翻訳者から：Alan Kayは、誇張することなく、コンピュータサイエンスの「私たちのすべて」であり、開発に関連する多くの問題に対する彼の厳しい姿勢でも知られています。彼がプログラミングを教えるために概説した傾向が、世界中の歪んだ鏡のように反映されているので、私はこれらのいくつかの段落を翻訳することにしました。各読者自身が類似点を見つけるでしょう。翻訳の目的は、これらの問題について話し合うことです。
これは興味深い質問です！[タイトルの質問に対する]私の最初の反応は「絶対にありません、まったく逆です」でした...しかし、この反応は60年代の古い経験によって曇っています。これは、60年代の最高の「実際のコンピュータサイエンス」*が世界中の主要大学（英国：ケンブリッジ、マンチェスター、インペリアル、エジンバラなど）にあったためです。米国：ペンシルベニア、MIT、プリンストン、CMU 、イリノイ、スタンフォード、バークレー、UCLAなど、およびヨーロッパの主要大学：ETH、アインドホーフェンなど）。
（*）以下のウィル・レイセンのコメントに基づいて、これは、用語が既成のビジネスではなく、願望と質問として定式化された60年代の「コンピュータサイエンス」についての私たちの考え方です。
科学とは、似たような現象を生み出すある種のモデル（理論）を作り、それを説明するための現象を発見・収集し、感覚や思考能力の弱点を回避しようとする試みです。
したがって、そのような橋が建設されると、それは現象を生み出し、研究、モデル化、そしてよりよく理解することができます。それら。それは「ブリッジングサイエンス」（および「構造一般」）である可能性があります。一般的に、これは「人工の科学」を作成します。動物を生み出すアーティファクトの周りで発生する科学、私たちは主に（ハーブサイモンの「人工の科学」の本を参照してください。チューリング賞とノーベル賞の受賞者、およびチューリング賞の創設者の1人であるアランパリス）
「橋の科学」では、「橋渡し」のより深い理解とより良いモデルを使用して、研究が必要な独自の特性を持つより良い橋を設計および製造できることは素晴らしいことです...
科学のアーティファクトは、理解の上方への冒険を愛し、呼び出され、創造につながり、理解につながり、...につながる人々にとって楽しい芸術と活動です。
ほとんどの科学は、自然であろうとアーティファクトであろうと、次の数学を使用します。モデリングプロセスを支援するために、いくつかの種類の種（しばしば再発明された）。物理学のように、これは物事の科学的側面と混同されるべきではありません。
アラン・パリスが「コンピューティングの科学」とはどういう意味かを尋ねられたとき、彼はそれが「プロセスの科学」であると答えました。すべてのプロセス」。彼は、「システムの科学。すべてのシステム」（彼は同じ答えを意味していたでしょう）。
これは、アルゴリズムなどが計算のごく一部であるという認識です。コンピューティングとは、実際にはシステムを理解し、発明し、構築することです。過去の科学の多くの場合と同様に、既存の数学がこの課題に対処できない場合、新しい数学を発明する必要があります。この場合、何が起こっているのかを理解するための新しい方法の必要性の1つは、利用可能な自由度と時間の次元の追加に関連しています。
目的のアーティファクトの自由度と動的な関係の程度は、通常、証明するのではなく、デバッグする必要があることを意味します。（そして、証明が同じ品質である数学の部分があります-すべての証明をデバッグする必要があります;いくつかの証明は実際にそれらをデバッグするためにコンピューター上でそれらをシミュレートする必要があります。）
初期の開拓者の何人かは、コンピューターが自己表現をモデル化するための優れたツールになり得るという意味で「メタ」であり、必要な新しい数学の多くを「プロセス空間」自体から「抽出」できることに気づきました。多くのコンピューターの「理論」は、実行中のシステムとして記述されたプロセスのモデルであり、デバッグおよび調査することができます。（Xerox Parcが70年代に、わずか数十人のコンピューターサイエンティストで、いかに機知に富み、生産的であったかを尋ねられることがあります。1つの答えは上記にあります。プロセスシステムの観点から考え、モデルを作成し、それらのモデルを実行しました。私たちが発明し構築したコンピュータアーキテクチャ。私は、物事を理解する上で「コンピュータサイエンス」の好意的な精神的スパイラルを行ったことを、
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ぼんやりとした過去の人の観点からすると、これは本当に残念です。