Ví dụ về nghề giáo trong TCS

Larry Wasserman có một bài đăng gần đây, nơi ông nói về "cảnh sát giá trị p". Anh ấy đưa ra một điểm thú vị (tất cả nhấn mạnh của tôi) (tiền đề in nghiêng mà tôi đã thêm và phản hồi của anh ấy bên dưới nó):

Khiếu nại phổ biến nhất là các nhà vật lý và nhà báo giải thích ý nghĩa của giá trị p không chính xác. Ví dụ: nếu giá trị p là 0,000001 thì chúng ta sẽ thấy các câu lệnh như Lọ có độ tin cậy 99.9999% rằng tín hiệu là có thật. Sau đó, chúng tôi cảm thấy bắt buộc phải sửa câu lệnh: nếu không có hiệu lực, thì khả năng xảy ra như hoặc cực đoan hơn là 0,000001.

Đủ công bằng. Nhưng nó thực sự quan trọng? Bức tranh lớn là: bằng chứng cho hiệu ứng là quá sức. Có thực sự quan trọng nếu từ ngữ là một chút sai lệch? Tôi nghĩ rằng chúng tôi củng cố hình ảnh của chúng tôi là giáo viên nếu chúng tôi phàn nàn về điều này.

Điều đó làm tôi suy nghĩ -

Có những ví dụ tốt về nghề giáo trong TCS không? Một ví dụ như vậy sẽ bao gồm

• Một tuyên bố thường được thực hiện trên báo chí phổ biến
• Một sự điều chỉnh tiêu chuẩn mà mọi người khăng khăng thực hiện
• "Bức tranh lớn" chính xác mà yêu cầu bồi thường nắm bắt được ngay cả khi không chính xác.

trong đó tuyên bố là sai về mặt toán học nhưng "đúng về mặt đạo đức" và sự điều chỉnh là đúng về mặt kỹ thuật nhưng không thay đổi cách hiểu trực quan.

Để dẫn dắt mọi thứ, ví dụ của tôi sẽ là:

• Yêu cầu - Các vấn đề hoàn thành NP cần thời gian theo cấp số nhân để giải quyết
• Sửa lỗi - Thực tế không phải chúng ta chỉ không biết liệu chúng có thể được giải quyết trong thời gian đa thức hay không
• Bức tranh lớn - Vấn đề hoàn thành NP là CỨNG

Thận trọng: Tôi biết có nhiều người trên diễn đàn này mà đầu của họ sẽ nổ tung với ý tưởng về những tuyên bố sai nhưng "đúng về mặt đạo đức" :). Hãy nhớ rằng đây là những tuyên bố nhắm vào công chúng (nơi có thể cho phép một mức độ giấy phép nào đó), thay vì những tuyên bố được đưa ra trong một bài nghiên cứu.

Hừm, thật khó để nghĩ ra những ví dụ về tuyên bố về TCS đưa nó đến với báo chí nổi tiếng.

Một điều tôi thỉnh thoảng thấy là tuyên bố rằng bao thanh toán là NP-hard, khi giải thích về mật mã. Điều này có liên quan đến lỗi ít vô hại hơn khi tuyên bố rằng máy tính lượng tử có thể giải quyết các vấn đề khó khăn của NP, nhưng bị giới hạn trong bối cảnh của mật mã, đây là một lỗi tương đối nhẹ. Vấn đề chỉ là chúng tôi (những người sử dụng mật mã) dường như tin rằng không có thuật toán hiệu quả để giải quyết vấn đề. Các phỏng đoán cụ thể mà chúng tôi sử dụng để biện minh cho khẳng định này bên cạnh vấn đề.

• yêu cầu của báo chí: về những thứ phát triển "theo cấp số nhân" tức là yêu cầu của O (k ^ n)

• thực sự đúng: thường, một công suất không đổi O (n ^ k)

• bức tranh lớn: nó phát triển đủ nhanh, được rồi

• Yêu cầu bằng báo chí: Thuật toán thời gian đa thức đầu tiên cho một vấn đề thực tế quan trọng nhất thiết sẽ thay đổi cuộc sống của chúng ta, sẽ là điều tốt nhất tiếp theo sau khi cắt lát bánh mì, v.v.

Ví dụ: lấy bất kỳ bài báo chí nào về thuật toán ellipsoid kể từ khi nó được phát hiện (tài khoản tuyệt vời của câu chuyện: http://www.springerlink.com/content/vh32532p5048062u/ ). Báo chí tuyên bố rằng khám phá toán học tuyệt vời mới này sẽ ảnh hưởng đến cuộc sống của mọi người, giải quyết TSP (mà họ thấy đặc biệt mỉa mai khi có ít nhân viên bán hàng du lịch ở Liên Xô!), Lật ngược tiền điện tử, v.v.

Sau đó, có AKS, trong một số báo cáo thậm chí còn được ngụ ý để giải quyết bao thanh toán..hoặc ít nhất là một sự đổi mới thay đổi ngành công nghiệp.

Tôi chắc chắn có nhiều ví dụ hơn.

• Thực tế đúng: Thời gian đa thức không có nghĩa là thực tế! Trường hợp tại điểm: thuật toán ellipsoid, lấy mẫu từ các cơ thể lồi chiều cao. Thời gian theo cấp số nhân xấu nhất không có nghĩa là không thực tế. Trường hợp tại điểm: thuật toán đơn giản. Khi thuật toán mới chỉ là thuật toán đa thời gian xác định đầu tiên cho một vấn đề, điều này thậm chí còn ít liên quan đến thực tiễn.

• $\log^5 n$

Báo chí phổ biến thường cho ấn tượng rằng chính, nếu không phải là duy nhất, lý do máy tính đang thành công với nhiều nhiệm vụ hơn (đánh bại Kasparov tại cờ vua, đánh bại Jennings tại Jeopardy, v.v.) là tăng sức mạnh xử lý thô. Các tiến bộ thuật toán thường không được cung cấp nhiều tín dụng.

Tuy nhiên, tôi không rõ liệu có khăng khăng rằng những tiến bộ thuật toán được coi trọng hơn là "phương pháp giáo dục" hay không. Một mặt, tôi nghĩ rằng những người trong chúng ta thiên về lý thuyết đôi khi có thể nói quá tầm quan trọng của các tiến bộ thuật toán và chỉ thừa nhận một cách miễn cưỡng tầm quan trọng của sức mạnh xử lý tăng lên. Mặt khác, tôi nghĩ rằng công chúng nên được thông báo rõ hơn về vai trò của những tiến bộ lý thuyết trong việc giải quyết các vấn đề thực tế.

Scott Aaronson, trong khi một cơ quan hàng đầu, dường như thường xuyên đưa các phương tiện truyền thông vào nhiệm vụ vì không chia tóc chính xác. ví dụ: cột gần đây của anh ấy trong bài báo của NYT "Máy tính lượng tử hứa hẹn những hiểu biết mới, không chỉ là siêu mẫu" [in nghiêng thêm]

Đấu tranh để đánh giá toán học thành những phép ẩn dụ thân thiện với báo chí, hầu hết các nhà văn nổi tiếng mô tả một máy tính lượng tử như một cỗ máy ma thuật có thể xử lý song song mọi câu trả lời có thể, thay vì thử từng câu một. Giả sử, nó có thể làm điều đó bởi vì, không giống như các máy tính ngày nay thao túng các bit, một máy tính lượng tử sẽ thao túng các bit lượng tử hoặc qubit, có thể đồng thời là 0 và 1.

Nhưng đó là một cách thô thiển để hình dung những gì một máy tính lượng tử làm và bỏ lỡ phần quan trọng nhất của câu chuyện. Khi bạn đo lường đầu ra của máy tính lượng tử, bạn chỉ thấy một câu trả lời ngẫu nhiên duy nhất - không phải là danh sách tất cả các câu trả lời có thể. Tất nhiên, nếu bạn chỉ muốn một câu trả lời ngẫu nhiên, bạn có thể tự mình chọn một câu, với ít rắc rối hơn.

Tuy nhiên, ẩn dụ của một câu trả lời xử lý máy tính lượng tử song song là phổ biến và đơn giản hóa khái niệm hợp lý về điện toán QM, và được đề cập trong nhiều sách giáo khoa điện toán QM. có lẽ có những ví dụ khác từ lý thuyết / máy tính QM.

có một sự căng thẳng tự nhiên trong TCS và nghiên cứu lý thuyết khác trong việc giao tiếp với công chúng / phương tiện truyền thông bởi vì đôi khi nó có xu hướng nhấn mạnh sự phân biệt / khái niệm quan trọng như là một phần của đào tạo nghiêm ngặt không được biết đến hoặc không quan trọng đối với giáo dân. nói cách khác, trong nhiều trường hợp, lý thuyết nghiên cứu hoạt động chống lại sự đơn giản hóa "bức tranh lớn" khái niệm khác nhau là hợp pháp đối với giáo dân.