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从标题到反馈:写好一篇论文的十条基本原则

良好的学术写作习惯对于职业发展和学术进步非常重要。一篇结构清晰的文章可以让读者和审阅者被文中叙述的内容打动,进而试图理解和确认研究主张的观点,并将这些贡献传递到更广范围。然而,很多科学研究者难以写出高质量的文本——他们通常没有论文写作训练的经历。关于如何让读者被你的论文吸引,PLOS Computational Biology 的这篇文章向我们提出了十大原则,试图点出论文写作最需要注意的问题。遵循这些写作原则可以让你的论文更具吸引力,同时提高写作效率。

介绍

写作和阅读论文是科学家必备的核心技能。成功发表的论文通常作为科学家及其未来成就的衡量标准。一篇论文从写作到发表,涉及多方因素,且有各自的动机和优先权。编辑要确定论文是有意义的;评论要审查论文结果是否证明了结论;读者需要快速抓取论文的核心理念以决定是否详细了解;作者想要传达其核心观点,并向专家证明其发现是可行的。你可以从语句、段落、章节、全文等多方面做好论文的结构,从而更好地满足以上各方需求。

清晰的交流同样关键,因为「概念迁移」在科学的交叉授粉过程中是受限的一步,在生物科学及其他领域更是如此。由于科学分工越发细化,加强概念连接也就变得越发重要(和困难)。跨学科领域的交流只有在论文质量有保证的前提下才奏效。

要证明论文价值性和可靠性,需要数据和逻辑的支持。如果不认真规划论文逻辑,作者经常会缺失数据,或者在获取结论的过程中出现逻辑错误。尽管这些论文超出了我们的范围,其中逻辑必须极其清晰,才能有力地证明论文结论。

以下是优化论文结构的十条简单规则。前四条规则适用于论文的所有部分,以及其他沟通形式,比如许可和海报。中间四条规则有关论文主要部分各自的主要目标。最后两条规则为有效构建论文原稿提供了过程启发式的指导。

原则(规则 1–4)

写作即交流。因此,读者体验是首等重要的,所有的写作服务于这一目标。当你写作时,心中要时时有读者。以下四条规则是关于如何赢取读者。

规则 1:论文有一个中心主旨,并体现在标题中

如果读者一年之后还在向其同僚讲起你的论文主旨,这篇论文就是成功的。尽管论文在抵达最后的主旨之前通常要经过一些创新步骤,但要有所侧重。论文要聚焦在一个主旨上,同时关注多个方面会降低论文的说服力和传播性。

一篇论文的最重要元素是标题,你所读的标题的数量要远大于论文。标题首先映入读者眼帘,其质量好坏决定了读者是否会进一步阅读论文摘要。

标题不仅传达论文的中心主旨,也提醒你聚焦在传达这一主旨的文本上。科学毕竟是复杂数据中简单原则的抽象,而标题是对一篇论文的最后抽象。提前并定期地思考标题不仅有助于论文的写作,也有利于推进实验设计或者理论拓展。

第一条规则最难执行,因为它直面科学的核心挑战,即在有数据和逻辑支持的前提下使主旨和/或模型最为简单。最后,寻求平衡的斗争可能会导致一个多方面的贡献。比如,一篇技术论文也许同时描述了新技术及其生物结果,统一这两方面的桥梁是清晰地描述新技术如何用于新的生物学。

规则 2:假设写作对象对论文内容一无所知

由于你是某领域的世界一流专家,你需要通过论文发表的形式来接受小白读者的验证。绝大多数写作错误来自这一困境。论文作者需要设计安排所有的元素,决定对读者产生何种影响,进而努力达成这一目标。因此要从小白读者的角度去思考和写作论文。

由于读者在面对不理解的字词时会变的灰心丧气,清晰界定技术术语很有必要。不要使用缩写和首字母缩略,以免读者返回之前章节查看其含义。

懂得人类心理学的广泛知识有助于论文写作。比如,人类的记忆机制只能记住少量的术语,相比中间更容易记住开头和结尾。因此任何时候都要减少读者需要牢记的论文次要部分的数量。

规则 3:坚持原因、内容和结论(Context-Content-Conclusion/C-C-C)结构

绝大多数流行的(即令人难忘的)故事都具有起承转合的结构。从起头设置故事背景,在中间发展故事,导向结局——发现的问题找到了结论。这种结构减少了读者问「为什么你要这样说?」(缺少原因)或「所以呢?」(缺少结论)的机会。

讲故事有很多种方法,大多数时候,其中的差异在于读者的耐心与否。缺乏耐心的读者需要快速浏览核心内容,所以你可以把最重要的内容放在前面(就像新闻报道那样)。而 C-C-C 结构则是为那些有耐心,愿意花上时间理解深层次意义的读者准备的。这种结构的缺点在于无法吸引没有耐心的读者。不过,这个问题已经由目前论文的标题和摘要所缓解了。因此,看完介绍的读者很可能受到吸引从而开始阅读后面的正文。此外,「内容第一」的文章结构在科学范畴中可能会让读者催生出「作者主张的东西缺乏原因」,从而让文章变得缺乏可信度,所以我们主张将 C-C-C 结构作为科学文献的默认写作方式。

C-C-C 结构在多个尺度上定义了论文的结构。对于整篇论文来说,介绍段落设定了背景,实验结果是内容,而讨论章节带来了结论。在段落尺度上,C-C-C 结构则意味着首句定义主题或原因,中间几句话提出新的观点以供读者思考,最后的几句话得出结论。

偏离 C-C-C 结构的论文往往难以阅读,但是作者经常会因为自传性质的倾向而这么做。在科研生涯里,我们总是把最多的时间花费在生产内容上,而忽略了其他工作。我们进行实验,发展现有成果,并使用人类认知的能力来整合不同思想。想要将这一切按照时间顺序写进论文里是很自然的倾向。但对于读者来说,我们活动的大部分细节都是无关紧要的——读者不会关心达成结果之前的时间线,他们只关心论文最终的主张和支持它的逻辑。所以,我们所有的工作都必须重新格式化,这样才能让内容变得有意义,结论能被人理解和记住。

规则 4:避免委婉,使用并行优化的逻辑流

避免委婉:只有论文的中心思想才需要被多次提及。此外,每个主题只需要覆盖它自己的章节,从而减少主题变化的次数。相关的语句或段落应该围绕主题,而不是被无关的内容所侵占。思想也是这样,比如基于两个原因我们认为 xxx,两段叙述之间不要出现其他内容。

使用并行方法:与之相同的是,对于段落和句子,并行的信息需要用并行的方式来表达。并行主义可以让人们阅读文章更加轻松。例如,如果我们对于某种解释优于其他解释有三个独立的理由,我们应该用相同的语法来传递这些信息,这样可以让读者更加专注于理论。在句子或段落中多次使用相同的单词是没有问题的。请抑制自己使用不同单词阐述相同概念的欲望——这只会让读者思考其中的意义是否有所不同。

论文组成(规则 5-8)

论文的摘要、介绍、结果与讨论都适用于 C-C-C 结构,但各有些许不同。在下图中,我们将讨论这些专门结构的问题:

图 1. 论文三个重要部分的结构总结。Note:摘要是其中最特别的,它包含所有三个要素(原因、内容和结论),所以包含了所有三种颜色。

规则 5:在摘要中总结所有要点

摘要是大多数读者唯一会读的部分,这意味着摘要必须有效地表达论文的完整信息。因此,摘要的结构是高度保守的。以下详细介绍了每一个 C-C-C 要素的细节。

必须在背景介绍中让读者明白这篇论文要解决什么问题。第一句先介绍具体研究所属的更宽泛的领域为读者做一个思维定位,然后将背景逐渐缩小,直到研究者提出的开放性问题为止。成功的背景介绍能通过讨论文献中的缺失部分(即具体的问题)以及问题的重要性(即具体的问题和论文相关的宽泛领域之间的关系),为区分论文贡献和当前最佳打好基础。

最后,结论中将解释论文的结果,以回答背景介绍部分结尾提出的问题。通常在结论部分中还会有第二部分用于强调该结论如何推动宽泛领域的发展(即「重大意义」),尤其是在拥有广泛读者群体的更流行的杂志中。

这样的结构能使你避免摘要中最常出现的错误,即在读者开始理解之前就讨论结果。好的摘要通常需要多次精炼以确保结果能精准对应解决的问题,犹如钥匙能精准匹配其锁头。宽泛—狭窄—宽泛的结构能使你的读者群体更加广泛,同时保证你的观点的可信度(通常基于结果中有限的一部分)。

规则 6:在介绍中讨论这篇论文的重要性

介绍中需要强调在目前的知识或方法中出现的问题,以及这个问题的重要性。通常会使用多个逐渐具体化描述的段落并在最后清晰地指出文献中的缺失,然后再用一个段落总结这篇论文会如何解决这个问题。

第一段可以解释为什么细胞分化是一个很重要的议题,而且在该领域中,其本质原因尚未被了解(领域问题)。第二段可以解释一个具体的细胞类型中对分化的未知部分,比如星形细胞(子领域问题)。第三段可以提供一些线索,即一种特定基因可能用于驱动星形细胞的分化,然后说明这个假设尚未被测试过(你将要解决的子领域问题)。对问题的描述会使读者期待论文将给出的结果。

介绍中的每一个段落(除了最后一段)的结构都服务于加大差距这一 目标。每一段首先将读者定位到论文的主题(一到两个语境句),然后,在介绍论文中所针对的相关领域的关键的「未知」(结论)问题之前,先解释相关文献中的「已知」内容。在过程中需要不断给出问题背后的疑问的线索,这些线索将逐渐带领读者到达论文中未证实的假设或未被开发过的方法,并说服读者这个问题是可以解决的。在介绍中不该有超出论文目标的宽泛文献综述。这种集中于问题的结构能使有经验的读者更好的评估论文的潜在重要性,因为他们只需要关注所讨论的问题的重要性。

介绍的最后一段比较特别:概括地总结解决你刚提出问题的结果。它和摘要的不同点在于:不需要描述背景(已经在前面给出),对结果的描述更加具体,简单地预观论文的结果(如果需要的话)。

规则 7:用多个逻辑相关的陈述句(可辅以图表)给出支持论文中心思想的结果

结果部分需要使读者相信你的数据和逻辑能够支持核心观点。每一个科学论证都有其独特的逻辑结构,决定了论据的呈现方式。例如,一篇论文提出一个假设,检验某种度量方法在研究的系统中有效,然后使用这种度量方法证明假设是错误的。或者,一篇论文中可以提出多个假设(互相排斥),然后通过证据逐渐证伪,直到有一个假设被证实。论述需要包括服务于整体逻辑的约束和方法。

在论文准备的大纲阶段(详见规则 9),概述论文结果支持观点的逻辑结构,并将其转换为一系列陈述句,这些句子可以作为「results」部分的子标题(或图的标题)。大多数期刊都允许这种格式,不过即使你选择的期刊不允许,这些标题在写论文的时候也很有帮助,可以作为段落的开头介绍,或者在提交之前删除。这种清晰的逻辑结构使读者更加容易跟上论文的思路。

图、图的标题和图注非常重要,因为它们展示了对论文论点最客观的支持数据。此外,为节省时间直接略过摘要的读者往往会选择看图。因此,图的标题应该传达分析结论,图注应该解释结论如何得出。制图本身也是一门艺术。Edward Tufte 的书介绍了学习这门技艺的黄金法则。

「results」部分的第一段比较特殊,因为它通常概括解决引言所述问题的所有方法,以及论文提出的重要创新方法。大部分读者不读「methods」部分,因此这一段可以使读者大致了解论文使用的方法。

「results」章节后续的每一段都先以一两句介绍这一段要解答的问题,比如-「为了验证没有任何假象……」(To verify that there are no artifacts)、-「我们的度量的再测信度怎样?」(What is the test-retest reliability of our measure?),或者「我们接下来将测试……」。段落的中间部分展示问题涉及的数据和逻辑,然后以问题答案结尾。-例如,结论是没有检测到假象。-这样的段落结构可以让有经验的读者对论文进行事实核查。每一段的最后一句是总结句,这样很方便就可以找出哪一个结论值得质疑,以及检查每一段的逻辑。每段的结果都是一个逻辑陈述,后续的段落依赖于前面段落的逻辑结论,就像数学文献中的定理一样。

 

规则 8:讨论如何填补差距、论文的局限性和论文与该领域的相关性

讨论部分解释研究结果如何填补引言所述的差距,介绍研究的局限性和该研究对该领域的作用。这通常需要简单地重述研究结果,讨论局限性,然后介绍该研究对领域未来发展的核心贡献。讨论部分的第一段比较特殊,因为它通常概括了「results」章节的重要成果。一些读者会跳过结果部分,那么这一段至少可以让他们大概了解研究结果。

讨论部分后面的段落首先描述该论文的优缺点,然后通过与相关文献对比来评估该论文的优缺点。讨论部分通常会用一种聪明、非正式的方式谈论该论文的贡献,或者该贡献未来可以扩展的方向。

例如,第一段总结研究结果。二到四段介绍缺点,以及未来研究如何处理这些缺点。第五段介绍该论文如何推动领域发展。这样一步步地让读者在恰当的语境中理解论文结论。

写作流程(规则 9 和 10)

为了写出一篇好论文,作者可以妥善安排写作流程,养成好的写作习惯。论文不同内容的影响力各有不同,因此你应该根据其重要程度合理安排投入的时间。此外,接受来自同事、同学的反馈也可以帮助作者修改论文。选择正确的写作流程可以让写论文变得事半功倍。

规则 9:把时间花费到关键的地方:题目、摘要、图和大纲

科技文章的核心逻辑非常重要。它也是论文研究实验阶段和论文写作阶段的连接桥梁。因此,将正在进行的实验(比如在实验室会议上)转化为比较正式的文档,这在一定程度上可以帮助构建论文大纲。

你还应该按照各章节的重要程度分配时间。看题目、摘要、图的读者远远多于查看论文其他内容的读者,「methods」部分是阅读者最少的章节。所以,根据重要程度合理分配时间。

我们可以在写作之前先进行规划,从而高效利用各章节所花费的时间。写一个大纲。我们喜欢为每一个计划要写的段落写一句不太正式的句子。这通常有利于开始进行该段落的写作,而这些句子有可能成为节标题(section header)。文章有一个整体架构,因此每一段都应该担任推进文章的特定角色。这个角色最好在大纲阶段就进行详细检查和确认,减少在不适合文章的段落上浪费的时间。

规则 10:获取反馈,然后简化、重新使用、再次构造这个故事

我们可以把写作看作一个优化问题,你需要同时优化故事、大纲和所有句子。因此,不过分依赖自己原本的写作内容非常重要。在很多情况下,删去整段文字和重写是比在原有的内容上进行编辑更快速的输出优质内容的方式。

有很多信号提醒大家必须修改论文手稿(见表 1)。例如,如果你无法在几分钟内向同事描述论文的大纲,那么很明显读者也无法理清大纲。你必须进一步精炼论文内容。找到这些与优秀写作违背之处并进行改正可以帮助你全面提高文章质量。

表 1. 十条规则以及如何辨别文章违反了这些规则。

写好一篇论文通常需要来自多人的贡献。测试读者是必须的,可以确保整个论文是流畅的。他们还可以给出宝贵的建议,关于文章节奏哪里过快或过慢。他们可以辨别出什么时候需要回到绘图板,重新讲述整体内容。评审也非常有用。非科技反馈和冷漠的评审结果通常说明评审没有「get」整个文章脉络。非常具体的反馈通常能够指出某一段逻辑性不足。用积极的方式接受反馈非常关键。来自他人的反馈非常必要,因此找几个可以在这方面提供帮助的同事是提高论文质量的基本方法。为了维持好关系,不要忘了也阅读他们的文章作为回报哦~

讨论

本文的重心在于论文的结构,为此不得不省去了很多写作的细节问题,包括选词、语法、创造过程和合作。关于如何写作的文章可能永远都不完备,还有很多文章介绍如何进行科学论文写作 [见参考文献 9-17]。

个人风格通常使写作者偏离死板、保守的文章结构,阅读创造性地改变规则的论文也是一种乐趣。但是,和生活中的很多事情一样,完全掌握标准规则是成功改变规则的前提 [18]。遵循上述原则,科学家才能够将知识传递给更多的读者,连接不同的学科领域,更高效地实现整合科学。

参考文献

1.Hirsch JE (2005) An index to quantify an individual’s scientific research output. Proc Natl Acad Sci U S A. 102: 16569–16572. pmid:16275915

2.Acuna DE, Allesina S, Kording KP (2012) Future impact: Predicting scientific success. Nature. 489: 201–202. pmid:22972278

3.Paiva CE, Lima JPSN, Paiva BSR (2012) Articles with short titles describing the results are cited more often. Clinics. 67: 509–513. pmid:22666797

4.Carter M (2012) Designing Science Presentations: A Visual Guide to Figures, Papers, Slides, Posters, and More: Academic Press.

5.Murdock BB Jr (1968) Serial order effects in short-term memory. J Exp Psychol. 76: Suppl:1–15.

6.Schimel J (2012) Writing science: how to write papers that get cited and proposals that get funded. USA: OUP.

7.Tufte ER (1990) Envisioning information. Graphics Press.

8.Tufte ER The Visual Display of Quantitative Information. Graphics Press.

9.Lisberger SG (2011) From Science to Citation: How to Publish a Successful Scientific Paper. Stephen Lisberger.

10.Simons D (2012) Dan’s writing and revising guide. http://www.dansimons.com/resources/Simons_on_writing.pdf [cited 2017 Sep 9].

11.Sørensen C (1994) This is Not an Article—Just Some Thoughts on How to Write One. Syöte, Finland: Oulu University, 46–59.

12.Day R (1988) How to write and publish a scientific paper. Phoenix: Oryx.

13.Lester JD, Lester J (1967) Writing research papers. Scott, Foresman.

14.Dumont J-L (2009) Trees, Maps, and Theorems. Principiae. http://www.treesmapsandtheorems.com/ [cited 2017 Sep 9].

15.Pinker S (2014) The Sense of Style: The Thinking Person’s Guide to Writing in the 21st Century. Viking Adult.

16.Bern D (1987) Writing the empirical journal. The compleat academic: A practical guide for the beginning social scientist. 171.

17.George GD, Swan JA (1990) The science of scientific writing. Am Sci. 78: 550–558.

18.Strunk W (2007) The elements of style. Penguin.

from:https://www.jiqizhixin.com/articles/2017-10-30-6

简述百年计算机科学

计算机科学和数学的论文读起来向来很具有挑战性,但读完后收获也不小。我也并不总能够完全理解论文中的每一个批注,有时都无法完全明白作者的结论,但阅读它们仍然大大地开阔了我的眼界。

我是比较晚才开始意识到阅读学术论文的重要性的。当还是学生的时候,我记得我只读过两篇论文,其中一篇下面我会提到。作为程序员,我并没有很强的计算机理论背景。学术论文对我来说非常生涩和遥远。因而,我花了很长时间才意识到没有阅读这些论文对我的损失有多大。

我有些同事知道了我最近对学术论文有所研究后,都在问我建议他们从哪里开始。看了Michaels FeathersFogus做的一张类似的清单后,我也编辑了一份自认为代表了过去100年计算机科学发展历程的清单。在编辑的时候,我采用了如下的选择标准:

  • 这篇论文必须改变了世界
  • 这篇论文必须颠覆了我当时的既有观点
  • 每十年只能有一篇入选

这样的选择标准一定是非常苛刻也非常主观的。如果你认为我漏掉了什么,也许你也可以编辑一份你的论文清单。

论排中律在数学上,特别是函数理论中的重要性(1923)

直觉主义的建立早于“计算理论”,但前者对后者的建立至关重要。Luitzen Egbertus Jan Brouwer的早期构想其实是对证明法的一个批判,但是Arend Heyting在后来的工作中把直觉主义结合应用到了数理逻辑中。

我选择Brouwer的论文是因为它抛弃排中律强调价值的建设。Brouwer并不认为一个命题如果不为假,则必为真。他认为,命题必须要被严谨地正面证明为真才对。

作为一名程序员,计算一个值和仅仅表示这个值的存在两者之间之间的区别是非常紧密相关的。更重要的是,起源于Brouwer想法的构造数学在随后的类型论发展中起了至关重要的作用。

论可计算数及其在可判定性问题上的应用(1936)

Alan Turing之所以在编程社区之外被众所周知,是因为他在第二次世界大战中破解了密码系统,和他所遭到的迫害而且最后自杀身亡。这篇论文诞生于战争之前,当时他还是个年轻的博士生。

我发现自己很难用直觉来理解图灵所描述的一个现象——不可计算数。我对于认为计算本身有硬性限制,这种说法既让人费解,又充满魅力。

在著名的判定性问题上,尽管图灵机和Alonzo Church的λ演算都被证明了是不朽的模拟计算方法,Turing的文章还是因为勉强打败了Church提出的解决方案被出版。

通信的数学理论(1948)

我清楚得记得还在念大学的时候读到这篇论文时的震撼。我之前认为信息就跟幽默感和美感一样,是无形的。这篇论文让信息突然变成了准确而可量化的了。

Claude E. Shannon是信息论的鼻祖,他让现代信息和通讯技术成为了可能。

非合作博弈(1950)

这篇并不是跟计算相关的,严格意义上它甚至都不能算作一篇论文。John Nash的博士学位论文整整26页却只有2个引用,其中一个还是引用他自己以前的一篇论文。在这篇文章中,Nash阐述了一个基于非合作博弈的数学理论。这个理论在经济学和冷战策略上有着深远的影响,并且最终带给了Nash诺贝尔经济学奖。

就算你仅仅想看看Nash因为无法用当时的打字机打出来而手写的那些数学符号,这篇论文已经很值得一读了。

递归函数下的符号表达式及计算机器(第一部分)(1960)

给出John McCarthy)这篇Lisp的开山之作不足为奇。这篇文章把编程原理讲解地细致到了原子级别。

Carl Sagan说过要想完完全全从零开始做一个苹果派,你先得创造一个宇宙。McCarthy在这篇文章告诉我们,要想完完全全从零开始做计算,你只需要先创造S表达式。

分布式系统中的时间,时钟和事件顺序(1978)

Leslie Lamport在这篇文章里研究了同步和因果关系的极限,可以说能让人想起爱因斯坦的相对论。虽然他的文章在互联网出现之前就有了(论文参考了ARPA net),但是这篇论文开始谈及到与现代分布式系统密切相关的协调问题。

Lamport在2013年获得了图灵奖。有个笑话是:每个人都知道他早就该得图灵奖了,但大家用了很长时间才达成了“同步”一致。

概率加密(1983)

现代加密方法往往依赖于陷门函数 —— 它们的计算量不大,但几乎无法被逆推。这使得人们可以花费很小的代价加密数据,并且可以很有信心的说这是不可逆转的过程,而且在不知道关键信息的情况下解密数据是不可能的。RSA非对称密码体系)就是一个著名的例子。

但这类方法有个漏洞,即它们仍然允许密码破译者获得加密数据的部分信息。在这篇文章中, Shafi GoldwasserSilvio Micali提出且证明了一种弥补这个漏洞的方法——用随机的方式使加密过程不确定。

编写自成长的语言(1998)

编写代码是非常有意思的,开发一门语言同样如此。在这篇论文中,Guy Steele一开始让单词只有一种意思,然后再让单词同时具有多种意思。他提出了一个很好的观点,成长是一门语言的关键,其能力应该能随着时间的推移而改变,在人们编写代码的时候就能够诞生新的特性。

这个论点最先是在一次演讲中被人们所知道的。

实用的拜占庭容错和实时恢复(2002)

互联网是个很可怕的地方。网络和服务不仅可能完全无法使用,有时也会出现各种奇怪或恶意的行为,甚至互相损害。

做一个可容错的分布式系统常常会被称为“拜占庭将军难题”——意思是假想好几只军队需要协同合作才能成功攻城,但领导他们的将军们却并不完全可靠。

在这篇文章里,Miguel CastroBarbara Liskov描述了一个很有效率的算法,来保证即使三分之一的节点以任何恶意的形式失效,系统仍然是健康的。

对今天的分布式系统而言,这类算法非常有用。比如比特币系统,用了这种算法它只要没失去一半以上的计算能力,都可保证可用。

命题类型(2014)

Philip Wadler的任何一篇论文都可以上榜。这篇论文在我写作的时候仍然是草稿,却可谓是新的经典之作,论文中Walder的引用范围从电影独立日乐团双杰,他揭露了Curry-Howard同构性这种精妙对称性的本质。

同构性记录了逻辑命题和函数式程序种类之间非同寻常的关系。更重要的是,论文的开篇引用了Brouwer在1923年的论文中提出的直觉主义,作为函数对应于传统的直觉主义的构造性证明,这篇论文验证了直觉主义的重要性。

本文在我心中占有特殊的地位,因为在Wadlerd发布最新起草的文章的那个早上,我正好在做关于Curry-Howard同构性的演讲。但幸运的是,其内容没有什么实质性的改变,因而我没有给观众过时的信息。)

总结

我开始写这篇文章的时候正在抱怨我所在行业的短视。尽管我们这个行业的历史不长,从业者仍然对历史很不熟悉。我之前听说,有人问Bjarne Stroustrup,把lambda表达式引入C++是不是因为lambda表达式是个新潮的玩意儿——lambda演算可以追溯到20世纪30年代,比C++要年纪大多了。

但当回顾这份清单上的计算机科学家们的背景时,我不得不为自己的短视感到惊讶。上面说的这12个科学家中,有10个都是男性,且为白人。

因此,我想总结说,除非我有严重的偏见,我们仅仅用到了人类才华总和中很小的一部分。当我思考过去百年我们在计算机科学里走了多远的时候,我无法想象如果能调用更多的聪明才智,下个百年我们会有多么伟大的成就。

from:http://www.techug.com/100-years-of-computer-science