计算机学术界是不是喜欢发明一些没什么用的概念?
计算机学术界确实有时会“发明”一些在当下看来不那么实用，甚至有些“晦涩”的概念。这其实是科学研究的常态，不仅仅计算机领域如此，物理、数学、生物等各个领域都存在这种情况。那么，为什么会这样？这背后有什么原因？我们不妨深入探讨一下。
首先，我们要理解学术研究的本质。学术研究的驱动力往往是对未知的好奇和对基础原理的探索。很多时候，研究的起点并不是为了解决某个具体的、迫在眉睫的工业问题，而是为了理解“为什么会这样”、“是否存在一种更优雅的解决方案”或者“能否构建一个更普适的理论框架”。
打个比方，想象一下早期人类对天上星星的观测。他们最初可能只是好奇星星为什么会动，它们之间有什么规律。在这个过程中，他们可能会提出一些关于天体运行的假说，这些假说在当时看来可能与实际生活没什么直接关系，也无法立刻用于导航或者预测天气。但是，正是这些看似“无用”的早期探索，最终孕育出了天文学，并深刻地改变了我们对宇宙的认知。
计算机领域也类似。很多在今天看来至关重要的技术，其思想的萌芽都来自于一些“抽象”的研究。
理论计算机科学是典型的例子。比如，可计算性理论（Computability Theory）研究的是哪些问题是计算机可以解决的，哪些是不可以的。这其中就诞生了图灵机（Turing Machine）这样的抽象模型。在图灵机被提出的时候，并没有可以运行的“图灵机”实体，它只是一个纯粹的数学模型。很多人可能觉得，这玩意儿离实际编程和应用太远了。但正是图灵机的概念，奠定了我们对计算能力的理解，并成为后续所有计算机科学理论的基石。没有图灵机，就没有我们今天对算法复杂度的分析，也就无法理解为什么有些问题比其他问题更难解决。
形式方法（Formal Methods）也是一个例子。在软件工程领域，形式方法旨在用数学的语言来描述和验证软件的正确性。这意味着需要构建精确的数学模型来表达软件的行为，然后用逻辑推理来证明其符合规格。这听起来非常“理论化”，而且在实际项目中实施起来成本高、周期长，很多工程团队觉得“费时费力”，不如直接写代码然后测试。但正是这些严谨的形式方法，在航空航天、核能、医疗设备等对安全性要求极高的领域，发挥着不可替代的作用，它们能够发现一些传统测试方法难以触及的深层逻辑错误，避免灾难性的后果。所以，尽管在普通的应用开发中可能不那么流行，但它的“价值”体现在了最关键的地方。
编程语言设计也是一个充满“无用”概念的领域。每隔一段时间，就会出现一些新的编程语言，它们可能引入了新的范式（Paradigm），比如函数式编程（Functional Programming）、逻辑式编程（Logic Programming）、面向对象编程（ObjectOriented Programming）的更深层次发展，或者一些新的内存管理机制、并发模型等等。很多时候，这些新概念在提出时，往往显得“复杂”、“晦涩”，需要付出额外的学习成本，而且可能在某些应用场景下，效率并不比成熟的技术高。比如，早期函数式编程概念的引入，对于习惯了命令式编程的人来说，就像是学习一门全新的语言，需要改变思维方式。然而，正是这些不断演进的编程范式和概念，极大地丰富了我们解决问题的工具箱，也推动了软件开发的效率和质量的提升。例如，函数式编程的思想，现在已经深深地影响了许多主流语言，带来了更简洁、更易于维护的代码。
那么，为什么这些概念有时会“看起来”没什么用呢？
1. “杀鸡焉用牛刀”的时代局限性： 很多理论或概念的提出，是为了解决“未来可能出现”的问题，或者为了建立一个更完备的理论体系。当计算资源有限、应用场景单一的时候，这些“超前”的概念自然显得不那么实用，甚至有些“奢侈”。比如，分布式系统的理论研究，在早期单机计算是主流时，可能就被很多人视为“杞人忧天”。但随着网络和计算能力的爆炸式增长，分布式系统成为了现代计算的基石，当时的理论研究也就显得“先见之明”了。
2. 抽象的层次不同： 学术研究往往倾向于从更抽象、更普适的层面去理解和解决问题。而工程实践则更关注具体的实现和效率。两者之间存在一个“距离”。一个在学术界被广泛讨论的“概念”，可能需要经过多年的研究、发展和工程化，才能最终转化为人们日常使用的技术。这个转化过程本身就需要克服很多工程上的难题，例如性能优化、易用性设计、生态系统构建等等。
3. “好概念”也需要时间来被发现和接受： 很多优秀的思想，不是一开始就被所有人认可的。它们可能需要经过时间的检验，需要与其他技术结合，或者在新的应用场景下才能显露出其真正的价值。例如，我们现在习以为常的“垃圾回收”（Garbage Collection）机制，在早期就被一些人认为会带来不可预测的性能开销，不够“可控”。但随着内存管理的复杂性不断增加，自动垃圾回收的重要性也日益凸显，并成为了现代编程语言的标准配置。
4. 学术评价体系的导向： 学术界也有其自身的评价体系。发表开创性的、有理论深度的论文，往往比解决一个具体的、小型的工程问题更容易获得认可。这种评价机制在一定程度上会鼓励研究者去探索更基础、更具普遍性的问题，即使这些问题在当下没有直接的商业应用。
总而言之，计算机学术界“发明”一些看似“没什么用”的概念，是科学研究内在逻辑的一部分。这些概念可能是：
为未来铺路： 预见并解决未来可能遇到的问题。
构建理论基石： 建立理解计算世界的框架和规律。
激发新的思考： 挑战现有范式，探索更优雅、更强大的解决方案。
纯粹的智力探索： 满足人类对知识和理解边界的渴望。
虽然其中一些概念可能永远不会“落地”，或者需要很长时间才能找到合适的应用场景，但正是这种对基础、对可能性的不懈探索，才不断推动着计算机科学向前发展，并最终孕育出我们今天赖以生存的数字世界。那些“看起来”没用的东西，往往是隐藏在冰山之下、支撑起整个知识大厦的坚实基石。
首先，我们要理解学术研究的本质。学术研究的驱动力往往是对未知的好奇和对基础原理的探索。很多时候，研究的起点并不是为了解决某个具体的、迫在眉睫的工业问题，而是为了理解“为什么会这样”、“是否存在一种更优雅的解决方案”或者“能否构建一个更普适的理论框架”。
打个比方，想象一下早期人类对天上星星的观测。他们最初可能只是好奇星星为什么会动，它们之间有什么规律。在这个过程中，他们可能会提出一些关于天体运行的假说，这些假说在当时看来可能与实际生活没什么直接关系，也无法立刻用于导航或者预测天气。但是，正是这些看似“无用”的早期探索，最终孕育出了天文学，并深刻地改变了我们对宇宙的认知。
计算机领域也类似。很多在今天看来至关重要的技术，其思想的萌芽都来自于一些“抽象”的研究。
理论计算机科学是典型的例子。比如，可计算性理论（Computability Theory）研究的是哪些问题是计算机可以解决的，哪些是不可以的。这其中就诞生了图灵机（Turing Machine）这样的抽象模型。在图灵机被提出的时候，并没有可以运行的“图灵机”实体，它只是一个纯粹的数学模型。很多人可能觉得，这玩意儿离实际编程和应用太远了。但正是图灵机的概念，奠定了我们对计算能力的理解，并成为后续所有计算机科学理论的基石。没有图灵机，就没有我们今天对算法复杂度的分析，也就无法理解为什么有些问题比其他问题更难解决。
形式方法（Formal Methods）也是一个例子。在软件工程领域，形式方法旨在用数学的语言来描述和验证软件的正确性。这意味着需要构建精确的数学模型来表达软件的行为，然后用逻辑推理来证明其符合规格。这听起来非常“理论化”，而且在实际项目中实施起来成本高、周期长，很多工程团队觉得“费时费力”，不如直接写代码然后测试。但正是这些严谨的形式方法，在航空航天、核能、医疗设备等对安全性要求极高的领域，发挥着不可替代的作用，它们能够发现一些传统测试方法难以触及的深层逻辑错误，避免灾难性的后果。所以，尽管在普通的应用开发中可能不那么流行，但它的“价值”体现在了最关键的地方。
编程语言设计也是一个充满“无用”概念的领域。每隔一段时间，就会出现一些新的编程语言，它们可能引入了新的范式（Paradigm），比如函数式编程（Functional Programming）、逻辑式编程（Logic Programming）、面向对象编程（ObjectOriented Programming）的更深层次发展，或者一些新的内存管理机制、并发模型等等。很多时候，这些新概念在提出时，往往显得“复杂”、“晦涩”，需要付出额外的学习成本，而且可能在某些应用场景下，效率并不比成熟的技术高。比如，早期函数式编程概念的引入，对于习惯了命令式编程的人来说，就像是学习一门全新的语言，需要改变思维方式。然而，正是这些不断演进的编程范式和概念，极大地丰富了我们解决问题的工具箱，也推动了软件开发的效率和质量的提升。例如，函数式编程的思想，现在已经深深地影响了许多主流语言，带来了更简洁、更易于维护的代码。
那么，为什么这些概念有时会“看起来”没什么用呢？
1. “杀鸡焉用牛刀”的时代局限性： 很多理论或概念的提出，是为了解决“未来可能出现”的问题，或者为了建立一个更完备的理论体系。当计算资源有限、应用场景单一的时候，这些“超前”的概念自然显得不那么实用，甚至有些“奢侈”。比如，分布式系统的理论研究，在早期单机计算是主流时，可能就被很多人视为“杞人忧天”。但随着网络和计算能力的爆炸式增长，分布式系统成为了现代计算的基石，当时的理论研究也就显得“先见之明”了。
2. 抽象的层次不同： 学术研究往往倾向于从更抽象、更普适的层面去理解和解决问题。而工程实践则更关注具体的实现和效率。两者之间存在一个“距离”。一个在学术界被广泛讨论的“概念”，可能需要经过多年的研究、发展和工程化，才能最终转化为人们日常使用的技术。这个转化过程本身就需要克服很多工程上的难题，例如性能优化、易用性设计、生态系统构建等等。
3. “好概念”也需要时间来被发现和接受： 很多优秀的思想，不是一开始就被所有人认可的。它们可能需要经过时间的检验，需要与其他技术结合，或者在新的应用场景下才能显露出其真正的价值。例如，我们现在习以为常的“垃圾回收”（Garbage Collection）机制，在早期就被一些人认为会带来不可预测的性能开销，不够“可控”。但随着内存管理的复杂性不断增加，自动垃圾回收的重要性也日益凸显，并成为了现代编程语言的标准配置。
4. 学术评价体系的导向： 学术界也有其自身的评价体系。发表开创性的、有理论深度的论文，往往比解决一个具体的、小型的工程问题更容易获得认可。这种评价机制在一定程度上会鼓励研究者去探索更基础、更具普遍性的问题，即使这些问题在当下没有直接的商业应用。
总而言之，计算机学术界“发明”一些看似“没什么用”的概念，是科学研究内在逻辑的一部分。这些概念可能是：
为未来铺路： 预见并解决未来可能遇到的问题。
构建理论基石： 建立理解计算世界的框架和规律。
激发新的思考： 挑战现有范式，探索更优雅、更强大的解决方案。
纯粹的智力探索： 满足人类对知识和理解边界的渴望。
虽然其中一些概念可能永远不会“落地”，或者需要很长时间才能找到合适的应用场景，但正是这种对基础、对可能性的不懈探索，才不断推动着计算机科学向前发展，并最终孕育出我们今天赖以生存的数字世界。那些“看起来”没用的东西，往往是隐藏在冰山之下、支撑起整个知识大厦的坚实基石。
网友意见
你能意识到这一点，算是有个眉目了
你应该想一想，computer science到底是个什么学科
cs本质上是形式科学的一种，就是 formal science，这一块最大的就是数学
数学就是形式科学，数学不同于物理化学等自然科学，是客观存在的东西，也不同于经济等社会科学，形式科学上的东西，全是人定义出来的玩意
所以发明概念，其实就是这种学科的本行，这种学科就是干这种事的
但是有没有用，那是另外一回事了
搞研究的话，这些概念勉强有点用吧
但是为什么你会觉得没什么卵用呢？
原因很简单，将来你不读博，不留高校去非升即走，这些东西的确没什么卵用
工作中，多数时候用的都是计算机技术，而非计算机科学
其实科学的东西在工作中应用都相对有限，你想一下编译器，有多少人在做编译器？
这些年做编译器比较热门的应该是llvm和graalvm两个项目，算是比较大了，但其实也没多少人在做，大部分从业者也是在高校
绝大多数人都只是用编译器，并没有多少人真的在搞编译器
而且这种东西，很苦逼的一点就是，做完还开源，人家一开源，你想用这种工具牟利的企图就几乎破产了，所以企业也不愿意投入去研究这些东西，最终还是依赖高校
高校是事业单位嘛，所以很多时候经费来自国家，政府，拨款养着这些科研人员，让他们可心无旁骛地搞研究
科技的进步，最终还是由高校推动的
所以到底有没有用，看你将来打算做什么，如果你打算留校搞研究，那你最好把这些东西好好学学，类似的还有数学分析之类的
但是如果你只想冲出来赚钱，那这些东西你看看就是了，反正将来工作中你不用也会忘得很快
cs里面的操作系统，编译原理，数据库原理，计算机网络等其实都属于这种课
一般遇到这种东西，我都会去高校里面，看各国大学里面的教授们在干什么，然后想办法用上他们的成果
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