之所以推荐这篇文章，是因为它是从一个与众不同的视角来介绍Facebook的。现在的新技术不断涌现，而在技术的背后，有价值观作为其支撑。技术与哲学，正在日趋明显的走向融合。以前至少我自己，对这个角度认识不足，很少从哲学上审视技术究竟正在向什么方向发展。技术哲学，这个我在一年多前才听过的学科，正在由于技术的不断革新而慢慢凸显其重要性。
最近创始google的前任高管大多数都去了Facebook，在很多人眼里，Facebook一类的社交网站承载着Web2.0的未来。那么，它们究竟带领我们走向何方？这篇文章给了我们一种回答：我鄙视Facebook
这篇文章是从译言（http://www.yeeyan.com）转过来的，这是一个很好的平台。我很后悔，当初我对此只有一闪念的想法，希望提供一个翻译进步书籍的平台，但马上就忘了。却被别人实现了。
校内网是Facebook完全的翻版，就连Facebook饱受争议的界面也几乎照搬过来了，不过比它好的是，可以很容易的找到首页（The main page）。创业之初完全照搬无可非议，而我所担心的，是现在校内网的经营者并不想将校内网一直经营下去做大做强，同Facebook竞争（就像 Baidu对Google做的那样），而是将现在的苦心经营作为卖出高价的手段。这是越来越流行的趋势。如果校内网被Facebook收购，那么 Facebook会不费吹灰之力占领中国市场。
或者就像雅虎一样，即使杨致远很有梦想，可在股东说了算的时代，也很难招架住微软的收购议案。至今校内网的创办者王兴那句无奈的话还响在耳旁：
当我们公司已经欠了相当于我个人100个月工资的时候,我们没有太多选择。
而他的那句引用丘吉尔的话：This is not the end. It is not even the beginning of the end.
But it is, perhaps, the end of the beginning.
希望这句话不会演绎成为： It's the beginning of the end (for xiaonei), but it is, perhaps, the end of the beginning (for facebook or other interested companies' paces in China).
Wish the day won't come.

今天看了VB之父艾兰·库伯几年前写的《软件开发的创新思维》，发现这的确是一本绝妙的书。尽管当时库伯提出的许多观点现在都被普遍接受并认可了，但是，并不是说明所有的问题都解决了。正如软件工程一样，很多人现在提“网络时代的软件工程”，畅想并实践Web2.0时代软件开发的模式，但并不能将曾经已有的软件工程的理论抛弃。可以说，计算机世界里的所有事情都是这样，新的亮点出现了，但并不能说旧有的东西都可以被扔掉。大多数从前的问题到今天仍然作为问题存在着。

VB带给了人们一种新的编程体验。可以说，VB教会了人们如何在编程中注入乐趣。当所有其他人还在命令行或文本编辑器中敲来敲去时，VB程序员已经在拖拽中享受着快速开发的快乐了。它使得那些编程基础并不怎么好的程序员也能够开发出漂亮的程序，起码“可以使用”的程序，降低了软件开发的门槛。在《软件开发的创新思维》这本书中，库伯跳出技术的视角，带领人们从根本上思考人类与机器的关系——在这样一种独特的视角的带领下，你会发现，许多你已经习以为常的行为是多么的荒唐可笑：

对于许多高新技术带来的问题，我们总是倾向于归咎于自己，而从来不曾想过这些技术本身究竟有没有存在问题。在越来越多令人眩晕的技术面前，人们已经进入了自己营造的牢笼。

软件是这样被使用的：软件开发者们先训练自己来适应自己亲手打造的系统（或者是更多则是另外一种可能，训练自己开发的系统以适应自身），并迷恋于这个系统拥有的强大功能，然后写上厚厚的用户手册将自己训练的成果复制给软件使用者。大部分软件开发者都具有“自恋”倾向，他们总是希望用户按照他们的设想来进行操作，对于他们自己，由于习惯于以接受挑战为乐趣，很可能将这种习惯反应到用户界面上来。。。然后在他们眼里，只有不懂软件的用户，没有不懂用户的软件。。。

正好我刚刚自始至终做完一个软件，对此深有体会。作为开发者，我们总是在跟测试人员打交道的时候占据上风，无论是口头还是内心。最习惯的想法是，“没了我们，什么也得不到，你们的工作可以忽略不计。”、“这些测试人员基本上智商等于0，怎么傻到做那样的动作！”、“烦不烦，嘴里蹦出几个字要让我的工作拖延一个星期！天哪，我下辈子绝对不做开发者！”那时认为自己义正词严，但在看这本书时，才意识到一个开发者端正自己的心态是多么的困难。

在这本书对于现有软件的描述中，“弹射座椅拉杆”的说法让我忍俊不禁。“弹射座椅拉杆”指的是在发生紧急情况时，将飞行员弹出座舱的设施。这里指的是当无辜而又可怜的用户使用软件时，猝不及防的被软件踢出门外。用户们必须小心翼翼的使用软件，生怕自己在未来的行为里被软件所嗤笑。只要偶然的触发了“弹射式座椅拉杆”，就会开始一个针对个人的难看插曲，就像是在办公室里忘记穿自己的裤子那样狼狈。。。

正好又跟我做的项目绝妙的对应！在我刚刚参与的项目里，曾经没有区分Error和Warning的弹出信息，结果只要用户稍有不慎，一个大大的红叉再加上一声刺耳的系统“咚”声便会从计算机里蹦出来。天哪！就连我们自己去用都像在看恐怖电影一样惶恐不安，更别说只懂得业务的用户了。好像我们的开发人员天生要履行教育家的职责，要用严刑峻法驯服用户。开发软件的目的从帮助用户做更多的事情转变为驯服用户从而使软件能够无故障的运行。。。根本的错位。。。

其实现在有很多这样的现象，如果一个公司员工由于一个不慎的操作（系统也没有给予足够明确的提示）将该公司的数据库破坏。。。这个员工的命运是可想而知的。。。

人的错误还是软件的错误？起码作为软件开发者来说，应该将大部分问题归结为软件的错误，以此来勉励自己。

五、研发挑战

计算科学具体方面的研发挑战

1. 1.      软件的复杂性和易用性

现有的软件非常复杂，底层编程的门槛很高，商业桌面软件开发成本高，开发难度大，价格昂贵，用户无法承受。因而在未来必须采用各种办法支持计算科学软件研发领域的优秀的工程实践。

1. 2.      软件可扩展性和可靠性

在分布式计算中, 未来的系统软件和中间件必须能够扩展，支持大规模的处理器并能够有效的消除故障. 因而，需要将网络行为和输入、输出接口设计成不可分割的完整系统.

1. 3.      体系结构和硬件

政府必须推出新一代算法、软件、硬件项目，以建立新型计算机系统原型

1. 4.      科学、社会学算法和应用程序

• l  改进算法和库同提高硬件性能的效果相同
• l  开发社会学算法和应用, 建立必要的基础设施, 需要社会科学家和计算科学家、工程师一起协作。

1. 5.      数据管理

离开计算模型、可视化和其他知识发现工具，大规模数据不能被有效的分析，因而需要研发新一代数据管理软件。

结论

计算科学是为自然科学和社会科学以及工业快速发展做出贡献的关键性领域，然而绝大多数人对这个学科缺乏理解。而且计算科学本身只是在默默的为各个领域做贡献，缺乏自己独立的发言人来陈述该行业的需求。

为确保美国21世纪的竞争力，学术机构和联邦政府领导者应成为设计和实现跨学科科研教育机构的先锋力量。联邦政府必须同研究机构和产业部门合作，绘制并执行一个计算科学路线图，来长期直接协调在计算科学高端应用和它们所依赖的底层技术上的投入，以便在今后为需要这些技术的学科做出更大的贡献。

联邦政府同它的合作者需要遵循计算科学路线图，迅速转向构建可持续的软件、数据、高端计算的基础结构，为可扩展和可靠性硬件体系结构的良好工程性和易用性软件的研发提供资助，这样会将计算科学提升到国家战略性、长期性的优先地位。

后记

     我期待着中国有一天也有这样的发展战略出台。看看美国所谓的“大市场，小政府”的框架，再看看我们所谓的“大政府，小市场”的框架，我们“看得见的手”在哪里呢？其实“大市场，小政府”的提法是极其错误的，是一种观念上的误导。现在我国的许多研究没有政府政策及资金的大力支持是不可能进行下去的。现在的问题是，政府的确在前沿发展中起到了很多的作用，但是这是不是作为一股健康的力量来起作用呢？如果没有大的战略规划，没有明确的方向性的引导，即使再想大力支持，也很难不陷入误区。堂堂一个大国，竟然没有称得上战略性规划的东西，真是可悲。看过863，看过973的立项和研究课题建议，许多都是将国外的前沿领域照抄过来而已，而国外的研究建议却是字斟句酌过的。我实在怀疑为863和973立项的人到底清不清楚他们写的是什么，跟中国的实际符不符合。我也不清楚高校导师们申请项目的真正动机。希望我有机会亲眼看到、亲耳听到、亲身感受到中国IT事业的强大。

三、为计算机科学制定长期路线图

原则和要求

1. 1.      区分计算科学和其它类型的研究

计算科学	其他相关的研究
提供支撑性基础结构	高端体系结构，系统软件，程序模型，算法，软件工具和环境，数据分析和管理，和数学方法的研究是为了挑战应用难题
对于计算科学的应用来说，设立路线图将会研究出一套技术解决方案（算法、软件和硬件的联合解决方案）	对于每个具体的应用程序领域，设立路标将会估测出研究、开发和获得成品的时间和费用。

1. 2.      软件必须是计算科学路标的首要焦点

软件具备支持学科内及学科间小组结合和支持复杂计算科学研发的能力，因而是指定计算科学路标的首要焦点。

1. 3.      为计算科学指定长期路标是其健康发展的关键

计算科学所包括的领域

1. 1.     计算科学教育和培训，以确保为国家培养一批训练有素的工作者。包括专业训练、研究生教育、大学生教育和12年基础教育课程。
2. 2.     计算机科学的基础部分，包括：高等计算中心、软件维持中心、数据和软件仓库以及保证用户从这些中心中获取资源，为跨学科项目合作提供载体的中间件和网络。
3. 3.     算法和软件的整个过程需要管理、性能分析、编程实现，因而需要构建强大的安全性适中的软件开发环境，以及验证和确认程序。
4. 4.     硬件，包括定制的和商业化（COTS）硬件、混合新型架构、互联网技术，输入/输出和存储设备、供能、冷却和封装设备等，以此来满足增长的计算科学应用的需要。
5. 5.     全系统设计的开发。使用支持系统建模和性能分析工具的测试平台，能够评估交互组件在给定的应用套件中的效率。
6. 6.     网络技术。包括硬件技术，中间件，协议，用户获取计算资源、数据资源的必要接入标准，以及满足特定效率和安全需求的固定和便携式传感器。
7. 7.     异质多模式数据的分析、处理和识别工具。包括商业智能，科学和信息可视化，矿业探测及加工能力。
8. 8.     生物科学和医疗、工程和制造、地理科学、国家安全、物理科学以及社会科学的应用工具。

路线图的元素

成功的路线图通常包括：

• l  计划、需求验证、确定进程要求和建议
• l  对路线图本身的周期性评估管理
• l  指出模拟和仿真应用需求
• l  跨部门协作，路线图活动间的相互依赖关系
• l  趋势、障碍、现有技术和新技术的风险评估

计算科学路线图需要强调的几个方面

创建路线图的重要意义

确立和遵循一个单独创建，但反映研发机构多数部门意见的计算科学路线图，将会证明是使美国朝着“回到未来”目标迈进的重要一步，会使美国的技术继续保持其无可争辩的领先地位

四、适于发明与竞争的可持续基础设施

PATIC相信：必须重新平衡在基础设施和上层研究的投资才能让科学的生产力和智识阶层的发展最优化。

本章介绍了为保持计算科学竞争能力和研发能力所需要构建的基础设施

底层设施的关键部分

1. 1.      软件维持中心

由政府出资，维持软件的开发、支持和获取。软件维持中心的作用是：

• l  促进开源软件社区的繁荣
• l  软件维持中心可以让学术研究者、应用科学家和销售商去评估、测试和扩展大众化的软件。

当有新的商业供应者出现时，政府应该购买他们的产品并且改变自己原来发展技术的努力方向

1. 2.      国家数据和软件仓库

现有的情况是：大型国内和国际分布式的合作，依赖于通过远程获取联合数据，政府需要协调数据管理和长期维护这些共有的数据；支持有活力的、用户界面友好的数据仓库比较昂贵，对用户的智力有较大的要求，并且需要很多与理论研究并不很相关的技术和行业动力。

为了解决这些问题，需要创建国家数据和软件仓库，为科学研究从战略和目标上获得优先权。

1. 3.      高端计算领导中心

现有的高端计算系统已经不能适应21世纪研究的挑战和国家安全的需要，为了满足需求，需要构建高端计算领导中心。

未来的高端计算系统的部署不能作为竞争来进行，而应该作为共同的战略需要，要求不同的制造厂商同时进行。

国家应该为现有高等计算中心持续投资，并且为新的战略模式提供担保，以鼓励在该领域的研发，从而保证美国的研究机构与工业界同最高级的计算系统紧密结合。

这两天导师让我找到毕设时翻译的文字作报告，我很不解其意图，又不好意思拒绝。做完PPT之后才发现原来曾经翻译的东西很有用处。翻译的文章（其实相当于一本书了）名字叫做《计算科学：确保美国的竞争力》，是2005年6月份美国总统信息技术顾问委员会提交给政府的报告。一年多过去了，我很吃惊的发现，这份报告中提到的许多建议都被政府采纳，在计算科学领域的许多新的成就中可以看到这份报告的影子。由此不难理解美国何以能够在计算科学领域，乃至所有高科技领域远远领先其他国家了：有一帮兢兢业业专门为国家的发展出谋划策的智囊团，他们拿着政府津贴每天吃饱了没事干只能不停的想如何使美国竞争力更强；有一个乖乖听智囊的话的政府，这样的政府其实什么都不会做都可以，只要他们明确“要让美国比其它国家强大”这一点，并且往外砸钱就够了，下面自然有很多的人来为你美国的发展出谋划策；还有一帮热衷于钻研的教授研究者们，他们既然已经拥有了非常高的福利和社会地位，也就没什么好牵挂的了，心甘情愿心安理得的卖命的干；再加上许多有长远目标懂得技术积累比当前收益更重要的企业，这些企业愿意寻求新的技术以占领市场制高点……最重要的是，企业竟然有政府的担保，即使胡乱创新失败了巨额耗费也由国库兜着！我就不知道这样的国家没有竞争力还有什么样的国家有竞争力了。即使心里着急想让它赶快垮掉也无济于事，不得不承认他们做的的确比我们国家要出色的多。话又说回来，美国砸钱很容易，美国向别的国家贷款，有哪个国家敢不给？即使不给，政府的印钞机一开，美元哗哗的就出来了，最后所有后果还是由全世界来承担。好了，废话少说，来看看给政府报告的内容（提纲性，但基本都已概括）。
原文：Computational Science: Ensuring Amarica's Competitiveness
http://www.nitrd.gov/pitac/reports/20050609_computational/computational.pdf

总统信息技术顾问委员会 (President’s Information Technology Advisory Committee)

报告摘要

计算科学现状

• l  计算科学在高等社会科学、国防和国家安全、生物医学、工程技术研究，以及产业创新等领域中日益扮演关键性角色
• l  虽然计算科学本身只是一门学科，但它为推进一切科学提供服务。
• l  在学术界和研发机构中，传统的学科界限严重阻碍了计算科学研究的进展。
• l  政府需要加大投资，以保证美国的计算机科学，从而保证整个科学界和工业界在世界上的领先地位

PITIC的建议

联邦政府必须重新调整研发投资，开创新一代精心策划、易使用的大型软件以适应计算科学的发展，从而为解决当今科学应用的挑战减少时间和复杂性，也能够构建出精确的仿真模型解答新问题；并且设计新的硬件结构原型，并对其评估，使硬件在最佳性能时处理关键应用的比例更大；以传感器和数据密集型的计算科学应用为重点，以此应对数据的爆炸性增长。

一、美国在科学领域的竞争力受到挑战

新世纪技术的共同特征

美国的科学界和政府组织所援引的最有希望带来经济发展并且是21世纪技术中最重要的科技前沿领域包括：

• l   高性能材料(包括超导体和半导体)
• l   宇航能源
• l   生物工程
• l   纳米技术
• l   高性能计算
• l   微电子系统 (MEMS)
• l   光电子
• l   传感器
• l   无线通信

这些在新世纪中涌现的技术有一个共同的基本特征：
它们中任何一个领域的突破和革新都是由最娴熟的高等计算系统和计算科学应用来完成的。

计算科学的定义

计算科学是计算能力在现实生活中解决问题的简单应用。作为高速发展的多学科领域，它以先进的计算能力为依托，帮助用户理解和解决复杂的问题。计算科学融合了三个不同的元素：

• l   解决科学、工程和人文问题的算法（数值计算和非数值计算）研究、建模与仿真软件的开发；
• l   解决计算性需求问题的计算机和信息科学，它们发展和优化了先进的系统硬件，软件，网络和数据管理组件；
• l   计算基础结构，为科学和工程问题的解决和计算机和信息科学的发展提供支撑。

计算科学被誉为21世纪科学界的第三个支柱，它所横跨的领域如图1所示。

图1 计算科学横跨的领域

没有结束的革命

美国的计算科学创造了前所未有的成就。然而，革命远未结束，当前美国领先地位受到其他国家的挑战。美国当前计算科学领域内的问题有：

• l   基于各门学科自身的研究实践妨碍了整体的发展，并且妨碍未来的科学发现融合到计算机科学中。
• l   计算科学的关键问题——软件的可用性和人员的训练严重不足。
• l   短期的投入和有限的战略计划导致对加大研究范围的关注多于对一项长期研究的持续关注。
• l   其他国家计算机科学快速崛起，美国并未足够重视。

为此，需要重新调整计算科学的结构。这需要从三个方面进行调整：

• l   打破学术壁垒
• l   改变教育模式
• l   对长期研究加大投资

二、面向二十一世纪的教育机构

拆除组织壁垒

现在的大学组织机构基本上呈竖井状分布（如图2），严重阻碍了人员的流通和学术的进步。如果准备挖掘计算科学的全部潜力以支撑民族的战略利益，大学和联邦科研机构必须摆脱学科壁垒和刚性的组织结构。

图2 大学组织机构图

革新机构角色

• l   在政府科研投资中增加对长期信息技术研究持续投资的规划
• l   重点投入计算机科学的基础领域，减少对短期项目的支持
• l   政府科研机构应该着重考虑如何定位其研究课题和研究优先级，以最好的支撑整个计算机科学系统。
• l   政府机构需要经历一个机构协作、互相激励的高水平变革，给以计算科学研究为基础的跨部门协作带来时机

应对多学科教育挑战

1. 当前的特点

• 21世纪的研究和创造需要不同领域的洞察力和技能，和由共同拥有这些技能的人经常性的协作。
• 美国现在在算法、软件体系结构、数据管理、可视化、技术性能分析、科学工程和国家政策等领域缺乏实质性的研究人才。

1. 解决办法建议

• 国家应该实施以最好的训练、模型和结构为目标，为学生提供实验和互助协作的学习环境的新计划。
• 各个大学需要提供相应的制度来鼓励各学科学生主修、辅修、集中培训计算机科学知识，增强不同学科学生对计算机科学的理解能力。

培养21世纪领军人物

PITAC认为，在当今政府部门、学术界和工业界，计算科学的高级领导有意愿并且能够考虑国家任务的人不多于100个，这样的状况需要通过持续的领导层发展规划来扭转。领导层发展规划应该以年轻的研究者为目标，培养他们应对专业项目计划管理挑战的能力。这些能力中包括了团体规划能力和同政府官员、立法委员会沟通的能力，因为这些技能对大型计算科学项目和基础设施的监督管理的成功至关重要。

可供使用的培养策略有：

• l   在计算科学研究生课程中项目管理课程
• l   教学保障项目要以培养有望成为前期领导者的计算科学家为目标。
• l   团体预先职业规划应该为培养国家的计算科学领导者而开展
• l   允许学生短期参与跨部门政策的实施与计划的执行

诸如此类的项目至少会部分指出和纠正政府中长期存在的严重问题。未来的学术界和政府机构中需要想象力丰富并且能积极思考的领军人物。