任何科学领域今后将免不了在数字计算机上进行计算和模拟。这是信息学家工作的开端还是结束？

信息学是一个手脚不停的、不太有礼貌的面颊丰满的胖娃娃。某些上层人物觉得它是动人心弦和前途无量的。但有身份的科学老太却以更多的不安，而不是以温柔的眼光来看待这个好动的孩子。这个年轻的高康大（Gargantua，文艺复兴时期法国作家拉伯雷所著政治讽刺小说《巨人传》的主角。——译注），兴高采烈地践踏着维护得很好的历史花园，提出许多不应当提的问题。由于无根据的乐观主义，又无能力自我批评，它成长得太快，身体康壮，却令人厌恶的捣蛋。举例说，是否有一个领域像信息学那样，同样的性能，在十年中价格降低两个数量级？今天一台总体微处理器的性能比IBM1401提高3 ~ 5倍，在1965 ~ 1970年，IBM1401配备了大量管理中心。但这还不是事情的全部。目前，一台兆八位位组的快速存储器价值10万法郎，预见到1986年它的价格仅为目前的百分之一！1974年，美国空军曾宣称，他们的信息处理费用，80%用于逻辑方面，20%用于设备方面。但不久，设备的费用仅为总价格的百分之几。相反地，逻辑方面的费用却只有增加。

大体上，信息学经历三个阶段。1960年前（史前时代），处理器和存储器售价很贵；提供的机器是“光秃秃的”，也就是说没有语言，没有运算系统。还是得干呀……六十年代随着语言的扩增和运算系统杂乱的发展，装配成第三代数字计算机。计算中心变得规模庞大，成为奉献给巨大系统可憎的记事整理的信息学家们的王国。使用者被驱逐出计算机的今后是神圣和神秘的场所。应该忍受学徒和老师傅们的恶作剧。这是通天塔（Tour de Babel，《圣经》中诺亚的儿子们想造而众说纷纷没有建成的通天塔，意即空想计划——译注）时期。不幸的使用者，不管是不是信息学家，寻找着最好的机器和最好的语言（当然是指对他的问题最好而言），他要拘谨地记住所有各种“秘诀”，某些人念的咒语单，当然对他的问题是毫不相干的。系统的有本领的老手继续修改系统（似乎这是维修）。语言的确定和使用当时被修改了。语言变化从机器到机器，也从中心到中心，但这是过去的事情。没有转用程序的问题，更加少改变语言。另外，讨厌的是最常用的语言：FORTRAN（公式翻译程序），COBOL（面向商业的通用语言），始于信息学的史前时代。

语言的花时

然而，情况又根本改变了：节省编程序的时间变得比节省计算时间或节省存储媒体更为重要。随着小型计算机，特别是微型计算机的出现，分散化成为可能。每人都能梦想拥有一台不依赖于大型集中系统的计算机。但是获得一台“微型”计算机会使买主冒落后二十五年的风险。微型计算机一般是光裸的机器。重新需要有程序编制器，包括高水平语言和控制逻辑部分。当然，巨型系统的问题更多，几乎被它本身问题压得透不过气来；但可以设想每一台微型计算机变成专门化机器，可以在上面用与提出的问题真正匹配的语言编制程序。这样，出现了LISP（编目处理）、COBOL（面向商业的通用语言）、BASIC（初学者的通用符号指令码）等机器。

由“信息学现象”引起的思潮好像也像设备市场那样热闹和混乱。最近一次1978年在多伦多举行的国际信息处理联合会（IMP）和医学情报组织（MEDINFO）的会议上，与会者人数约5,000名。集中了信息处理和自动化方面专业人员的法国“学者团体”——法国经济和技术控制学协会（AFCET），总计约有80个工作小组，像蘑菇那样，在革新的风

雨中大量出现，而有时它们消失得如诞生那么迅速。完全不可能用几句话就能讲清由此开辟的前景和所取得的结果。极其简略地说，信息学是研究“算法”，包括它们的表达和翻译。实际上最终具体运算都可用算法加以描述。而且这不是一个小的似非而是的说法，即所有算法都能用计算机模拟，计算机充其量只发展到进行管理的基本运算……按可靠性来衡量，它的成本（相对地）是低的，数字机取代了模拟电路机：商用微型计算机，具有适当的程序，能够从书写的原本出发合成人的声音。

一个算法通过一个“程序”表达，接着由机器翻译和执行基本指令。机器转换“数据”，提供一个可由机器或人翻译的“结果”。如果结果符合程序设计器的意图，就是说“正确”，否则叫做“错误”。程序设计的主要困难当然是获得正确的程序，而免除一切数据的可能误差。（交互或人 – 机）程序越长，上述困难就越大。这样，实际上出现了毒化（本义和转义）大型系统的复杂性征兆。

程序设计研究的重要一部分是使程序“有效”，包括提供校正程序的验算法。“结构化程序设计”是打算组成无误差程序设计的一些技术的总合体。其他研究重点落在算法的本质上：运算数，即所要求的存储器体积；它们之间算法的等价；由表达法提出的全部问题。若是一个算法从一种语言被转译成另一种语言，会发生什么事情呢？

我们都将是信息学家吗？

程序设计的应用和使用真的是不可胜数的吗？以信息学本身来说，这就是“系统”的管理，人们已知道那里是非常复杂的。由此发展了信息理论、图形理论、人工智能、格式（分类、说话、图像、口语理解）识别。再例如，1978年AFCET-IRIA（法国经济和技术控制学协会 - 自动化和信息处理研究所）举办的有关格式识别和图像处理会议上，到会的法国专业人员不下350人。任何科学领域今后再也免不了要在计算机上进行计算和模拟。但十年前自愿地说过“FORTRAN（公式翻译程序）8天就可学会”的用户都有许多自编程序的痛苦经验，他们回到比较现实地对待程序设计所遇到的困难。到处都提出了有关模型有效性、概念和功能最佳化方面的问题。例如，经济量度学、人文科学开始着重研究建立它们现实的信息处理模型，能够反映出从“哲学的”讨论到实现可计算模型时提出的全部问题。所有科学家将变得有点像信息学家，正像他们已经变得像数学家一样。如同数学最终发展成独立于应用的纯粹研究，人们将看到信息学发展理论研究，我们不能低估理论研究的重要性。

走过什么样的路！毋需惊奇，适用于处理符号，甚至处理“构思”的机器终究会诞生出来，不要因而使柏拉图主义者感到不愉快！这难道不是与热机和量具在十九世纪引起的革命相媲美的一场新的革命吗？满足于确认目前的忙乱，不准备旧病复发……。

[La Recherche1979年5月10卷100期546 ~ 548页]

————————

* 巴黎第六大学教授。