Pensamiento Computacional

Punto de vista | Jeannette M. Wing

Pensamiento Computacional

Representa una actitud y un conjunto de habilidades de aplicación universal para todos, no solo informáticos, estarían ansiosos por aprender y usar.

El pensamiento computacional se basa en el poder y límites de la informática procesos, ya sean ejecutados por un humano o por una máquina.

Los métodos y modelos computacionales nos dan el valor para resolver problemas y diseñar sistemas que ninguno de nosotros haría. Ser capaz de afrontarlo solo. El pensamiento computacional se enfrenta al enigma de la inteligencia artificial: ¿Qué pueden hacer los humanos mejor que las computadoras? Y ¿Qué pueden hacer las computadoras mejor que los humanos? La mayoría fundamentalmente aborda la pregunta: ¿Qué es ¿calculable? Hoy, solo conocemos partes de las respuestas a tales preguntas.

El pensamiento computacional es una habilidad fundamental de todos, no solo para los científicos de las ciencias de la computación. A la lectura, la escritura y la aritmética, debemos agregar el pensamiento computacional a la capacidad analítica de cada niño.

Así como la imprenta facilitó la difusión de la tres R, lo apropiadamente incestuoso de esta visión es que la informática y las computadoras facilitan la difusión del pensamiento computacional.

El pensamiento computacional implica la resolución de problemas, el diseño de sistemas y la comprensión de los comportamientos, basándose en los conceptos fundamentales a la informática. Pensamiento computacional incluye una gama de herramientas mentales que reflejan la amplitud del campo de la informática.

Teniendo que resolver un problema en particular, podríamos preguntarnos: ¿Qué tan difícil es resolverlo? y cuál es la mejor forma de solucionarlo? La informática se basa en sólidos fundamentos teóricos para responder con precisión a tales preguntas. Declarar la dificultad de un problema explica la potencia subyacente de la máquina, el dispositivo informático que ejecutará la solución. Debemos considerar el conjunto de instrucciones de la máquina, sus limitaciones de recursos y su entorno operativo.

Al resolver un problema de manera eficiente, podríamos mejorar pregunte si una solución aproximada es buena suficiente, si podemos utilizar la aleatorización a nuestro favor y si se permiten falsos positivos o falsos negativos. El pensamiento computacional está reformulando un problema aparentemente difícil en uno que

saber cómo resolver, quizás mediante reducción, incrustación, transformación o simulación.

El pensamiento computacional es pensar de forma recursiva. Eso es procesamiento paralelo. Está interpretando el código como datos y los datos como código. Es la verificación de tipos como la generalización del análisis dimensional. Es reconocer tanto las virtudes como los peligros de usar un alias, o dar a alguien o algo más de un nombre. Eso está reconociendo tanto el costo como el poder de los direccionamientos y llamada de procedimiento. Se trata de juzgar un programa no solo por su corrección y eficiencia, sino también por su estética, y el diseño de un sistema por simplicidad y elegancia.

El pensamiento computacional utiliza la abstracción y descomposición al atacar una gran tarea compleja o diseñar un gran sistema complejo. Es separación de preocupaciones. Es elegir una representación adecuada para un problema o modelar los aspectos relevantes. de un problema para hacerlo manejable. Utiliza invariantes para describir el comportamiento de un sistema de manera sucinta y declarativamente. Es tener la confianza de que podemos usar, modificar e influir con seguridad en un gran complejo L sistema sin comprender todos sus detalles. Es modularizar algo en anticipación de múltiples usuarios o precargar y almacenar en caché en anticipación de un uso futuro.

El pensamiento computacional es pensar en términos de prevención, protección y recuperación del peor de los casos. escenarios mediante redundancia, contención de daños, y corrección de errores. Está llamando a un punto muerto atascado e interfaces de contratos. Es aprender a evitar las condiciones de carrera al sincronizar reuniones entre sí.

El pensamiento computacional utiliza el razonamiento heurístico para descubrir una solución. Es planificar, aprender, y programación en presencia de incertidumbre. Es búsqueda, búsqueda y más búsqueda, lo que da como resultado una lista de Páginas web, una estrategia para ganar un juego o un contraejemplo. El pensamiento computacional está usando masiva

cantidades de datos para acelerar el cálculo. Está haciendo concesiones entre tiempo y espacio y entre potencia de procesamiento y capacidad de almacenamiento.

Considere estos ejemplos cotidianos: Cuando su hija va a la escuela por la mañana, pone su mochila las cosas que necesita para el día; esa es captación previa y almacenamiento en caché. Cuando tu hijo pierde sus mitones, sugieres que vuelva sobre sus pasos; eso es retroceder. ¿En qué momento deja de alquilar esquís y comprarte un par ?; eso es algoritmos en línea. Cual

¿En la fila estás parado en el supermercado ?; ese es el modelado de rendimiento para sistemas de varios servidores. Por qué ¿su teléfono todavía funciona durante un corte de energía ?; esa es la independencia del fracaso y la redundancia en diseño. ¿Cómo hacer público completamente automatizado

Prueba (s) de Turing para decirle a las computadoras y a los humanos ¿Aparte, o CAPTCHA, autentican humanos ?; esa es explotar la dificultad de resolver problemas difíciles de IA frustrar a los agentes informáticos.

El pensamiento computacional se habrá convertido arraigado en la vida de todos cuando palabras como algoritmo y condición previa son parte del vocabulario de todos; cuando el no determinismo y la recolección de basura asumir los significados utilizados por los informáticos; y cuando los árboles se dibujan al revés.

Hemos sido testigos de la influencia del pensamiento computacional en otras disciplinas. Por ejemplo, el aprendizaje automático ha transformado las estadísticas. El aprendizaje estadístico se está utilizando para problemas a escala, en términos de tamaño y dimensión de los datos, algo inimaginable hace solo unos años. Departamentos de estadística en todo tipo de organizaciones están contratando informáticos. Las escuelas de informática están adoptando departamentos de estadística existentes o nuevos.

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