1.1 思维

思维是跟大脑有关的。思维是高级的心理活动，是认识的高级形式，是人脑对现实事物进行概括、加工并揭露其本质特征的活动。人脑对信息的处理包括分析、抽象、综合、概括等。

1.1.1 思维的定义

思维是人脑对客观事物的间接的、概括的反映。思维以感知为基础又超越感知的界限。通常意义上的思维涉及所有的认知或智力活动，旨在探索与发现事物的内部本质联系和规律性，是认识过程的高级阶段。

思维的间接性是指通过其他媒介作用认识客观事物，即借助已有的知识和经验、已知的条件来推测未知事物，而不是直接通过感官来认识事物。例如，内科医生不能直接看到病人体内各种脏器的病变，却能通过听诊、化验、切脉、量体温、量血压等方式，经过思维加工间接地做出判断。

思维的概括性表现在能将某一类事物具有的一般的、共同的、本质的属性特征结合起来，不仅能概括该类事物所具有的本质属性和规律，还可以反映事物的内部联系。例如古人通过每次看到月晕就要刮风、每次发现础石潮湿就要下雨，得出了“月晕而风，础润而雨”的结论。

思维有它固有的形式和规律，这些规律不是主观的产物，而是客观事物、现象间的关系在人们头脑中的反映。思维的形式有概念、判断、推理、证明、假说等。

1.1.2 科学和科学研究

science（科学）来源于拉丁文scienta，意思是知识、学问。

达尔文曾经给科学下过一个定义：“科学就是整理事实，从中发现规律，做出结论。”《辞海》（1987年版）把科学定义为：“科学是关于自然、社会和思维体系的知识体系。”科学的重要性在于，它具有一种内在动力，推动着人类文明的进步和科技的发展。

科学研究一般是指在发现问题后，经过分析找到可能解决问题的方法，包括为找到相关问题的内在本质和规律而进行的调查研究、实验、计算、分析等一系列活动。科学研究可为创造发明新产品和新技术提供理论依据，或获得新发明、新技术、新产品。科学研究的基本任务就是探索、认识未知和创新。

科学研究的过程是一个从事实到进一步事实的整体循环过程，使用归纳的方法，在各种事实现象中总结出一般性的理论，然后通过演绎的方法从理论中得到假设，例如，如果怎么样、就会怎么样的假设，再通过实验来验证假设。图1-1给出科学研究的一般过程。

科学研究的目标是收集经验性的证据或通过实验支持理论，可分为描述、解释和预测三个层次。第一个层次描述是对研究对象的现状进行描述和说明，分类和概念性的归纳是基本的描述性研究。例如，描述人疲劳驾驶是什么样的状态。第二个层次解释是分析对象的活动过程和特点，以及各要素之间的关系。例如，为什么会疲劳驾驶？这可能与驾车时间、身体状况、车况、路况等各种因素有关。第三个层次预测是在一定条件下预测研究对象的变化和发展趋势。例如，推断疲劳驾驶的时间、地点等。

1.1.3 从科学思维到计算思维

科学思维是大脑对信息的加工活动，是对感性阶段获取的大量材料进行整理和改造，形成概念、判断和推理，从而反映事物的本质和规律的认识过程。科学思维的重要性在于反映的是事物的本质和规律。在科学认识活动中，科学思维必须遵守三个基本原则：1）在逻辑上要求严密的逻辑性，达到归纳和演绎的统一；2）在方法上要求辩证地分析和综合各种思维方法；3）在体系上实现逻辑与历史的一致，达到理论与实践的具体的、历史的统一。

科学思维包括理论思维、实验思维和计算思维。

理论思维又称推理思维，是指以科学的原理、概念为基础来解决问题的思维活动。理论思维以推理和演绎为特征，以数学学科为代表。理论思维要求用于推理的公理系统尽可能简化。

实验思维又称实证思维，以观察和总结自然规律为特征，以物理学科为代表。实验思维最重要的是建立理想的实验环境。

计算思维又称构造思维，以设计和构造为特征，以计算机学科为代表。计算思维的根本问题是什么能被有效地自动执行。

1.1.4 从计算机科学到计算思维

计算机科学是研究计算机与其相关领域的现象和规律的科学，也是研究计算机如何计算的科学。

作为一个学科，计算机科学涵盖了从算法理论和计算极限研究到如何通过硬件和软件实现计算系统的众多方面。由ACM（Association for Computing Machinery）和IEEE-CS（IEEE Computer Society）的代表组成的CSAB（Computing Sciences Accreditation Board），确立了计算机科学学科的四个主要领域：计算理论、算法与数据结构、编程方法与编程语言，以及计算机元素与架构。CSAB还确立了计算机科学其他的一些重要领域，如软件工程、人工智能、计算机网络与通信、数据库系统、并行计算、分布式计算、人机交互、机器翻译、计算机图形学、操作系统，以及数值和符号计算。

很多应用在计算机科学研究或实践中的思想对人们解决实际生活中的问题具有越来越深刻和普适的指导意义，这些思想总结起来就是计算思维。