为什么计算机科学没有系统的学派？
说计算机科学“没有系统的学派”，这话说得有点绝对，得辩证地看。要说像哲学、社会学、甚至某些自然科学那样，有清晰的、成体系的、历史悠久的“主义”或“流派”，确实不那么明显。但要是说它完全没有“学派”的影子，那也不尽然。
先说说为什么大家会觉得计算机科学不像其他学科那样有明显的学派。这背后有几个关键原因：
1. 年轻的学科，发展太快： 计算机科学是个相对年轻的学科，从理论的萌芽到如今的蓬勃发展，也就几十年的光景。想想看，牛顿力学发展了多少年？心理学有多少流派？哲学更是几千年了。计算机科学就像一个精力充沛的少年，一直在跑，一直在变化，很多理论和技术还在快速演进和融合，还没来得及形成稳定、固化的“学派”标签。很多概念和方法论一旦提出，很快就被新的、更优的替代或吸收了。
2. 强烈的工程和应用导向： 和一些偏向纯粹理论探索的学科不同，计算机科学从骨子里就带着浓厚的工程和应用基因。它的诞生和发展很大程度上是为了解决实际问题，是工程实践驱动的。这意味着它更关注“怎么做”，而不是“是什么”的哲学思辨。工程领域往往看重的是工具的有效性和效率，而不是哪个思想流派更“纯粹”或“正确”。一个新算法、一个新框架的出现，是看它能不能解决问题，提升性能，而不是看它属于哪个学派。
3. 跨学科的融合性： 计算机科学本身就是一个高度跨学科的领域。它融合了数学（逻辑、离散数学、概率论）、电气工程（电路、信号处理）、心理学（人机交互）、语言学（形式语言）、物理学（量子计算）等等学科的知识。这种多源头的交叉融合，使得它的理论体系不容易被单一的“学派”所垄断。不同的研究者可能从不同的学科背景切入，形成了各自的研究侧重和方法论，但很难说他们就属于某个独立的“学派”。
4. 实用主义的驱动和快速迭代： 计算机科学的研究者往往是实用主义者。他们追求的是有效的解决方案，是能够落地并产生影响的技术。当一项技术或理论被证明有效时，它就会被广泛采纳和使用，而不是因为其背后代表了某个特定的学派。这种快速迭代的特点，使得任何试图固化的“学派”都容易被新的潮流所淹没。
5. 强调“解决问题”而非“思想争鸣”： 很多时候，计算机科学的“学派”并不是通过激烈的思想辩论来形成的，而是通过对特定问题的解决方案的贡献来体现的。比如，有人在编译原理上贡献巨大，有人在操作系统设计上独树一帜，有人在人工智能算法上开创先河。这些贡献者们可能在方法论上有共性，但他们自己未必会给自己贴上“XX学派”的标签。我们更多的是看到“XXX方法”、“XXX架构”、“XXX理论”，而不是“XXX主义者”。
但是，说它“完全没有”学派的影子，也不对。我们其实可以看到一些隐性的倾向和研究范式的侧重，虽然它们不像传统的学派那样清晰明了：
算法与理论的严谨派： 这部分研究者非常重视数学上的严谨性和算法的理论分析。他们关注计算的极限、问题的复杂性（如 NPcompleteness）、以及形式化的证明。图灵奖的很多获得者都属于这一类，他们的工作奠定了计算机科学的理论基石。
工程实践与系统设计的实用派： 这类研究者更关注如何构建高效、稳定、可扩展的软件和硬件系统。他们可能不太纠结于最底层的理论证明，但却在操作系统、数据库、分布式系统、编程语言设计等方面取得了巨大的成就。他们的工作更像是工匠精神的体现，不断打磨和优化。
人工智能与认知科学的探索派： 随着人工智能的崛起，也出现了一些围绕智能本质、学习机制、认知过程的研究。他们可能从统计学、概率论、神经科学甚至哲学中汲取灵感，试图理解和复现智能。这部分研究的“学派”感会更强一些，例如早期符号主义和联结主义的争论，以及现在深度学习的兴起。
人机交互与用户体验的关注派： 这部分研究则将重心放在了计算机与人的互动上。他们关注界面的设计、用户心理、易用性等等，力图让计算机更好地服务于人类。
举个例子来理解：
假设我们要研究“如何让计算机做决策”。
严谨理论派可能会去研究决策问题的计算复杂度，证明某些问题不可解或难以解决，并设计出理论上最优的算法。
工程实用派可能会去设计一个能快速响应用户请求的决策引擎，关注其性能、资源消耗和稳定性。
AI探索派可能会开发一个机器学习模型来学习决策规律，或者研究基于规则的专家系统。
人机交互派可能会关注如何设计一个直观的界面，让用户能够理解和控制计算机的决策过程。
这些不同的角度和侧重，虽然都围绕着“决策”这个主题，但其方法论和关注点有所不同，可以看作是计算机科学内部的一些“研究方向”或“范式”，但很难称之为严格意义上的“学派”。
更重要的是，这些“范式”或“方向”之间并不是相互排斥的，而是经常相互促进和融合的。 一个在算法上取得突破的研究者，可能会启发系统设计者，反过来，系统设计中的瓶颈也可能促使理论家去寻找新的算法。人工智能的最新进展，也深刻影响了人机交互的设计。
总而言之，计算机科学之所以不像其他学科那样有鲜明的“学派”划分，更多是因为它的年轻、快速发展、强烈的应用导向、以及高度的跨学科融合性。它更像是一个不断生长、不断吸纳新元素的有机体，其内部的“分化”更多体现在研究方向、技术领域和方法论的侧重上，而不是以某种思想体系为核心的、固定的“主义”学派。这种“没有学派”的特点，反而是它充满活力和创新力的一个侧面。
先说说为什么大家会觉得计算机科学不像其他学科那样有明显的学派。这背后有几个关键原因：
1. 年轻的学科，发展太快： 计算机科学是个相对年轻的学科，从理论的萌芽到如今的蓬勃发展，也就几十年的光景。想想看，牛顿力学发展了多少年？心理学有多少流派？哲学更是几千年了。计算机科学就像一个精力充沛的少年，一直在跑，一直在变化，很多理论和技术还在快速演进和融合，还没来得及形成稳定、固化的“学派”标签。很多概念和方法论一旦提出，很快就被新的、更优的替代或吸收了。
2. 强烈的工程和应用导向： 和一些偏向纯粹理论探索的学科不同，计算机科学从骨子里就带着浓厚的工程和应用基因。它的诞生和发展很大程度上是为了解决实际问题，是工程实践驱动的。这意味着它更关注“怎么做”，而不是“是什么”的哲学思辨。工程领域往往看重的是工具的有效性和效率，而不是哪个思想流派更“纯粹”或“正确”。一个新算法、一个新框架的出现，是看它能不能解决问题，提升性能，而不是看它属于哪个学派。
3. 跨学科的融合性： 计算机科学本身就是一个高度跨学科的领域。它融合了数学（逻辑、离散数学、概率论）、电气工程（电路、信号处理）、心理学（人机交互）、语言学（形式语言）、物理学（量子计算）等等学科的知识。这种多源头的交叉融合，使得它的理论体系不容易被单一的“学派”所垄断。不同的研究者可能从不同的学科背景切入，形成了各自的研究侧重和方法论，但很难说他们就属于某个独立的“学派”。
4. 实用主义的驱动和快速迭代： 计算机科学的研究者往往是实用主义者。他们追求的是有效的解决方案，是能够落地并产生影响的技术。当一项技术或理论被证明有效时，它就会被广泛采纳和使用，而不是因为其背后代表了某个特定的学派。这种快速迭代的特点，使得任何试图固化的“学派”都容易被新的潮流所淹没。
5. 强调“解决问题”而非“思想争鸣”： 很多时候，计算机科学的“学派”并不是通过激烈的思想辩论来形成的，而是通过对特定问题的解决方案的贡献来体现的。比如，有人在编译原理上贡献巨大，有人在操作系统设计上独树一帜，有人在人工智能算法上开创先河。这些贡献者们可能在方法论上有共性，但他们自己未必会给自己贴上“XX学派”的标签。我们更多的是看到“XXX方法”、“XXX架构”、“XXX理论”，而不是“XXX主义者”。
但是，说它“完全没有”学派的影子，也不对。我们其实可以看到一些隐性的倾向和研究范式的侧重，虽然它们不像传统的学派那样清晰明了：
算法与理论的严谨派： 这部分研究者非常重视数学上的严谨性和算法的理论分析。他们关注计算的极限、问题的复杂性（如 NPcompleteness）、以及形式化的证明。图灵奖的很多获得者都属于这一类，他们的工作奠定了计算机科学的理论基石。
工程实践与系统设计的实用派： 这类研究者更关注如何构建高效、稳定、可扩展的软件和硬件系统。他们可能不太纠结于最底层的理论证明，但却在操作系统、数据库、分布式系统、编程语言设计等方面取得了巨大的成就。他们的工作更像是工匠精神的体现，不断打磨和优化。
人工智能与认知科学的探索派： 随着人工智能的崛起，也出现了一些围绕智能本质、学习机制、认知过程的研究。他们可能从统计学、概率论、神经科学甚至哲学中汲取灵感，试图理解和复现智能。这部分研究的“学派”感会更强一些，例如早期符号主义和联结主义的争论，以及现在深度学习的兴起。
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举个例子来理解：
假设我们要研究“如何让计算机做决策”。
严谨理论派可能会去研究决策问题的计算复杂度，证明某些问题不可解或难以解决，并设计出理论上最优的算法。
工程实用派可能会去设计一个能快速响应用户请求的决策引擎，关注其性能、资源消耗和稳定性。
AI探索派可能会开发一个机器学习模型来学习决策规律，或者研究基于规则的专家系统。
人机交互派可能会关注如何设计一个直观的界面，让用户能够理解和控制计算机的决策过程。
这些不同的角度和侧重，虽然都围绕着“决策”这个主题，但其方法论和关注点有所不同，可以看作是计算机科学内部的一些“研究方向”或“范式”，但很难称之为严格意义上的“学派”。
更重要的是，这些“范式”或“方向”之间并不是相互排斥的，而是经常相互促进和融合的。 一个在算法上取得突破的研究者，可能会启发系统设计者，反过来，系统设计中的瓶颈也可能促使理论家去寻找新的算法。人工智能的最新进展，也深刻影响了人机交互的设计。
总而言之，计算机科学之所以不像其他学科那样有鲜明的“学派”划分，更多是因为它的年轻、快速发展、强烈的应用导向、以及高度的跨学科融合性。它更像是一个不断生长、不断吸纳新元素的有机体，其内部的“分化”更多体现在研究方向、技术领域和方法论的侧重上，而不是以某种思想体系为核心的、固定的“主义”学派。这种“没有学派”的特点，反而是它充满活力和创新力的一个侧面。
网友意见
计算机严格讲应该是工程，硬件脱胎于电子，软件脱胎于数学，现在自称为科学是因为有几个A*算法，PAC学习理论这样的像科学的东西。注意，工程是解决问题，科学是解释问题，解释是对存在的事物给出一个逻辑自洽的阐释，从不同的角度就有了不同的学派，工程上东西不行比不过别人的就被淘汰了，没机会建立学派。
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