проблема решается просто, если говорить серьезно и без злобы. Просто мне уже надоело 20 лет объяснять одно и то же. Есть специальность - "Математическое обеспечение вычислительных машин, сетей и систем". Это не мат. анализ, не мат. физика. Есть критерии, предъявляемые к кандидатской диссертации. Новые результаты с практическим внедрением, языки программирования, их реализация, операционные системы, и, самое главное, модели. Математика начинается тогда, когда мы можем что-то формализовать, когда мы можем сформулировать задачу настолько точно, что можно построить алгоритм.

Почему возникли потребности в строгой формализации? Потому что пришло понимание того, что некоторые задачи в принципе нельзя решить, потребовалась алгоритмическая формализация, и с помощью этих формальных методов удалось доказать неразрешимость нескольких проблем. Первые такие доказательства были корректно получены в 30-х годах XX века. Почему это, когда я доказал, что этого нет и быть не может, это математика, а когда я построил формальную модель и по ней сделал алгоритм, который работает - это уже не математика? Никто не сказал, что только отрицательные результаты являются математическими. В нашей стране такой консерватизм особенно силен. Когда в 1953 году появилась БЭСМ, сразу появились диссертации, например, такого содержания: "Расчет скоса железнодорожного полотна". ВАК принял решение о недопущении к защите работ, носящих чисто расчетный характер. Это было правильное решение, но вместе с водой выплеснули и ребенка. Хорошо, чистый расчет по формулам - это не наука, все признают. Но, например, как сделать систему программирования для БЭСМ? Когда БЭСМ-6 появилась, в 1966 году, 6 коллективов делали операционную систему. И победили не самые известные академики страны. Я помню все фамилии, но не хотел бы их напоминать, чтобы никого не обидеть. Это в самом деле трудная задача.

Граница между "наукой" и "не наукой" в данном случае достаточно понятная, профессионал ее знает, но достаточно трудно формализуемая, и поэтому вызывает массу проблем в нашей науке. И постоянно на Ученом Совете кто-нибудь начинает объяснять, что это "не наука". Важно создать новую модель, новый язык, новый метод, новый алгоритм, показать, что он отличается от других. Я уже много раз был оппонентом, а не только руководителем диссертации. Для новичка, для человека со стороны это, может быть, будет даже удивительно. В задачу оппонента входит не только оценить, хорошая диссертация или плохая. Главная задача - оценить соотношение этой работы с другими известными работами. Не забыл ли диссертант, что это уже сделано? Он сравнивал свою работу с другими? Не забыл ли он какой-то важный результат, который был получен другим, а у него даже не упомянут? И второе - насколько корректно проведено сравнение собственной работы с другими известными работами? В требованиях ВАК четко указаны задачи двух оппонентов: насколько полно диссертант осветил другие работы в этой области и насколько корректно сравнил свою работу с ними. Если известен результат, перекрывающий результат диссертанта, а диссертант об этом не упомянул, то задача оппонента - об этом вспомнить.

Это проблема, которая есть до сих пор, и об этом надо писать в самых разных, и в научных, и в публицистических материалах. Есть такая наука, которая называется software engineering, в ней есть своя область деятельности, свои требования, свои критерии. Профессионалы знают, что сделать хороший транслятор - это очень трудно. Сделать технологию, которой будет пользоваться широкий круг людей - это тоже очень трудно. И так далее.

Например, сейчас у нас пора защиты дипломных работ. У меня защищается в этом году 19 человек. Итак, приходит студент V курса, проведший полгода где-то на практике. Показывает свою программу. Я говорю: "Хорошо, давай посмотрим, насколько научна твоя работа. Что здесь самое главное? Во-первых, насколько это новый результат? Писал ли кто-нибудь об этом раньше?". "Не знаю". "Ты делал обзор литературы?". "Нет"... Чем отличается исследователь от практика в худшем понимании этого слова? Исследователь поймет, что не надо изобретать велосипед. В наше время, когда есть Интернет, другие каналы получения информации, имеет смысл посмотреть, что сделали другие. С этого надо начинать. Далеко не всем это приходит в голову. Второе. Нашел, что такого результата нет, и ты его сам получаешь. Но есть похожие результаты. Проведи сравнительную характеристику. Меня раздражает такая ситуация: люди работали, писали дипломы, писали диссертации. Спрашиваешь: "Чем ваша технология лучше, чем остальные?" И следуют аргументы: "С одной стороны нельзя не признать, с другой стороны нельзя не согласиться..." Спрашиваю: "Ребята, вы потратили на эту работу столько сил и времени. Мы интуитивно понимаем, что это хорошо. Но разве так трудно все это четко сформулировать? У многих программ есть демо-версии, и сравнение их с вашим вариантом входит в работу". Нынешняя молодежь с трудом понимает, что просто сделать что-то, что работает, это меньше половины дела. Настоящий исследователь должен смотреть, как работают другие, скачивать демо-версии, читать инструкции - как у них запускается программа, научиться запускать, посмотреть, поработать, понять, что хорошо, что плохо, может быть, заимствовать какие-то идеи. Необходимо четко сформулировать, в чем твоя заслуга. Что ты такого сделал, чего у других нет? Сейчас этим занимаются только бедные диссертанты, и то, к сожалению, есть такая десятилетиями сложившаяся практика, что они занимаются этим в последний момент, когда уже "кирпич" пишут. Положено иметь обзор литературы по теме, они и сидят в библиотеке по 3 месяца в самом конце. И, между прочим, на моих глазах была ситуация, когда аспирант защищается по отладке, а его на Совете спрашивают: "Как это соотносится с такими-то методами отладки?" Оказалось, что он в библиотеке Академии Наук сравнивал свой метод с американскими работами, а то, что в СССР есть такие работы, и не знал...

Сейчас я попытаюсь еще раз сформулировать эту идею. Дали тебе работу - не поленись, потрать время, посмотри, что есть у других. Какие есть методы. Не изобретай велосипед. И в то же время - никакого низкопоклонничества перед Западом, даже если там есть какие-то публикации. Посмотри, насколько они хороши. Если хороши - используй, со ссылкой. Для этого и существует вся мировая наука, чтобы пользоваться ее результатами. Не надо ничего высасывать из пальца. Но плохо, когда человек не потратил времени на то, чтобы лишний раз посмотреть, а потом ему кто-то другой указывает на точно такие же, если не лучшие, результаты других исследователей.

Итак, важно умение сформулировать задачу, умение посмотреть на нее со стороны "что есть в мире", умение четко объяснить, что у тебя нового.

Я в очередной раз отвлекся, но все-таки закончу. Итак, приходит студент или студентка из мелкой фирмы с программой. Никакого анализа не сделано, сравнительных характеристик не сделано, никаких моделей не построено, ничему новому он не научился, то есть просто сидел и работал на зарплату. Что теперь делать? Я уверяю, что это не может быть дипломной работой. Дипломная работа обязательно должна нести элемент научного творчества.

А со студентами обычно происходит следующее. Преддипломная практика, слава Богу, на первом семестре пятого курса. И когда человек нормально практику прошел, чему-то научился и пришел с результатом, у него еще есть время на то, чтобы превратить эту работу в дипломную. Бывают смехотворные случаи. Два студента сделали транслятор с Java. Никаких ссылок - будто бы в безвоздушном пространстве. "Сколько вы знаете трансляторов с Java?" "Один или два". Поискали в Интернете - оказалось 20-30. "Дайте сравнительные характеристики". Выяснилось, что проигрывают в 500 раз одному из трансляторов. Говорю: "Ребята, я читал про унтер-офицерскую вдову, которая сама себя высекла, но не думал, что это может быть среди студентов мат-меха". Посмотрели программу - это оптимизирующий транслятор с языка С. Java - это интерпретатор по определению, поэтому их и сравнивать по эффективности нельзя, это задачи с совершенно разными целями. Умение грамотно сформулировать здесь было необходимо. Хорошо, что я успел увидеть эту дипломную работу, иначе над нами бы еще долго смеялись.

Или другой пример. Приходит студент с работой по теме "распараллеливание". Я не был научным руководителем, но, прочитав работу, почувствовал, что я такое сто раз слышал. У меня в это время дочь в Англии была, и как раз занималась распараллеливанием. Позвонил ей, она перечислила методы и средства, которые сейчас используются. На мальчика было жалко смотреть. Конечно, он получил нормальный результат, что-то сосчитал, и думал, что изобрел новый метод. Он был уверен, что никто в мире этого не знает. Откуда такая уверенность? Конечно, мы учим своих студентов тому, что "мат-мех лучше всех", но всему есть свой предел. Так же нельзя, ты же не один в мире.

Итак, тезис такой. Мы готовим специалистов в области software engineering, это своя предметная область, со своими законами, своими порядками, своими ограничениями, и, самое главное, со своими задачами. В то же время мы готовим университетских людей, которые должны быть способны, я на этом жестко настаиваю, не только написать программу и придумать эффективный алгоритм, но и сравнить, обосновать, понять теоретически возможные границы применимости. Это обязательно входит в университетское образование.

Но кто сказал, что только такие люди нужны? Мы переходим к следующему вопросу. Вот передо мной лежит проект программы. "Федеральная целевая программа электронной России на 2002 - 2010 годы". Мне очень понравилась фраза: "В настоящее время наблюдается определенное перепроизводство "массовых" специалистов с высшим образованием, в частности, в области создания программного обеспечения и технической поддержки информационно-вычислительных и коммуникационных систем, которые часто вынуждены выполнять функции, не требующие широкой теоретической подготовки, которые могут и должны замещаться специалистами со средним образованием". Еще год назад в связи с конференцией по Наукограду я изучал материалы про аналогичные зоны в Индии, в Ирландии. В Индии готовится в год 5000 master of science (аналог нашего высшего образования) и 27000 бакалавров. Мы пытались прикинуть, сколько у нас готовится. Получилось несколько тысяч программистов с высшим образованием очень разного профиля. У нас и железнодорожный институт, и институт водного транспорта готовит программистов, но все равно получается всего несколько тысяч. А бакалавров нет вообще. У меня, как видите, вся стена увешана досками с именами наших сотрудников, которые готовят команды на международные олимпиады по программированию. Пять лет подряд в десятке из 2500 команд, два года подряд чемпионы. Это приятно. Но только за 5 лет ни один из них не стал профессиональным программистом. Они математики. Сейчас Андрей Лопатин перешел на нашу кафедру и переучивается. Нельзя сказать, что у него все так бравурно идет, он тратит силы, время, и надеюсь, что из него мы сделаем профессионала. Это первый такой пример за 5 лет. Я и раньше пытался сказать, что мы слишком сильно сконцентрировались на результатах олимпиад. Действительно, важно побеждать на олимпиадах, важно иметь исследователей. У меня на предприятии есть несколько человек, таких, что если хотя бы один из них уйдет, мое предприятие лопнет. Есть люди, на которых держится предприятие, потому что они придумывают новые идеи, они все цементируют. У меня на предприятии больше 200 человек, а таких, без которых все остановится, 2-3, может быть, 5, если молодых прибавить. Если уйдут другие - можно найти им замену. Но именно остальные 200 человек выполняют основной объем работы. Бакалавриат у нас как-то не прижился, но нужно найти какие-то упрощенные формы.

Иногда говорят: "У нас такой отсев, у нас уезжают на Запад". У нас на кафедре немногие уезжают, за все годы человек 15 из 250-300 выпускников уехали за рубеж. Многие из этих 15 не просто так уехали, а по согласованию со мной перешли в компании в США, которые со мной же сотрудничают. То есть можно сказать, что эти выпускники со мной же и работают, только с другой стороны. Кстати, это очень помогает. Всегда приятно, когда там свои люди, говорящие по-русски, с нашим менталитетом. Дело не в английском языке, у нас по-английски все говорят, но когда там сидит человек и может поговорить на "ты" с кем-то из наших, это всегда сильно помогает. Так что это даже нельзя назвать потерей. Бывает отсев, когда уходят в другие компании. Бывает так, что выпускник нашей кафедры уходит за зарплатой в 1000 долларов. Я столько платить не могу. А они уходят, и часто страдают. Вот сейчас Artificial Life объявила, что закрывается, другие компании сокращают количество сотрудников. Я не то что мстительный, я слежу за своими учениками. Этот был вынужден уйти туда, этот туда. Не все у них плохо, слава Богу, но за длинным рублем гнаться не стоит, особенно в молодые годы.

Рекомендуем скачать другие рефераты по теме: конспекты уроков в 1 классе, сочинение на тему онегин.





Предыдущая страница реферата | 1  2  3 | Следующая страница реферата