從第1臺電子計(jì)算機(jī)問世到現(xiàn)在已經(jīng)60年了,盡管計(jì)算機(jī)科學(xué)和技術(shù)繼續(xù)保持高速發(fā)展的態(tài)勢，但是計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)不能再采用以往一樣的方式發(fā)展，需要革命性的突破。如果一直順著過去形成的慣性發(fā)展，計(jì)算機(jī)科學(xué)的路子可能會越走越窄。我們需要靜下心來，認(rèn)真進(jìn)行反思，總結(jié)經(jīng)驗(yàn)和教訓(xùn)，以便將來更快更好地發(fā)展。

一、計(jì)算機(jī)科學(xué)的迷途

1．計(jì)算機(jī)科學(xué)不應(yīng)以把解決方案搞復(fù)雜為榮
    普遍認(rèn)為，計(jì)算機(jī)科學(xué)是“算法的科學(xué)”。美國計(jì)算機(jī)學(xué)會（ACM）對計(jì)算機(jī)科學(xué)有如下的定義：Computer Science as the "systematic study of algorithmic processes that describe and transform information: their theory, analysis, design, efficiency, implementation and application"。算法研究應(yīng)該是計(jì)算機(jī)科學(xué)的重要內(nèi)容，但是從某些意義上講，計(jì)算機(jī)科學(xué)“成也算法，敗也算法”。計(jì)算機(jī)科學(xué)有兩個基礎(chǔ)：可計(jì)算性和計(jì)算復(fù)雜性?？上?，目前學(xué)習(xí)可計(jì)算性的主要興趣在證明某些問題不可計(jì)算；學(xué)習(xí)計(jì)算復(fù)雜性的主要興趣在證明NP困難問題。在其他學(xué)科中很少見到科學(xué)家對不可解或?qū)嶋H上幾乎不可解的問題有這么大的興趣。電子工程科學(xué)真正幫助了電路設(shè)計(jì)，如芯片設(shè)計(jì)的EDA工具在集成電路產(chǎn)業(yè)發(fā)展中功不可沒。但計(jì)算機(jī)科學(xué)并沒有大大減輕編軟件的困難，軟件設(shè)計(jì)理論的確需要革命性的突破。
     上世紀(jì)70年代有一本書《計(jì)算機(jī)和不可解性（Computers and Intractability）》，作者是M. R. Garey和D. S. Johnson，很多學(xué)校都采用作為本科高年級或研究生教材，影響很大。這本書的扉頁上有一張漫畫，漫畫中一個人說：這個問題我不能解決，但是你也不能解決，因?yàn)樗荖P完全問題。說話那個人表現(xiàn)出十分得意的樣子。這幅漫畫影響了計(jì)算機(jī)界幾十年，從事計(jì)算機(jī)科學(xué)研究的人對解決不了實(shí)際需要攻克的困難問題一般不會有任何內(nèi)疚，因?yàn)檫@是大家都解決不了的NP問題。這種導(dǎo)向?qū)τ?jì)算機(jī)科學(xué)已產(chǎn)生了不好的影響。我們真正需要的不是發(fā)現(xiàn)一些理論上復(fù)雜的問題，而是要在用戶滿意的前提下盡可能有效地解決實(shí)際存在的復(fù)雜問題。計(jì)算機(jī)科學(xué)不應(yīng)以把解決方案搞復(fù)雜為榮，盡可能用簡單方法處理復(fù)雜問題是信息技術(shù)的生存之道。

2．應(yīng)當(dāng)重視確定可有效求解的問題邊界
     我們做的研究工作多數(shù)是改進(jìn)前人的算法或理論模型，至于沿著已開辟的方向究竟還有多大改進(jìn)的余地卻很少考慮，很可能這一方向已到了可有效求解的問題邊界，而另一方向有很廣闊的改進(jìn)空間我們反而沒有觸及。15年前，美國紐約大學(xué)的施瓦茨（Schwartz）教授在智能中心做過一個報告。他說，數(shù)學(xué)上已知的（knowable）問題邊界極不規(guī)則（如圖1所示）。就像油田開采一樣，在某個位置鉆井有油，偏離一點(diǎn)就沒有油。問題的可解性也很類似，某個問題在某些條件下是易解的，但是如果條件稍微改變一點(diǎn)點(diǎn)就很難解甚至不可解了。確定可有效求解的問題邊界，應(yīng)該是計(jì)算機(jī)科學(xué)的重要內(nèi)容。

圖1  數(shù)學(xué)上已知的問題邊界極不規(guī)則
3．并行處理不是萬能藥
      并行計(jì)算的成功與逐步普及容易使人產(chǎn)生錯覺，只要是單機(jī)難以解決的問題就想求助于并行計(jì)算機(jī)，但并行計(jì)算并不是萬能藥。計(jì)算機(jī)算法大致上可分成三類：（1）線性或幾乎是線性復(fù)雜性的算法，如分類（sorting）、商務(wù)處理等；（2）多項(xiàng)式或較低的指數(shù)復(fù)雜性算法，如矩陣運(yùn)算等；（3）指數(shù)復(fù)雜性算法，如各種模式轉(zhuǎn)換、規(guī)劃（planning）等。第一類算法一般可用微機(jī)或服務(wù)器實(shí)現(xiàn)；第二類算法和問題規(guī)模大或有實(shí)時要求的第一類算法需要并行計(jì)算機(jī)。已知的第二類算法幾乎都是科學(xué)計(jì)算。超級計(jì)算對第三類算法幫助不大，加速100萬倍也只能稍稍擴(kuò)大求解問題規(guī)模，需要尋找新的思路。線性提高并行處理能力不可能對付指數(shù)增長的組合爆炸問題（NP問題）。解決人工智能等問題的非確定算法（如搜索算法）在并行處理中，會出現(xiàn)加速比遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過處理機(jī)數(shù)的異?，F(xiàn)象（好的異常），但我的博士論文《組合搜索的并行處理（Parallel Processing for Combinatorial Search）》已經(jīng)證明，好的異常和壞的異常（并行不如串行）要么都存在，要么都不存在。除非能開發(fā)出指數(shù)增長的并行處理能力，否則用生物計(jì)算機(jī)的所謂海量并行也不可能有效地解決組合爆炸問題。解決人工智能等組合爆炸問題的根本出路在于對所求解問題本身的深入理解。

二、計(jì)算機(jī)科學(xué)不僅要研究復(fù)雜性，還要研究“簡單性”

1．復(fù)雜性與簡單性
      大多數(shù)理論計(jì)算機(jī)科學(xué)家熱衷于發(fā)現(xiàn)人為的難題，而不是尋求有效的方法解決實(shí)際問題。我們不僅需要刻畫問題困難程度的“復(fù)雜性理論”，計(jì)算機(jī)科學(xué)可能更需要建立“簡單性理論”，即如何發(fā)現(xiàn)最簡單的方法去解決實(shí)際問題。由于易解問題的邊界極不規(guī)則，我們特別需要一種理論指導(dǎo)算法設(shè)計(jì)者選擇努力的方向，需要知道往某一方向努力理論上還有多大的改進(jìn)空間。
例如，熱力學(xué)中有一個著名的卡諾循環(huán)（Carnot Cycle），其理論表述很簡單：
卡諾效率（Carnot Efficiency） = 1 – Tc/Th
Tc和Th分別代表熱機(jī)工作環(huán)境的低溫和高溫。這一極簡單的定律對熱機(jī)的設(shè)計(jì)起到非常大的作用。但是，在計(jì)算機(jī)科學(xué)里似乎從未見過這樣簡潔的對實(shí)際設(shè)計(jì)有指導(dǎo)意義的公式。

2．駕馭復(fù)雜性是信息技術(shù)創(chuàng)新的基本問題
    人工智能領(lǐng)域權(quán)威學(xué)者布魯克斯（Brooks）說過：“復(fù)雜性是致命的敵人?！毕到y(tǒng)復(fù)雜性研究已成為21世紀(jì)最重要的科學(xué)內(nèi)容，但計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的科研人員對這一最活躍的領(lǐng)域似乎關(guān)注不夠。在錢學(xué)森等老科學(xué)家的倡導(dǎo)下，我國學(xué)者在復(fù)雜巨系統(tǒng)和定性定量相結(jié)合的研究上已取得不少成果，有些成果應(yīng)對計(jì)算機(jī)科學(xué)家有重要借鑒意義。信息技術(shù)發(fā)展的歷史證明：信息技術(shù)發(fā)展遵循簡單性法則，過于復(fù)雜的技術(shù)往往被淘汰或變成脫離主流的技術(shù)，如Ada語言、數(shù)據(jù)流計(jì)算機(jī)、B-ISDN（寬帶綜合業(yè)務(wù)數(shù)字網(wǎng)絡(luò)）技術(shù)等。互聯(lián)網(wǎng)成功的原因之一在于KISS原則（Keep It Simple and Stupid）。我們應(yīng)認(rèn)真總結(jié)計(jì)算機(jī)的發(fā)展史，從中發(fā)現(xiàn)駕馭復(fù)雜性的規(guī)律，為計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的技術(shù)創(chuàng)新導(dǎo)航。

三、計(jì)算機(jī)科學(xué)要為技術(shù)實(shí)現(xiàn)“化難為易”提供科學(xué)指南
      以往的計(jì)算機(jī)科學(xué)為技術(shù)實(shí)現(xiàn)“化難為易”已經(jīng)提供了一些科學(xué)指南，但是做得還不夠。作為一門具有指導(dǎo)意義的科學(xué)，計(jì)算機(jī)科學(xué)應(yīng)該做得更好一些。在“化難為易”方面，下面幾個問題值得我們深思。

1．降低問題復(fù)雜性的關(guān)鍵是選擇合適的問題表述
      我剛從美國回國工作時，有感于國內(nèi)不重視不同于“計(jì)算方法”的算法研究，曾呼吁過國內(nèi)要大力開展真正的算法研究，現(xiàn)在我感到要強(qiáng)調(diào)問題的另一面。一類問題的復(fù)雜性取決于它的問題表述（問題復(fù)雜性可能是計(jì)算機(jī)科學(xué)中很少有的不變量），只要問題表述沒有改變，解決某一類問題的算法復(fù)雜性的下限就不可能改變。我們花了很多功夫優(yōu)化算法，但卻很少花功夫?qū)ふ液线m的問題表述，可能是撿了芝麻丟了西瓜。有些所謂NP困難問題并不反映實(shí)際問題的本質(zhì)“簡單性”，比如識別人臉對人腦而言可能就是一個簡單問題。我們不應(yīng)研究人如何“繞過”了指數(shù)爆炸，而是要研究我們采用的人臉識別表述方法如何把我們引入了指數(shù)爆炸的歧路，我們需要做的事情是選擇對人臉數(shù)據(jù)的簡單描述的模式。

2．改變問題分解的途徑可大幅度提高問題求解效率。
      我在美國做博士論文研究時，常常采用把一個問題分解成許多子問題的途徑來解決復(fù)雜問題，這是計(jì)算機(jī)科學(xué)里最常用的Divide and Conquer方法。最近我的導(dǎo)師Benjamin Wan教授告訴我，對有些問題，他現(xiàn)在采用分解限制條件的辦法比傳統(tǒng)的子問題分解，求解效率可高出上千倍。有些實(shí)際問題，像機(jī)場的實(shí)時調(diào)度，可能有上千種限制條件。傳統(tǒng)的求解方法是通過問題分解去縮小問題規(guī)模，如先分解到部門一級再綜合。這樣分解后的每一個子問題的復(fù)雜性并沒有減少。但如果對限制條件進(jìn)行分解，分解后的每個小問題只包含很少的限制，這樣的小問題就極其簡單，實(shí)際的求解效率可大大提高。

3．虛擬化是化繁為簡的關(guān)鍵技術(shù)
      一部計(jì)算機(jī)發(fā)展的歷史可看作計(jì)算機(jī)技術(shù)不斷虛擬化的歷史。上世紀(jì)70年代，IBM 370首先使用虛擬計(jì)算機(jī)概念。1992年布特勒·蘭普森在獲得圖靈獎時引用別人的話說過：“計(jì)算機(jī)科學(xué)中的任何問題都可以通過另外一個層次解決?！庇?jì)算機(jī)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展不可能完全做到先提出完美的頂層設(shè)計(jì)再按既定的標(biāo)準(zhǔn)發(fā)展，標(biāo)準(zhǔn)往往是在競爭中形成的。為了解決發(fā)展過程中互操作和兼容等問題，常常通過虛擬機(jī)的思路在更高的層次隱藏下一層的技術(shù)細(xì)節(jié)。我們要把虛擬機(jī)的思想理論化，使之成為計(jì)算機(jī)科學(xué)的重要內(nèi)容。

四、計(jì)算機(jī)科學(xué)應(yīng)重點(diǎn)突破技術(shù)發(fā)展的限制

1．一味提高速度不是明智的選擇。
      這些年來，計(jì)算機(jī)技術(shù)的高速發(fā)展得益于摩爾（Moore）定律，所以不少人言必稱摩爾定律。其實(shí)，計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展也受害于摩爾定律。CPU和計(jì)算機(jī)性能的不斷提高，確實(shí)緩解了某些過去不容易解決的困難，但也掩蓋了計(jì)算機(jī)科學(xué)中的一些基本矛盾，許多問題都指望通過計(jì)算機(jī)性能提高來解決。現(xiàn)在，芯片和計(jì)算機(jī)性能的提高已遇到功耗、可靠性和成本三面高墻，計(jì)算機(jī)科學(xué)應(yīng)重點(diǎn)突破這些技術(shù)發(fā)展的限制。例如，像現(xiàn)在這樣無限制地擴(kuò)大芯片面積和集成度，一個芯片里集成幾億甚至幾十億個晶體管，造成功耗很大，成本不斷增加，可靠性降低。近來許多專家都指出，一味地從提高芯片和計(jì)算機(jī)的速度上找出路不是一個明智的選擇。
     芯片器件的復(fù)雜性每年增長68％，到2018年單芯片內(nèi)晶體管數(shù)預(yù)計(jì)將超過140億個，而芯片設(shè)計(jì)能力（每個人月設(shè)計(jì)的晶體管數(shù)）每年只增長21％（CPU內(nèi)大量的芯片面積只能用來做增值不高的緩存）。集成電路產(chǎn)業(yè)的瓶頸在芯片設(shè)計(jì)，若不能有效掌控芯片的復(fù)雜性，即使有了10納米的新工藝，潛在的芯片能力也發(fā)揮不出來。怎樣才能把芯片所能提供的能力盡量發(fā)掘出來，需要在計(jì)算機(jī)科學(xué)上有所突破。

2．吸取工業(yè)化進(jìn)程的教訓(xùn)
      我們應(yīng)該從過去工業(yè)化的進(jìn)程中吸取教訓(xùn)。幾十年前，不管是化工還是鋼鐵，我們的前輩在實(shí)現(xiàn)工業(yè)化的過程中，并沒有認(rèn)識到他們的做法有什么不對?，F(xiàn)在，到了我們這一代，我們發(fā)現(xiàn)有很多不合理的地方：沒有給我們留下一個美好的環(huán)境，污染嚴(yán)重，浪費(fèi)資源等等。我擔(dān)心再過50年，我們的后人說，21世紀(jì)初有那么一批很蠢的計(jì)算機(jī)科學(xué)家，他們搞的信息化造成很多問題，浪費(fèi)了很多資源，對人類文明也是一種浪費(fèi)。我想，與其將來被別人批判，還不如我們自己批判自己，走一條更加符合人類社會發(fā)展規(guī)律的道路。我們需要反思：計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)是不是也走了一些彎路，是否應(yīng)該探索革命性的突破？

五、計(jì)算機(jī)科學(xué)要尋求大的突破。
     計(jì)算機(jī)科學(xué)的發(fā)展已經(jīng)到了相對成熟的階段，如何繼續(xù)向前發(fā)展是每一位計(jì)算機(jī)科學(xué)家需要認(rèn)真思考的問題。我們需要擺脫過去已經(jīng)取得的成就的拖累，提出新的發(fā)展思路。
1．重新發(fā)明網(wǎng)絡(luò)和操作系統(tǒng)
     最近，美國國家自然基金會（NSF）在計(jì)算機(jī)和通信網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域提出了新的研究方向，如投入3億美金的GENI項(xiàng)目，值得我們注意。美國NSF網(wǎng)絡(luò)和計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的主管官員趙偉教授告訴我，他的基本思想是要reinvention, 一個是要發(fā)明新的網(wǎng)絡(luò)，另一個是要發(fā)明新的操作系統(tǒng)。他們認(rèn)為，改進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)該是思科等公司的事，NSF不必為大公司賺錢操心。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)帶寬達(dá)到10Tbps時，分組交換可能已不能有效地工作?，F(xiàn)在的互聯(lián)網(wǎng)只相當(dāng)于郵政系統(tǒng)，NSF應(yīng)致力于發(fā)明相當(dāng)Express快件系統(tǒng)的新網(wǎng)絡(luò)。在操作系統(tǒng)方面，NSF不應(yīng)再支持研究Unix或Linux，而是要創(chuàng)造新的操作系統(tǒng)。
     NSF的科研布局使我想起了美國麻省理工學(xué)院（MIT）的“不為”原則：“不做只要努力一定能成功的課題”，即要做沒有成功把握的研究。我國863計(jì)劃中有不少工程性很強(qiáng)的項(xiàng)目，要求一定成功是無可非議的。但即使是基金和973項(xiàng)目中，帶有reinvention 性質(zhì)的項(xiàng)目也不多。今后，我們需要做一些目前還不能保證成功的研究。

2．內(nèi)容處理已成為必須突破的核心技術(shù)
      當(dāng)前，內(nèi)容處理已成為網(wǎng)絡(luò)瀏覽檢索、軟件集成（Web服務(wù)）、網(wǎng)格等計(jì)算機(jī)應(yīng)用的瓶頸，語義處理也是下一代操作系統(tǒng)的核心技術(shù)。形形色色的軟件技術(shù)最終都卡在語義上，語義處理已成為需要突破的關(guān)鍵技術(shù)。人工智能、模式識別等技術(shù)已有相當(dāng)進(jìn)展，但內(nèi)容處理還處于重大技術(shù)突破的前夜，究竟什么時候能真正取得突破性的進(jìn)展現(xiàn)在還難以預(yù)見。
      馮·諾依曼的最大貢獻(xiàn)是提出了在單臺計(jì)算機(jī)上把程序視同為數(shù)據(jù)的程序存儲式計(jì)算機(jī)模型，而語義研究的目標(biāo)是在整個網(wǎng)絡(luò)上實(shí)現(xiàn)將程序視同為數(shù)據(jù)。目前的瀏覽器已能做到不區(qū)分本地和遠(yuǎn)程的數(shù)據(jù)，將來可能實(shí)現(xiàn)的基于語義的操作系統(tǒng)應(yīng)做到不區(qū)分本地和遠(yuǎn)程的程序。也就是說，我們的目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)廣義的馮·諾依曼計(jì)算機(jī)，即聯(lián)網(wǎng)的計(jì)算機(jī)真正變成一臺計(jì)算機(jī)，在全球網(wǎng)絡(luò)上實(shí)現(xiàn)程序等同于數(shù)據(jù)。這是計(jì)算機(jī)科學(xué)家夢寐以求的理想，我們要持之以恒地追求。

六、計(jì)算機(jī)科學(xué)要成為提高辦事效率與質(zhì)量的“事理學(xué)”

1．計(jì)算機(jī)科學(xué)本質(zhì)上是“事理學(xué)”
      相對于研究物質(zhì)結(jié)構(gòu)原理的物理學(xué)，計(jì)算機(jī)科學(xué)本質(zhì)上是研究做事效率和成本的“事理學(xué)”。所謂做事包括科學(xué)工程計(jì)算、事務(wù)處理、信息服務(wù)等各種人類想做的事情。辦事就要講求章法、講求系統(tǒng)、講求組織，不僅僅是算法。蓋一幢大樓，包括土木、水電、供暖等各種子系統(tǒng)，建筑公司可以做到相互配合井井有條；但編制大型軟件失敗的項(xiàng)目比比皆是，原因多半出在各部件和子系統(tǒng)無法協(xié)調(diào)配合。我們應(yīng)不應(yīng)該反思：計(jì)算機(jī)科學(xué)究竟缺了些什么？這里面可能有些根本性的規(guī)律我們沒有掌握，怎么把一個事情做成功、做好，不僅僅是一個算法優(yōu)化問題。

2．關(guān)注服務(wù)科學(xué)
      最近，IBM公司提出一個新的目標(biāo)，叫做服務(wù)科學(xué)（Service Sciences）。專家們認(rèn)為，服務(wù)科學(xué)可以將計(jì)算機(jī)科學(xué)、運(yùn)籌學(xué)、產(chǎn)業(yè)工程、數(shù)學(xué)、管理學(xué)、決策學(xué)、社會學(xué)和法律學(xué)在既定領(lǐng)域內(nèi)融合在一起，創(chuàng)建新的技能和市場來提供高價值的服務(wù)。促進(jìn)技術(shù)和商務(wù)更緊密結(jié)合需要新的技能和技能組合，這些技能和應(yīng)用方法必須從大學(xué)起開始教授，創(chuàng)建“服務(wù)科學(xué)”學(xué)科的想法從此誕生。
      在美國，整個服務(wù)行業(yè)創(chuàng)造的價值已占全部GDP的70%以上，服務(wù)也需要科學(xué)做指導(dǎo)。IBM提出的服務(wù)科學(xué)全稱是SSME，即服務(wù)科學(xué)、管理和工程，將服務(wù)看成科學(xué)、管理和工程的結(jié)合，把計(jì)算機(jī)和商務(wù)緊密聯(lián)系起來了。美國很多學(xué)校已經(jīng)開設(shè)了服務(wù)科學(xué)課程，將來培養(yǎng)出來的就是美國的行業(yè)工程師。若干年前，當(dāng)有人從計(jì)算機(jī)硬件軟件中提煉出計(jì)算機(jī)科學(xué)時，不少人奚落嘲笑；現(xiàn)在服務(wù)科學(xué)剛剛出現(xiàn)地平線上，我們不應(yīng)當(dāng)挑剔它的幼稚，要以敏銳的洞察力捕捉先機(jī)。

七、計(jì)算機(jī)科學(xué)應(yīng)成為跨領(lǐng)域的二元或多元科學(xué)

1．尋找被打斷的“溝通鏈條”
      近代科學(xué)學(xué)科劃分過細(xì)、條塊分割，反而模糊了人們對事物的總體性、全局性的認(rèn)識。德國著名的物理學(xué)家普朗克認(rèn)為：“科學(xué)是內(nèi)在的整體，它被分解為單獨(dú)的部分不是取決于事物本身，而是取決于人類認(rèn)識能力的局限性。實(shí)際上存在從物理到化學(xué)，通過生物學(xué)和人類學(xué)到社會學(xué)的連續(xù)的鏈條，這是任何一處都不能被打斷的鏈條”。早在100多年前，馬克思在《經(jīng)濟(jì)學(xué)--哲學(xué)手稿》中曾預(yù)言：“自然科學(xué)往后將會把關(guān)于人類的科學(xué)總括在自己下面，正如同關(guān)于人類的科學(xué)把自然科學(xué)總括在自己下面一樣，它將成為一個科學(xué)?！泵鎸χ絹碓綇?fù)雜的問題，許多研究者開始探索從整體出發(fā)的研究方法，試圖尋找那條被打斷的“溝通鏈條”。

2．形成跨領(lǐng)域的二元或多元計(jì)算機(jī)科學(xué)
      計(jì)算機(jī)科學(xué)需要強(qiáng)調(diào)與自然科學(xué)、社會科學(xué)的交叉，應(yīng)該成為跨領(lǐng)域的二元或多元科學(xué)。將計(jì)算機(jī)學(xué)科分成科學(xué)與工程已不合時宜，南加州大學(xué)不再按照體系結(jié)構(gòu)作分界線區(qū)分計(jì)算機(jī)科學(xué)和計(jì)算機(jī)工程，而是按分析與綜合分類的新框架做區(qū)分，以分析為主的叫科學(xué)，以綜合為主的叫工程，計(jì)算機(jī)科學(xué)主要內(nèi)容是跨學(xué)科的分析，計(jì)算機(jī)工程主要從事面向系統(tǒng)的綜合。計(jì)算機(jī)科學(xué)要大大加強(qiáng)與物理學(xué)、生命科學(xué)及社會科學(xué)的交叉研究，形成計(jì)算物理學(xué)、計(jì)算生物學(xué)、社會計(jì)算等新學(xué)科，還可以形成“計(jì)算機(jī)+生命+物理”、“計(jì)算機(jī)+生命+社會”等三元交叉科學(xué)。這些交叉學(xué)科不僅僅是計(jì)算機(jī)的應(yīng)用擴(kuò)展，而是我們需要高度重視的計(jì)算機(jī)科學(xué)的未來主流方向。
      要做好這些交叉學(xué)科研究，必須加強(qiáng)以超級計(jì)算機(jī)為基礎(chǔ)的計(jì)算機(jī)模擬與仿真。我們不能認(rèn)為在Computer+X的交叉學(xué)科中，計(jì)算機(jī)只不過是一個工具。實(shí)際上這是若干新的科學(xué)，它既不是傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)科學(xué)，也不是原來的X學(xué)，而是把這兩方面或幾方面融合起來的新科學(xué)。計(jì)算機(jī)的發(fā)展對未來人類社會也將有重大影響。計(jì)算機(jī)科學(xué)家不但要和其他領(lǐng)域的自然科學(xué)家合作，還需要和社會學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、新聞傳播等方面的社會科學(xué)家更密切地合作?？傊?，今后計(jì)算機(jī)科學(xué)的研究，不能完全像過去一樣走越分越細(xì)的以歸約還原為主的道路，應(yīng)當(dāng)考慮走一條強(qiáng)調(diào)綜合集成的新道路。

八、對計(jì)算機(jī)學(xué)科教育的反思
      和美國NSF信息學(xué)部主任趙偉教授的一次對話引起我一些反思，趙偉教授認(rèn)為，美國學(xué)科教育的發(fā)展有不同模式，有些封閉保守，有些開放包容。美國較好的學(xué)科教育發(fā)展模式可能是醫(yī)學(xué)院和法學(xué)院，所有相關(guān)的知識都吸納在本學(xué)院里，其他的學(xué)院一般不教醫(yī)學(xué)和法律課程。工程學(xué)科也有較好的吸納性，其他學(xué)院一般不會開設(shè)電路設(shè)計(jì)課。但計(jì)算機(jī)學(xué)科是發(fā)散的學(xué)科，其他學(xué)院可開設(shè)各種與計(jì)算機(jī)有關(guān)的課程。計(jì)算機(jī)科學(xué)會不會像數(shù)學(xué)一樣把相關(guān)的知識都推出去，只剩下很少的內(nèi)容？計(jì)算機(jī)學(xué)院將來教什么課？
我國一些計(jì)算機(jī)教育專家也發(fā)現(xiàn)了同樣的問題，他們擔(dān)心計(jì)算機(jī)科學(xué)將逐步變成與現(xiàn)在數(shù)學(xué)差不多成為一門公共課。其實(shí)，如上所述，計(jì)算機(jī)科學(xué)方興未艾，還有許多計(jì)算機(jī)科學(xué)應(yīng)該重視的內(nèi)容尚沒有我們進(jìn)入我們的視野，尤其是計(jì)算機(jī)科學(xué)與自然科學(xué)、社會科學(xué)的交叉將會大大充實(shí)計(jì)算機(jī)科學(xué)的內(nèi)涵。我們真應(yīng)當(dāng)好好梳理一下，不要懵懵懂懂把計(jì)算機(jī)科學(xué)引入了很窄的死胡同。

致謝
本文有些觀點(diǎn)是在與美國NSF信息學(xué)部主任趙偉教授及其他學(xué)者討論中形成的，在此一并表示感謝。

2005年12月發(fā)表于《中國計(jì)算機(jī)學(xué)會通訊》