計算機科学

出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』

計算機科学（Computer Science）とは、情報と計算の理論的基礎、及びそのコンピュータシステムへの実装と応用に関する研究分野である。<ref>"Computer science は情報に関する学問である" Department of Computer and Information Science, Guttenberg Information Technologies</ref><ref>"Computer science は計算に関する学問である。" Computer Science Department, College of Saint Benedict, Saint John's University</ref><ref>"Computer Science はコンピュータシステムのあらゆる側面に関する学問である。理論的基礎から極めて実用的な巨大ソフトウェアプロジェクト管理までも含む。" Massey University</ref>計算機科学には様々な下位領域がある。コンピュータ・グラフィックスのように特定の処理に集中する領域もあれば、計算複雑性理論のように計算の理論に関する領域もある。またある領域は計算の実装を試みることに集中している。例えば、プログラミング言語理論は計算を記述する手法に関する学問領域であり、プログラミングは特定のプログラミング言語を使って問題を解決する領域である。

目次 1 歴史 2 主な成果 3 他の分野との関係 4 基礎 5 実装 6 計算機科学教育 7 関連項目 8 参考文献 9 外部リンク

[編集] 歴史

計算機科学の歴史は、デジタルコンピュータの発明よりずっと先行している。そろばんのような計算機械は古代から存在していた。ウィルヘルム・シッカートは最初の計算機を1623年に作った<ref>Nigel Tout (2006年). "Calculator Timeline" Vintage Calculator Web Museum. .</ref>。チャールズ・バベッジはヴィクトリア朝時代に階差機関を設計した<ref>"Science Museum - Introduction to Babbage" .</ref>。1900年ごろには後にIBMとなる企業がパンチカードマシンを販売している<ref>"IBM Punch Cards in the U.S. Army" .</ref>。しかし、これらの機械の多くは一種類の作業を実行できるに止まっており、せいぜい全作業のうちのいくつかを実行できる程度だった。

1920年代以前、「コンピュータ」という言葉は仕事として計算を行う人を指していた。クルト・ゲーデル、アロンゾ・チャーチ、アラン・チューリングなど、後に計算機科学と呼ばれるようになる分野の先駆者は、計算可能性、すなわち（特別な前提知識や技能なしに）紙と鉛筆と命令書だけでどのようなものが計算できるか、に興味を抱いた。この研究は、一部には人間に付き物の間違いをすることなく自動的に計算を行う「計算機械」を開発したいという欲求に基づくものであった。この重要な洞察は、あらゆる計算作業を（理論上）全て実行可能な汎用の計算システムを構築することを意味し、それまでの専用機械を汎用計算機の概念に一般化した。汎用計算機という概念の創造が現代の計算機科学を生み出したのである。

1940年代に入り、より新しくかつ強力な計算機が開発されるにつれて、「コンピュータ」という言葉は人間ではなくそういった機械を指す言葉となった。コンピュータが単なる数学的計算以外にも利用可能であることが明らかになると、計算機科学の領域は情報処理全般に関する学問となった。1960年代には計算機科学は独立した学問分野として確立され、計算機科学科の設立と学位認定が行われるようになった<ref name="Denning_cs_discipline">Denning, P.J. (2000年). "Computer science:the discipline". Encyclopedia of Computer Science.</ref>。実用的なコンピュータが利用可能になると、その様々な応用が下位領域を形成していった。

[編集] 主な成果

学問としての歴史は浅いが、計算機科学は科学と社会への数々の根源的貢献をしてきた。

• 計算と計算可能性の形式的定義とそれによって計算不能な問題があることが証明されたこと<ref>Constable, R.L. (2000年3月).

Computer Science: Achievements and Challenges circa 2000</i>. </ref>。

• プログラミング言語の概念と様々な抽象化レベルでの手続き的情報を明確に表現するツール<ref>Abelson, Hal; G.J. Sussman with J.Sussman (1996年).

Structure and Interpretation of Computer Programs</i>, 2nd Ed., MIT Press. ISBN 0-262-01153-0. “コンピュータ革命は思考方法の革命であり、思考を表現する手法の革命である。この変化の本質は「procedural epistemology; 手続き的認識論」と呼ばれるものがよく表している。それは手続き的観点からの知識構造の研究であり、古典的数学の宣言的観点の対極に位置する。” </ref>。

• プログラミング言語間で翻訳を行うコンパイラの理論と実装。
• 実用的アプリケーション: パーソナルコンピュータ、インターネット、検索エンジン、計算科学

[編集] 他の分野との関係

計算機科学という名前にも関わらず、計算機科学の研究対象は物理的な電子計算機そのものではない。例えば著名な計算機科学者エドガー・ダイクストラは「天文学が望遠鏡に関する学問でないのと同様に、計算機科学はコンピュータに関する学問ではない」という言葉を残している。コンピュータの設計と開発は計算機科学の領域外の話である。例えばハードウェアは計算機工学の領域であるし、商用コンピュータシステムとその利用は情報技術とか情報システムと呼ばれる。ただし、コンピュータのハードウェアはその計算手法と密接な関係にあり、応用技術のなかにも計算機科学の対象となる部分がある。以前から、計算機科学は科学としては不十分であると批判されてきた。なぜなら物理学や生物学などと違って、計算機科学は人間の作りだしたモデルを対象としており、自然界のモデルを構築しているわけではないからである。これは例えば Stan Kelly-Bootle の「科学と計算機科学の関係は、流体力学と配管工事の関係と同じだ」という言葉に端的に表されている<ref>Computer Language, 1990年10月</ref>。計算機科学者であり、プログラミング言語 Scheme の設計者であるジェラルド・ジェイ・サスマンも「計算機科学は科学ではない」と述べている <ref>Gerald Jay Sussman, ``The Legacy of Computer Science, in Computer Science, Reflections on the Field, Reflections from the Field, pp.180--183, The National Academies Press, 2004.</ref>。しかし、計算機科学と他の周辺学問分野との間で新たな学問がいくつも生まれている。計算機科学と関係の深い学問分野として人工知能、認知科学、物理学（量子コンピュータ参照）、言語学などがある。

一部の人々は計算機科学は数学と最も関連が深いとみなしている<ref name="Denning_cs_discipline" />。初期の計算機科学はクルト・ゲーデルやアラン・チューリングなどの数学での業績に強い影響を受けていたし、数理論理学、圏論、領域理論、代数学といった領域は計算機科学と数学の間でアイデアをやり取りする領域となっている。

計算機科学とソフトウェア工学の関係は論争の的である。「ソフトウェア工学」という言葉が表すものが何か、計算機科学の範囲をどう定めるかは長年の議論の対象となっている。一部の人々はソフトウェア工学が計算機科学の一部であると信じている。他の人々は、計算機科学が計算全般を扱う学問であるのに対して、ソフトウェア工学は実用的な目的でコンピュータ処理を設計するものであり、異なる学問分野であると考えている。この見方の例としてデイビッド・パーナスがいる<ref>Parnas, David L. (1998年). "Software Engineering Programmes are not Computer Science Programmes". Annals of Software Engineering 6: 19–37., p. 19: 「私はソフトウェア工学を計算機科学の一分野としてではなく、土木工学、機械工学、化学工学、電気工学などなどの要素を組み合わせたものとして扱う」</ref>。他の人々はソフトウェアは全く工学的に扱うことはできていないと考えている。

[編集] 基礎

• 数論
• 組合せ論
• グラフ理論
• 数理論理学
• 情報理論
• 理論計算機科学
  • 計算理論
  • チューリングマシン
  • ラムダ計算
  • アルゴリズム解析
• データ構造
• 形式言語
• プログラム意味論
  • 領域理論
• 計算科学

[編集] 実装

• プログラミング言語
  • コンパイラ
• 分散コンピューティング
• 並列コンピューティング
  • 並列処理
• ソフトウェア工学
  • プログラミング
• コンピュータ・アーキテクチャ
  • オペレーティングシステム
• 通信
  • コンピュータ・ネットワーク
  • 暗号理論
• データベース
• 人工知能
  • ロボット工学
• コンピュータグラフィックス

[編集] 計算機科学教育

一部の大学には計算機科学科があり、計算理論やアルゴリズムを主に教えている。カリキュラムには計算理論、アルゴリズム解析、形式手法、並行性理論、データベース、コンピュータグラフィックス、システム解析などがある。プログラミングも教えることが多いが、単に計算機科学の他の領域のサポートのために教えているに過ぎない。

他の大部分の大学では、理論よりはむしろプログラミングが重要なカリキュラムとして扱われている。このようなカリキュラムはソフトウェア産業に就職する技術者を育成することを目的としている。プログラミングの実用的な側面はソフトウェア工学と呼ばれる。しかし、「ソフトウェア工学」の意味、「プログラミング」の意味に関しては様々な議論がある。

Peter J. Denning, Great principles in computing curricula, Technical Symposium on Computer Science Education, 2004年 を参照されたい（英語）。

日本では、情報処理学会が大学の理工系学部情報系学科のためのコンピュータサイエンス教育カリキュラム J97を策定した。ここでは、「コンピュータサイエンス」は計算機科学、情報科学、情報工学、計算機工学を総称する用語として使われている。そのため、ハードウェア設計からソフトウェア工学まで幅広くカリキュラムを設定しており、英語圏で言う Computer science とはニュアンスが異なる。

[編集] 関連項目

• 理論計算機科学
• 計算機工学
• ソフトウェア工学

[編集] 参考文献

[編集] 外部リンク

• Open Directory Project: Computer Science
• Collection of Computer Science Bibliographies