Allen Downey：自由的未來，使用者/讀者的新定義（圖靈訪談）

Allen B. Downey是富蘭克林歐林工程學院的電腦科學副教授，曾執教於韋爾斯利學院、科爾比學院和加州大學伯克利分校。他先後獲麻省理工學院電腦科學碩士學位和加州大學伯克利分校電腦科學博士學位。Downey已出版十餘本技術書，內容涉及Java、Python、C++、概率統計等，深受專業讀者喜愛。他是自由書籍的倡導者，也是Google公司前客座科學家。他的最新Think系列書還有Think Complexity: Complexity Science and Computational Modeling、Think Python。

在《統計思維》（Think Stats）中你提到你在探索的是一種全新的方法。你的書《貝葉斯思維》（Think Bayes）是《統計思維》的補充和延續嗎？

是的。《統計思維》這本書的目的是要向和資料打交道的人介紹一些基本工具。它是一本比一般數學統計書更加實用的書，當然，這也利用了某些計算工具和Python語言簡約性這樣的優勢。

《貝葉斯思維》則是下一步。把貝葉斯分析計算化，會讓貝葉斯分析變得更加易於理解，便於使用。如果你讀過《統計思維》，你就知道了讀《貝葉斯思維》需要了解的所有知識。

你有一個系列書，叫做《像電腦科學家一樣思考》，你認為電腦科學家的思考方式哪裡異於常人？

電腦科學家一般都很擅長於除錯，這是對於所有工程學科、科學領域都很有用的技能。物件導向的思考方式我也經常在別處應用。我期望電腦科學可以變得更加跨學科，和其他領域的溝通更加緊密。

你還有一個系列書叫做Think系列，在這個系列中你的目標讀者是知道如何程式設計的人。程式設計師的思維方式又是如何異於常人的呢？

如果你知道如何程式設計，你就可以用這些知識來學習其他東西。如果我學到了什麼新東西，我就會想寫一些程式，把我的新想法以程式碼的形式表達出來。當我在除錯程式的時候，我其實是在使我的理解清晰化，經常在這時我就能發現考慮問題的新方法。

你曾經說過：“學生可以在第一學期的時候做一些有趣的工程，然後以此激發學習數學、計算，以及科學的興趣。”你認為電腦科學可以由興趣導向的工科教育所驅動嗎？

是的。我認為興趣的作用是雙向的。它既能通過在真實世界中上手實踐，讓程式設計學習更有趣。而且在上手之後你還可以以此為入口學習其他知識。

你的書作為一本教科書的反響如何？從你學生那裡是否得到了一些有益有趣的反饋？

反饋，是我完善書的重要組成部分。我經常讓我的學生讀某些章節，然後我會給他們留下一道閱讀題。如果他們大多數人能夠通過，我就知道這章寫得還不錯，我就可以用課上的世界討論一些其他課題、為同學們答疑解惑，幫助有學習困難的同學。如果大部分人無法回答這道閱讀題，我就得重新寫這個章節了。

線上教育現在變得越來越流行了，你認為這是教育的未來嗎？線上教育和傳統教育的最佳結合方式是什麼？

我覺得有一些學習線上上課堂上進行得很好，但是在我的課堂上，我的學生需要糾結的都是開放式的專案，他們在小團隊中工作，我們經常見面討論這些專案的進展、解決問題、計劃下一步該幹什麼。我覺得這些事是在線上課堂上很難完成的。

你大量引用維基百科上的內容，說明你認可它的可信度。你認為維基百科在未來會扮演什麼樣的角色？

我書中的大部分引用來自維基百科。關於電腦科學、數學，以及統計學的文章質量都很高。這些話題中有很多對於初學者來說都很難理解，所以我的目標之一就是為讀者提供足夠的材料。在我的書中，我希望讀者可以繼續在維基百科上閱讀到相關文章。

但是我願意引用維基百科的最大原因是因為它是全世界範圍內都可以免費讀到的材料。我的很多讀者都無法接觸到儲備豐富的圖書館，如果我總是引用他們無法看到的書，那又有什麼用呢？

我們這個時代，科技在以前所未有的速度發展。人們越來越倚重於網上的資訊，而不是傳統出版物。這意味著傳統出版有一天會死亡嗎？

希望如此！傳統出版的模式是建立在書籍製作和分發成本很高的前提下的。電子出版把這一切都改變了，只有時間能告訴我們未來出版究竟會變成什麼樣子。

圖靈社群一直是“開放書”的積極推動者，你覺得開放書的未來會怎樣？自出版呢？

開放書並不是不同許可下的書。它是一種不同的產品，同時也意味著作者和讀者之間一種不同的關係。

開放書就像是一棵樹的根，通過可能的改變、翻譯，一本全新的書會從這個源頭生長出來。開放書把讀者變成了技術審校者、編輯、編者、記者、貢獻者、合作者，作家和作者。

你有意在工作和生活中用開放而且免費的東西嗎？比如說Arduino, Ubuntu等等。

絕對是這樣的。使用自由軟體改變了我對於“讀者”、“使用者”，以及“顧客”的定義。當我在使用其他人創造的東西時，我期望可以修改它們，整合它們，並創造出一些新的東西，然後把我所創造的東西釋出出來。用限制性軟體總是充滿誘惑，但是每當我這樣做的時候，我就會讓自己受限其中。我最後總是能解決其中90%的問題，但是對於剩下的10%，我無能為力。所以現在我在工作中應用的所有工具都是自由工具。

電腦科學有很多分支，一個學習計算機的人怎麼能知道他今天學的東西在未來會依然有價值？

我認識的很多人都對此有憂慮，但是我卻沒有。當我學到新的東西，無論是多麼隨機偶然的機會，最終這些東西總會派上用場，通常都是以一種出其不意的方式。只要你一直在學習新知識，你的知識就不會被淘汰。

English version of this interview

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