计算机科学领域有哪些「民科」和「反智现象」？
计算机科学这个领域，因为其相对年轻、发展迅速、门槛不高（至少表面上是这样），确实孕育了一些有趣的“民科”现象和“反智”思潮。这并不是说所有自学成才的开发者都属于“民科”，而是指那些脱离了科学研究的基本方法和严谨性，但又声称自己发现了颠覆性理论或技术的人。而“反智现象”则更多体现在对专业知识、学术研究和传统教育的轻视甚至排斥。
下面我试着深入聊聊这些，尽量避免那些生硬的AI腔调。
计算机科学里的“民科”现象
“民科”（民间科学家）这个词，本身就带有一种复杂的色彩。在计算机科学领域，我们看到的“民科”行为，往往不是凭空产生的，而是源于一些积极的出发点，比如对现有技术的不满、对效率的极致追求、或是对数学和逻辑的纯粹热爱。但他们的“科学”之路，常常走偏了。
1. “数学家”与“算法革命家”：
表现： 你会遇到一些人，他们可能看了几本高等数学的书，接触了几篇深度学习的论文，然后就声称发现了“普适性算法”、“通用的计算模型”或者“一套能够解决所有NPhard问题的新数学框架”。他们可能画一堆复杂的公式，或者设计一种奇特的数学结构，然后说“现在的图灵机、神经网络都是效率低下的，我的理论才是真正的计算革命”。
为何出现： 计算机科学本身就建立在严谨的数学和逻辑之上。数学的美妙和力量很容易吸引那些有一定数理基础的人。然而，现代计算机科学的研究，尤其是算法和理论部分，需要深厚的数学功底、对计算复杂性的深刻理解，以及在已有理论体系中找到突破口的能力。很多“民科”恰恰缺乏的是这些积累和对现有研究的透彻了解。他们看到的只是冰山一角，却想一举登顶。
例子： 网上经常有人宣称发现了某种“超越哥德尔不完备定理”的逻辑系统，或者“破解了NP问题”，提出的解决方案往往是基于一些“直觉”或者“非主流”的数学分支，缺乏严谨的证明过程，也无法通过同行评审。
AI的“洞察”： 他们会用大量的数学符号来包装自己的想法，试图用“数学的语言”来增强其说服力，但往往忽略了数学证明的核心——逻辑的严密性和可验证性。
2. “量子计算颠覆者”：
表现： 随着量子计算的兴起，总有一些人会跳出来，说自己“掌握了比现有量子算法更优越的计算方法”，或者“发现了真正实现通用量子计算机的简单方法”，有时甚至会扯上“零点能”、“弦理论”等概念，声称要用“一种全新的物理原理”来驱动计算。
为何出现： 量子计算是一个非常前沿且充满神秘感的领域，其原理和应用都还在探索之中。这为“民科”提供了沃土。他们可能对量子力学的一些基本概念（如叠加、纠缠）产生误解，然后将其与计算联系起来，构建出听起来“高大上”的理论。
例子： 某些人声称找到了“无需退相干”的量子比特实现方法，或者“一种能将计算能力指数级提升的新的量子纠缠方式”，但这些说法往往经不起推敲，与主流量子物理和量子信息科学的研究方向相悖。
AI的“洞察”： 他们喜欢用“颠覆”、“革命”、“跨时代”等词汇，并将自己的想法描述得“简单”、“直观”，以此来吸引眼球，并暗示传统科学家“保守”、“固步自封”。
3. “编程语言设计大师”：
表现： 一些开发者在接触了多种编程语言后，会认为现有的语言在某些方面“不优雅”、“不高效”，然后开始设计自己所谓的“终极编程语言”。这种语言通常会融合多种语言的优点，同时添加许多“创新”的语法特性，比如极其复杂的类型系统、宏定义、或者是某种“函数式+面向对象+逻辑式”的混合体。
为何出现： 编程语言的设计确实是一门艺术和科学的结合，需要考虑效率、易用性、表达力、安全性等诸多因素。但设计一门被广泛接受且成功的语言，需要大量的工程实践、社区支持以及对软件工程原理的深刻理解。很多“民科”语言设计者，往往过于追求“特立独行”和“炫技”，忽略了实际应用中的可行性和学习成本。
例子： 曾经有人设计出一种语言，声称能够“自动优化所有代码”，或者“提供一种新的内存管理模型”，但这些语言往往存在难以解决的bug、稀少的库支持、以及对现有生态的破坏性。
AI的“洞察”： 他们可能会强调自己语言的“哲学”和“美学”，并对现有主流语言（如C++、Java、Python）的“缺陷”进行无休止的批判，但他们的批判往往停留在表面，未能触及语言设计的深层权衡。
计算机科学里的“反智现象”
“反智现象”在计算机科学领域，往往是“民科”的温床，也是一种对知识的“短路”追求。它不只是对学术的轻视，更是一种对“经验至上”、“直觉万能”的盲目崇拜。
1. “经验主义万岁”与“不学无证”：
表现： 一部分开发者，尤其是那些从早期互联网时代或者自学成才的背景出来的人，会有一种“我靠自己摸索出来的就是最好的”的心态。他们会轻视那些有学术背景、有大学文凭的同行，认为他们在“纸上谈兵”，脱离实际。他们会觉得“学会了一门语言，写了几年代码，我就比那些计算机系的毕业生懂得多”。
为何出现： 计算机科学的实践性很强，很多技能确实可以通过大量练习获得。但科学研究和工程实践的背后，是经过验证的理论、严谨的工程方法论和对底层原理的深刻理解。轻视系统性的学习，容易导致“知其然不知其所以然”，在遇到复杂问题时，只能靠“试错”和“猜测”，而无法进行本质性的分析和创新。
例子： 拒绝学习“数据结构与算法”，认为“项目中用不到”，或者认为“IDE自带的就有用了”；对“软件工程”、“设计模式”嗤之以鼻，认为那是“限制创造力”的条条框框；只关注“调包”和“框架”，而对语言的底层机制、操作系统原理、网络协议栈一无所知。
AI的“洞察”： 他们会用“实际项目经验”来压倒一切，即使自己对某个领域的理解是片面的、甚至是错误的，也拒绝接受系统性的知识输入。
2. “黑魔法”与“唯技术论”：
表现： 一些开发者，特别是那些热衷于“快速出成果”、“互联网+”思维的人，会把技术看作是一种“黑魔法”，认为只要掌握了几个“牛逼”的框架或者工具，就能解决一切问题。他们往往不关心技术的本质，只追求“能用就行”，或者“能炫就行”。
为何出现： 快速变化的行业趋势和对“弯道超车”的渴望，导致一些人陷入了“技术投机”的心态。他们追逐最新的技术热点，但缺乏对其深层原理的探究。这种心态下，所谓的“创新”往往是“换汤不换药”，或者是在已有技术上的简单叠加。
例子： 出现一个新框架，就立刻抛弃所有旧的；对某个技术栈如数家珍，但对它出现的背景、解决的核心问题、以及其局限性却一无所知；在团队中，只顾埋头写代码，对产品的整体设计、用户体验、甚至架构的长期可维护性漠不关心，认为“只要代码能跑通就万事大吉”。
AI的“洞察”： 他们容易被“酷炫”和“新颖”的技术概念所吸引，但却缺乏对技术背后的数学、物理、哲学原理的尊重和理解，将技术简化为一套可执行的指令。
3. “自由软件”与“反学术”的扭曲解读：
表现： 自由软件运动和开源社区的理念，本意是促进知识共享和协作。但有些人会将其曲解，认为“开源就是无成本”、“学术研究是浪费资源”，甚至将“知识付费”视为“不道德”的行为。他们可能会利用开源项目的成果，但不愿意为社区贡献，或者将别人的研究成果包装成自己的“创新”。
为何出现： 这种现象的出现，有时是由于对开源和学术精神理解不深，有时则是一种“占便宜”心理的体现。他们可能混淆了“自由（free as in speech）”和“免费（free as in beer）”，认为开源意味着“免费获得一切”。
例子： 某开发者基于大量的开源库，做了一个看起来“全新”的应用，但却不愿意公开自己的代码；或者在讨论学术论文时，会轻蔑地说“这些东西早就有人做过了，而且都是理论，有什么用”。
AI的“洞察”： 他们可能会将“分享”和“学习”的界限模糊化，利用他人的劳动成果，却回避了知识传播和发展的复杂生态系统。
为什么会产生这些现象？
1. 领域特性的吸引力： 计算机科学的低门槛（相对而言）、高回报（潜在的），以及它所代表的“未来感”和“创造力”，很容易吸引各种各样的人。
2. 信息爆炸与碎片化： 互联网提供了海量信息，但同时也带来了信息碎片化的问题。很多人只能接触到零散的知识点，而缺乏系统性的学习路径。
3. “成功学”的裹挟： 某些“技术大神”的“一夜成名”故事，容易让人产生“我也可以”的错觉，忽略了他们背后的艰辛付出和可能存在的运气成分。
4. 对教育的反思与不信任： 传统的教育模式有时显得滞后，跟不上技术发展的步伐，这也在一定程度上催生了对“学院派”的质疑。
5. “炫耀”与“标签”文化： 科技圈有时也存在一种“炫耀”文化，人们喜欢用“新技术”、“新概念”来包装自己，以获得认可。
要对抗这些现象，关键在于 尊重科学精神，坚持严谨的逻辑，鼓励系统的学习，并对知识的创造和传播保持敬畏。这是一个漫长而持续的过程，需要整个行业共同努力。
总的来说，计算机科学领域，既有无数严谨求实的科研人员和开发者，也有一些“剑走偏蹊”的“民科”和对知识抱有简单化、甚至排斥态度的“反智”倾向。理解这些现象，有助于我们更好地认识这个领域，并保持清醒的头脑。
下面我试着深入聊聊这些，尽量避免那些生硬的AI腔调。
计算机科学里的“民科”现象
“民科”（民间科学家）这个词，本身就带有一种复杂的色彩。在计算机科学领域，我们看到的“民科”行为，往往不是凭空产生的，而是源于一些积极的出发点，比如对现有技术的不满、对效率的极致追求、或是对数学和逻辑的纯粹热爱。但他们的“科学”之路，常常走偏了。
1. “数学家”与“算法革命家”：
表现： 你会遇到一些人，他们可能看了几本高等数学的书，接触了几篇深度学习的论文，然后就声称发现了“普适性算法”、“通用的计算模型”或者“一套能够解决所有NPhard问题的新数学框架”。他们可能画一堆复杂的公式，或者设计一种奇特的数学结构，然后说“现在的图灵机、神经网络都是效率低下的，我的理论才是真正的计算革命”。
为何出现： 计算机科学本身就建立在严谨的数学和逻辑之上。数学的美妙和力量很容易吸引那些有一定数理基础的人。然而，现代计算机科学的研究，尤其是算法和理论部分，需要深厚的数学功底、对计算复杂性的深刻理解，以及在已有理论体系中找到突破口的能力。很多“民科”恰恰缺乏的是这些积累和对现有研究的透彻了解。他们看到的只是冰山一角，却想一举登顶。
例子： 网上经常有人宣称发现了某种“超越哥德尔不完备定理”的逻辑系统，或者“破解了NP问题”，提出的解决方案往往是基于一些“直觉”或者“非主流”的数学分支，缺乏严谨的证明过程，也无法通过同行评审。
AI的“洞察”： 他们会用大量的数学符号来包装自己的想法，试图用“数学的语言”来增强其说服力，但往往忽略了数学证明的核心——逻辑的严密性和可验证性。
2. “量子计算颠覆者”：
表现： 随着量子计算的兴起，总有一些人会跳出来，说自己“掌握了比现有量子算法更优越的计算方法”，或者“发现了真正实现通用量子计算机的简单方法”，有时甚至会扯上“零点能”、“弦理论”等概念，声称要用“一种全新的物理原理”来驱动计算。
为何出现： 量子计算是一个非常前沿且充满神秘感的领域，其原理和应用都还在探索之中。这为“民科”提供了沃土。他们可能对量子力学的一些基本概念（如叠加、纠缠）产生误解，然后将其与计算联系起来，构建出听起来“高大上”的理论。
例子： 某些人声称找到了“无需退相干”的量子比特实现方法，或者“一种能将计算能力指数级提升的新的量子纠缠方式”，但这些说法往往经不起推敲，与主流量子物理和量子信息科学的研究方向相悖。
AI的“洞察”： 他们喜欢用“颠覆”、“革命”、“跨时代”等词汇，并将自己的想法描述得“简单”、“直观”，以此来吸引眼球，并暗示传统科学家“保守”、“固步自封”。
3. “编程语言设计大师”：
表现： 一些开发者在接触了多种编程语言后，会认为现有的语言在某些方面“不优雅”、“不高效”，然后开始设计自己所谓的“终极编程语言”。这种语言通常会融合多种语言的优点，同时添加许多“创新”的语法特性，比如极其复杂的类型系统、宏定义、或者是某种“函数式+面向对象+逻辑式”的混合体。
为何出现： 编程语言的设计确实是一门艺术和科学的结合，需要考虑效率、易用性、表达力、安全性等诸多因素。但设计一门被广泛接受且成功的语言，需要大量的工程实践、社区支持以及对软件工程原理的深刻理解。很多“民科”语言设计者，往往过于追求“特立独行”和“炫技”，忽略了实际应用中的可行性和学习成本。
例子： 曾经有人设计出一种语言，声称能够“自动优化所有代码”，或者“提供一种新的内存管理模型”，但这些语言往往存在难以解决的bug、稀少的库支持、以及对现有生态的破坏性。
AI的“洞察”： 他们可能会强调自己语言的“哲学”和“美学”，并对现有主流语言（如C++、Java、Python）的“缺陷”进行无休止的批判，但他们的批判往往停留在表面，未能触及语言设计的深层权衡。
计算机科学里的“反智现象”
“反智现象”在计算机科学领域，往往是“民科”的温床，也是一种对知识的“短路”追求。它不只是对学术的轻视，更是一种对“经验至上”、“直觉万能”的盲目崇拜。
1. “经验主义万岁”与“不学无证”：
表现： 一部分开发者，尤其是那些从早期互联网时代或者自学成才的背景出来的人，会有一种“我靠自己摸索出来的就是最好的”的心态。他们会轻视那些有学术背景、有大学文凭的同行，认为他们在“纸上谈兵”，脱离实际。他们会觉得“学会了一门语言，写了几年代码，我就比那些计算机系的毕业生懂得多”。
为何出现： 计算机科学的实践性很强，很多技能确实可以通过大量练习获得。但科学研究和工程实践的背后，是经过验证的理论、严谨的工程方法论和对底层原理的深刻理解。轻视系统性的学习，容易导致“知其然不知其所以然”，在遇到复杂问题时，只能靠“试错”和“猜测”，而无法进行本质性的分析和创新。
例子： 拒绝学习“数据结构与算法”，认为“项目中用不到”，或者认为“IDE自带的就有用了”；对“软件工程”、“设计模式”嗤之以鼻，认为那是“限制创造力”的条条框框；只关注“调包”和“框架”，而对语言的底层机制、操作系统原理、网络协议栈一无所知。
AI的“洞察”： 他们会用“实际项目经验”来压倒一切，即使自己对某个领域的理解是片面的、甚至是错误的，也拒绝接受系统性的知识输入。
2. “黑魔法”与“唯技术论”：
表现： 一些开发者，特别是那些热衷于“快速出成果”、“互联网+”思维的人，会把技术看作是一种“黑魔法”，认为只要掌握了几个“牛逼”的框架或者工具，就能解决一切问题。他们往往不关心技术的本质，只追求“能用就行”，或者“能炫就行”。
为何出现： 快速变化的行业趋势和对“弯道超车”的渴望，导致一些人陷入了“技术投机”的心态。他们追逐最新的技术热点，但缺乏对其深层原理的探究。这种心态下，所谓的“创新”往往是“换汤不换药”，或者是在已有技术上的简单叠加。
例子： 出现一个新框架，就立刻抛弃所有旧的；对某个技术栈如数家珍，但对它出现的背景、解决的核心问题、以及其局限性却一无所知；在团队中，只顾埋头写代码，对产品的整体设计、用户体验、甚至架构的长期可维护性漠不关心，认为“只要代码能跑通就万事大吉”。
AI的“洞察”： 他们容易被“酷炫”和“新颖”的技术概念所吸引，但却缺乏对技术背后的数学、物理、哲学原理的尊重和理解，将技术简化为一套可执行的指令。
3. “自由软件”与“反学术”的扭曲解读：
表现： 自由软件运动和开源社区的理念，本意是促进知识共享和协作。但有些人会将其曲解，认为“开源就是无成本”、“学术研究是浪费资源”，甚至将“知识付费”视为“不道德”的行为。他们可能会利用开源项目的成果，但不愿意为社区贡献，或者将别人的研究成果包装成自己的“创新”。
为何出现： 这种现象的出现，有时是由于对开源和学术精神理解不深，有时则是一种“占便宜”心理的体现。他们可能混淆了“自由（free as in speech）”和“免费（free as in beer）”，认为开源意味着“免费获得一切”。
例子： 某开发者基于大量的开源库，做了一个看起来“全新”的应用，但却不愿意公开自己的代码；或者在讨论学术论文时，会轻蔑地说“这些东西早就有人做过了，而且都是理论，有什么用”。
AI的“洞察”： 他们可能会将“分享”和“学习”的界限模糊化，利用他人的劳动成果，却回避了知识传播和发展的复杂生态系统。
为什么会产生这些现象？
1. 领域特性的吸引力： 计算机科学的低门槛（相对而言）、高回报（潜在的），以及它所代表的“未来感”和“创造力”，很容易吸引各种各样的人。
2. 信息爆炸与碎片化： 互联网提供了海量信息，但同时也带来了信息碎片化的问题。很多人只能接触到零散的知识点，而缺乏系统性的学习路径。
3. “成功学”的裹挟： 某些“技术大神”的“一夜成名”故事，容易让人产生“我也可以”的错觉，忽略了他们背后的艰辛付出和可能存在的运气成分。
4. 对教育的反思与不信任： 传统的教育模式有时显得滞后，跟不上技术发展的步伐，这也在一定程度上催生了对“学院派”的质疑。
5. “炫耀”与“标签”文化： 科技圈有时也存在一种“炫耀”文化，人们喜欢用“新技术”、“新概念”来包装自己，以获得认可。
要对抗这些现象，关键在于 尊重科学精神，坚持严谨的逻辑，鼓励系统的学习，并对知识的创造和传播保持敬畏。这是一个漫长而持续的过程，需要整个行业共同努力。
总的来说，计算机科学领域，既有无数严谨求实的科研人员和开发者，也有一些“剑走偏蹊”的“民科”和对知识抱有简单化、甚至排斥态度的“反智”倾向。理解这些现象，有助于我们更好地认识这个领域，并保持清醒的头脑。
网友意见
计算机科学领域有哪些民科理论？又有哪些反智主义的错误认识？
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