Karya ilmiah - dalam bentuk modern - telah menjadi salah satu penemuan yang memungkinkan kemajuan berkembang. Sebelum bentuknya dikembangkan pada abad XVII, hasil dari karya tersebut dikirimkan secara pribadi dalam bentuk surat, cara sesaat dalam kuliah, atau semua dalam bentuk curah - dalam buku. Tidak ada tempat untuk diskusi publik tentang kemajuan bertahap. Membiarkan ruang di halaman mereka untuk menggambarkan eksperimen individual atau kemajuan teknis kecil, majalah menciptakan kekacauan dari ilmu yang berkembang. Sejak itu, para ilmuwan mulai menyerupai serangga sosial: mereka terus bergerak maju, dengan suara berdengung seperti sekawanan lebah.
Karya-karya paling awal, dalam arti tertentu, lebih mudah dibaca daripada karya-karya saat ini. Mereka kurang terspesialisasi, lebih mudah, pendek dan kurang formal. Matanalisis ditemukan hanya sesaat sebelumnya. Seluruh set data pada topik yang diteliti dapat ditampung dalam satu piring pada satu halaman. Semua perhitungan yang terkait dengan hasil dilakukan dengan tangan, dan mereka juga bisa diperiksa.
Semakin sulit ilmu pengetahuan, semakin sulit untuk melaporkan hasilnya. Karya hari ini lebih lama dari sebelumnya dan penuh dengan jargon dan berbagai sebutan simbolis. Mereka bergantung pada serangkaian program komputer yang menghasilkan data, membersihkan data, membuat grafik, dan memproses model statistik. Dan program-program ini kadang-kadang ditulis dengan begitu ceroboh dan begitu terfokus pada hasil sehingga ia juga berkontribusi terhadap krisis pengulangan - yaitu, pekerjaan itu tidak mengatasi tugas utamanya: melaporkan penemuan yang dibuat cukup sederhana sehingga orang lain dapat membuatnya juga .
Mungkin ada baiknya menyalahkan kebiasaan kertas di mana kertas-kertas itu dicetak. Metode ilmiah berkembang dengan kecepatan perangkat lunak; yang paling penting, fisikawan, ahli biologi, ahli kimia, ahli geologi, dan bahkan antropolog dan psikolog dituntut untuk dapat menguasai bahasa pemrograman dan paket program "
datalog ". Dan sementara cara utama menyampaikan hasil ilmiah tidak berubah selama 400 tahun terakhir. Tentu saja, karya itu dapat diposting di Internet - tetapi masih berupa teks dan gambar yang terletak di halaman.
Apa yang akan terjadi jika kami mengembangkan standar karya ilmiah dari awal hari ini? Baru-baru ini saya berbicara dengan
Bret Victor , seorang peneliti yang bekerja di Apple pada prototipe awal antarmuka pengguna untuk iPad, dan sekarang menjalankan laboratoriumnya sendiri di Auckland, California, mempelajari masa depan sistem komputasi. Victor sudah lama meyakini bahwa para ilmuwan masih belum memanfaatkan sepenuhnya komputer. "Situasinya tidak jauh berbeda dengan mesin cetak dan evolusi buku," katanya. Setelah Guttenberg, mesin cetak terutama digunakan untuk mereproduksi kaligrafi Alkitab. Hampir 100 tahun perbaikan teknis dan konseptual diperlukan untuk menciptakan buku modern. “Ada periode di mana orang memiliki teknologi cetak baru, dan mereka menggunakannya untuk mereproduksi media lama.”
Victor menunjukkan apa yang dapat diraih ketika ia mereduksi artikel majalah yang ditulis oleh Dunak Watts dan Stephen Strogatz, “Dinamika Kolektif dari Jaringan Dunia Kecil”. Dia memilihnya karena itu adalah salah satu karya yang paling sering dikutip dalam semua sains, dan karena itu adalah model untuk penyajian informasi yang jelas. (Strogac paling dikenal sebagai penulis kolom The Elements of Mathematics di The New York Times.)
Karya Watts-Strogac menggambarkan penemuan kunci dengan cara yang sama seperti kebanyakan orang lain - dalam teks, gambar, simbol matematika. Dan, seperti dalam kebanyakan karya, penemuan-penemuan ini sangat sulit untuk dicerna, meskipun uraiannya jelas. Tempat paling sulit untuk bekerja adalah tempat yang menggambarkan prosedur atau algoritme, karena pembaca harus mengambil "peran komputer," seperti kata Victor, berusaha mengingat-ingat gambaran tentang apa yang terjadi, melalui langkah-langkah algoritma.
Setelah revisi Victor, teks penjelas mulai bergantian dengan diagram interaktif yang menggambarkan setiap langkah. Dalam versi ini, dimungkinkan untuk melacak operasi algoritma menggunakan contoh. Anda bahkan bisa mengendalikannya.
Strogac mengagumi pilihan Victor. Dia kemudian mengatakan kepada saya bahwa dia sangat menyesal bahwa dalam matematika selama ratusan tahun telah menjadi tradisi untuk menulis karya seketat dan formal mungkin, bahkan sering menghilangkan isyarat yang sangat visual yang digunakan ahli matematika untuk membuat penemuan mereka.
Stogac mempelajari dinamika dan kekacauan non-linear, sistem yang rentan terhadap sinkronisasi atau pengorganisasian diri: kedipan kunang-kunang, detak metronom, impuls listrik sel-sel jantung. Kuncinya adalah bahwa sistem seperti itu bekerja dalam siklus, dan Strogac memvisualisasikannya melalui titik-titik dalam lingkaran: ketika titik kembali ke titik awal, itu adalah kedipan kunang-kunang atau pemicu sel jantung. "Selama hampir 25 tahun, saya telah membuat animasi komputer kecil dari titik-titik yang berjalan dalam lingkaran, dengan warna yang menunjukkan frekuensi mereka," katanya. "Red adalah orang yang lambat, violet cepat ... Semua titik ini berputar di komputer saya, saya sudah melakukan ini sepanjang hari," katanya. Saya jauh lebih baik dalam menangkap pola dalam titik-titik berwarna yang melintasi layar dibandingkan dalam 500 seri waktu. Demikian pula, saya akan melihat sedikit, karena pada kenyataannya itu tidak terlihat sama sekali. Saya mempelajari proses dinamis, jadi presentasinya juga harus dinamis. "
Program adalah media yang dinamis, tetapi kertas tidak. Dalam pengertian ini, tampaknya aneh bahwa penelitian seperti Strogac yang ditujukan untuk sistem dinamik begitu sering didistribusikan di atas kertas tanpa keuntungan dari titik-titik pemintalan - karena justru titik-titik inilah yang membantunya melihat apa yang dilihatnya dan dapat membantu melihat Ini untuk pembaca.
Ini adalah seluruh masalah komunikasi ilmiah: hari ini, hasil ilmiah sering ditemukan menggunakan komputer. Gagasan itu rumit, dinamis, tidak mudah untuk menangkapnya dengan pandangan batin. Dan sementara alat paling populer untuk menyebarluaskan hasilnya tetap PDF - secara harfiah mensimulasikan selembar kertas. Kita mungkin dapat menemukan sesuatu yang lebih baik.
Stephen Wolfram menerbitkan karya ilmiah pertamanya pada usia 15. Pada akhir studinya di institut, ia telah menerbitkan 10 karya, dan pada usia 20, pada 1980, ia telah menyelesaikan gelar doktor dalam fisika partikel di California Institute of Technology. Kekuatan supernya adalah penggunaan komputer secara aktif pada masa itu ketika para ilmuwan paling serius menganggap pekerjaan komputasi di bawah harga diri mereka. "Pada saat itu, saya mungkin menggunakan aljabar komputer paling banyak di dunia," katanya dalam sebuah wawancara. Itu sangat nyaman, saya hanya bisa melakukan semua perhitungan di komputer. Saya bersenang-senang memposting formula hiasan khusus dalam karya ilmiah saya. "
Dengan meningkatnya ambisi penelitiannya, ia semakin membawa perangkat lunak yang ada ke batas kemungkinan. Untuk satu proyek, ia harus menggunakan setengah lusin alat perangkat lunak yang berbeda. "Saya menghabiskan banyak waktu untuk mengikat semuanya," katanya. "Dan saya memutuskan bahwa saya harus mencoba membuat satu sistem yang akan melakukan semua yang saya butuhkan - yang bisa tumbuh selamanya." Dan alih-alih melanjutkan kegiatan akademiknya, Wolfram memutuskan untuk membuat Wolfram Research, dan membuat lingkungan komputasi yang ideal bagi para ilmuwan. Tajuk utama di Forbes pada 18 April 1988 berbunyi: "Fisika Whiz Goes Into Biz" [Ilmuwan penyihir memukul bisnis].
Di pusat sistem Mathematica, sebagaimana perusahaan menyebut produk utamanya, ada notepad di mana Anda menulis perintah pada satu baris dan melihat hasilnya di baris lain. Tulis “1/6 + 2/5” dan dia akan memberi Anda “17/30”. Minta dia untuk memperbanyak polinomial, dan dia akan patuh. Mathematica mampu melakukan matanalisis, teori bilangan, geometri, aljabar. Ini memiliki fungsi untuk menghitung reaksi kimia dan memfilter data genetik. Basis datanya berisi semua gambar Rembrandt, dan dia bisa memberimu diagram sebaran paletnya tepat waktu. Model mekanika orbital dibangun di dalamnya, dan akan dapat menghitung seberapa jauh Hornet F / A-18 dapat merencanakan jika mesinnya mati pada ketinggian 10.000 km. Notepad di Mathematica bukan hanya catatan perhitungan pengguna, tetapi transkrip percakapannya dengan oracle yang serba tahu. Tungsten menyebut notebook yang ditulis dengan hati-hati "esai komputasi."
Antarmuka notebook adalah gagasan Theodore Grey, terinspirasi oleh bekerja dengan editor kode lama untuk Apple. Sebagian besar lingkungan pemrograman memungkinkan Anda untuk mengeksekusi kode per baris atau sekaligus. Editor Apple memungkinkan Anda memilih bagian mana pun dari kode dan hanya menjalankannya. Gray memindahkan konsep-konsep dasar ini ke Mathematica, dan dia dibantu untuk memperbaiki desain oleh Steve Jobs sendiri. Notepad dirancang untuk mengubah pemrograman ilmiah menjadi latihan interaktif di mana perintah individu dapat dikoreksi dan dihidupkan kembali puluhan dan ratusan kali, belajar dari hasil percobaan komputasi, yang memungkinkan Anda untuk sampai pada pemahaman yang lebih dalam tentang data.
Notepad sangat pandai mengatasi tugas-tugasnya karena kemampuannya menggambar grafik, gambar, dan rumus matematika yang indah, terlepas dari kenyataan bahwa semua ini merespons perubahan kode secara dinamis. Dalam Mathematica, Anda dapat memasukkan rekaman suara, menerapkan filter matematika yang rumit untuk rekaman audio, dan memvisualisasikan gelombang suara yang dihasilkan. Dengan menyeret parameter dengan mouse, Anda dapat mengubah tampilan dan melihat filter mana yang paling berfungsi saat bermain dengannya. Kemampuan paket untuk dengan mudah menangani begitu banyak tugas komputasi yang berbeda dalam satu antarmuka sederhana adalah hasil dari "pekerjaan yang secara harfiah sudah berabad-abad manusia," kata Gray.
Visi yang mendasari karya ini telah diulang berkali-kali oleh Wolfram dalam ceramah, entri blog, presentasi, dan siaran persnya. Tidak hanya membuat perangkat lunak yang bagus, tetapi menciptakan titik belok di kelas sains itu sendiri. Pada pertengahan abad XVII, Gottfried Leibniz mengembangkan sistem catatan integral dan turunannya (∫ dan dx / dt) yang akrab, yang membuat gagasan kompleks analisis matematis menjadi mekanis. Leibniz percaya bahwa simbol-simbol serupa dalam aplikasi yang lebih luas dapat menciptakan "aljabar pemikiran." Sejak itu, ahli logika dan ahli bahasa telah memimpikan bahasa universal yang dapat menghilangkan ambiguitas dan mengubah solusi dari masalah kompleks menjadi semacam matanalisis.
Karir Wolfram terdiri dari upaya terus-menerus untuk menggabungkan semua pengetahuan dunia ke dalam Mathematica, dan kemudian membuatnya tersedia melalui Wolfram Alpha, "mesin pengetahuan komputasi" perusahaan, di balik banyak peluang untuk menjawab pertanyaan dari asisten elektronik seperti Siri dan Alexa. Ini adalah upaya Wolfram untuk menciptakan Interlingua, bahasa pemrograman yang sama-sama dapat dipahami oleh orang dan mesin - aljabar segalanya.
Tugasnya bersifat ambisius. Pada 1990-an, Wolfram kadang-kadang menggoda publik dengan komentar bahwa dalam proses menciptakan perusahaannya, ia sedang mengerjakan proyek ilmiah revolusioner. Harapan itu tumbuh. Akhirnya, proyek itu tiba: sebuah buku besar, ketebalan balok batu bara, dan bobot yang hampir sama, dengan judul abadi: "
Ilmu jenis baru ."
Ini ternyata merupakan studi terperinci yang dilakukan dengan menggunakan notebook Mathematica, pola yang sangat kompleks yang diciptakan oleh proses komputasi yang paling sederhana - automata seluler. Studi ini dilakukan baik hanya untuk kepentingan penelitian, dan untuk memahami bagaimana aturan sederhana dapat menghasilkan fenomena alam yang kompleks - misalnya, tornado atau pola kulit moluska. Studi-studi ini, yang diterbitkan oleh Wolfram tanpa pengeditan independen, disertai oleh pengingat yang terus-menerus akan pentingnya studi ini.
Semakin banyak Anda menemukan Tungsten, semakin terdengar seperti gayanya. Dalam sebuah artikel 1988 tentangnya, Forbes mencoba untuk mengetahui akar dari fenomena ini: "Seperti Harry Wulf, mantan direktur Institute for Advanced Studies (di Princeton), di mana Wolfram adalah salah satu ilmuwan senior termuda di usia 23, mengatakan dia memiliki "Mengalami kesulitan dalam karakter, didukung oleh perasaan kesepian, isolasi dan keunikan."
Ketika salah satu asisten Wolfram mengumumkan penemuan matematika yang signifikan di konferensi, yang merupakan bagian penting dari "Tipe Ilmu Pengetahuan Baru", Wolfram mengancam akan menuntutnya jika karya itu diterbitkan. "Dalam kelompok penelitian yang serius tidak akan ada peneliti muda diizinkan untuk berbicara tentang apa yang dilakukan senior," katanya saat itu. Ilmuwan lain mengkritik buku besar Wolfram karena didasarkan pada karya-karya lain, tetapi tidak menyebutkannya. "Dia mengisyaratkan bahwa dia adalah penulis ide-ide utama yang telah menjadi ide sentral dari teori sistem kompleks selama 20 tahun terakhir," kata seorang peneliti kepada majalah Times Higher Education pada tahun 2002.
Pujian diri Tungsten tampaknya semakin mengejutkan karena sepenuhnya opsional. Prestasinya berbicara sendiri - jika ia membiarkan mereka melakukannya. Mathematica mencapai kesuksesan segera setelah diluncurkan. Pengguna telah lama menunggu produk semacam itu; di universitas, program ini sudah menjadi hal biasa seperti Microsoft Word. Wolfram, di sisi lain, menggunakan pendapatan stabil untuk merekrut insinyur dan ahli tambahan di berbagai bidang, memberi makan semakin banyak informasi untuk programnya yang tak pernah puas. Hari ini, Mathematica tahu tentang anatomi kaki dan hukum fisika, tentang musik, sistematika tumbuhan runjung dan pertempuran utama Perang Dunia Pertama. Wolfram sendiri membantu mengajar program penulisan angka Yunani kuno.
Semua pengetahuan ini "dihitung". Jika mau, Anda dapat mengindikasikan dengan x lokasi
pertempuran di Somme , dan dengan y curah hujan harian pada tahun 1916 dalam radius 50 km dari tempat ini, dan Mathematica akan menghitung jika ada lebih banyak kematian selama pertempuran Perang Dunia Pertama ketika hujan turun.
"Saya perhatikan tren yang menarik," tulis Wolfram dalam sebuah posting blog. - Pilih area X, dari arkeologi hingga zoologi. Kemudian "komputasi X" akan terhubung dengannya, yang sudah ada, atau baru saja dilahirkan. Dan ini dianggap masa depan bidang ini. "Wolfram berpendapat bahwa semakin baik para ahli di bidang ini menguasai metode komputasi, semakin luas bidang penemuan akan berkembang. Notebook di Mathematica dapat menjadi akselerator sains, karena dapat memunculkan gaya berpikir baru." "Dia berkata," bagaimana transisi yang sama terjadi yang terjadi pada abad ke-17, ketika orang mendapat kesempatan untuk membaca catatan matematika. Ini menjadi bentuk komunikasi, yang memiliki fitur yang sangat penting - kemampuan untuk awal baru. "
Idenya adalah bahwa "karya ilmiah" semacam ini dapat memiliki dinamisme yang sama seperti yang diinginkan Strogac dan Victor - diagram interaktif diselingi dengan teks - dengan manfaat tambahan memungkinkan semua kode yang menghasilkan diagram ini dan semua data dapat diakses oleh pembaca. siapa yang bisa melihat mereka dan bermain dengan mereka. “Jujur saja, ketika kamu menulis sesuatu yang begitu sederhana dan mudah dimengerti dalam bahasa Wolfram di buku catatan, tidak ada ruang untuk penipuan. Ada apa, dan itu bekerja dengan cara kerjanya. Tidak ada cara untuk menyesuaikan hasilnya, ”kata Wolfram.
Menulis karya dalam buku catatan Mathematica berarti mengungkapkan hasil dan metode pekerjaan Anda; dan karya ilmiah, dan semua yang telah Anda lakukan untuk menulisnya. Akibatnya, akan lebih mudah bagi pembaca tidak hanya untuk memahaminya, tetapi juga untuk mereproduksi (atau tidak mereproduksi). Ketika jutaan ilmuwan di seluruh dunia membuat kontribusi mereka untuk sains secara bertahap, satu-satunya cara untuk mengubah semua pekerjaan ini menjadi sesuatu yang penting adalah dengan memungkinkan orang lain untuk membangun sesuatu dengan andal berdasarkan kontribusi ini. "Itulah yang dapat dicapai oleh karya ilmiah dalam bentuk esai komputasi," kata Wolfram.
Wolfram mengatakan dia terkejut bahwa esai komputasi belum mendapatkan popularitas. Dia ingat karyanya dengan Elsevier, raksasa publikasi ilmiah, pada awal 1980-an. "Elsevier mempekerjakan saya untuk berkonsultasi tentang sesuatu seperti" seperti apa masa depan publikasi ilmiah nantinya. " Ini sebelum munculnya notebook Mathematica, tetapi dia mendorong mereka untuk berbicara dari sekitar area yang sama. “Beberapa tahun yang lalu, saya kembali berbicara dengan seseorang dari manajemen perusahaan. Dan pada pertemuan itu, saya menyadari - ya ampun, saya mengatakan hal yang persis sama 35 tahun yang lalu! "
Saya berbicara dengan Theodore Gray, yang meninggalkan Wolfram Research untuk menjadi seorang penulis. Dia mengatakan bahwa karyanya pada notebook khususnya dimotivasi oleh perasaannya, yang telah terbentuk dengan baik pada 1990-an, “bahwa, jelas, semua komunikasi ilmiah dan semua pekerjaan teknis yang menggunakan data atau matematika atau pemodelan atau grafik atau skema atau sesuatu seperti itu, tidak perlu dipublikasikan di atas kertas. Itu cukup jelas pada tahun 1990, "katanya.
"Selama 29 tahun terakhir, fakta bahwa dengan pengecualian beberapa orang yang memahami hal ini, masyarakat secara keseluruhan belum mengambil pendekatan ini, telah dirasakan dengan kengerian dan kejutan," katanya. "Secara harfiah tidak mungkin untuk menghitung berapa banyak yang telah hilang, berapa banyak waktu yang terbuang, berapa banyak hasil yang disalahpahami atau salah diartikan."
Pada awal 2001, Fernando Perez menyadari bahwa ia berada di posisi yang kira-kira sama dengan Wolfram 20 tahun yang lalu. Dia adalah seorang ahli fisika lulusan yang membawa alat-alatnya ke batas kemampuan mereka. Dia menggunakan sejumlah besar sistem, dan Mathematica di antara mereka, dan tampaknya menyelesaikan setiap tugas diperlukan beralih dari satu alat ke yang lain. Dia ingat bahwa di mejanya terdapat 6-7 buku tentang pemrograman. Dia ingin menciptakan lingkungan yang terpadu untuk komputasi ilmiah.Tetapi alih-alih mulai membuka perusahaan, ia menemukan dua ilmuwan, seorang ahli kelautan Jerman dan seorang mahasiswa pascasarjana dalam ilmu komputer dari Caltech, yang berpikir dalam arah yang kira-kira sama. Mereka semua jatuh cinta pada Python, bahasa pemrograman tujuan umum open-source, dan secara mandiri mulai membuat alat untuk menyederhanakan bekerja dengan bahasa untuk para ilmuwan: alat yang disederhanakan bekerja dengan set data dan grafik, mendorong lebih banyak gaya pemrograman penelitian .Perez membawa tiga proyek menjadi satu dan mengendalikannya. Sejak awal, proyek IPython (maksud saya interaktif) adalah open source. Program ini tidak hanya gratis, siapa pun dapat mempelajari kode dan memperbaikinya, membuat kontribusinya pada penyebab umum. Keputusan ini dibuat dengan sengaja. "Saya tertarik pada aspek etis untuk dapat berbagi pekerjaan saya dengan orang lain," kata Perez, yang merupakan penduduk asli Kolombia, di mana akses ke program komersial lebih sulit, "dan motivasi epistemologis." Dia percaya bahwa jika sains perlu terbuka, maka alat yang digunakan untuk bekerja dengannya harus terbuka. Perangkat lunak komersial, yang kode sumbernya tidak dapat dibaca secara legal, adalah "antitesis ide sains," yang tujuannya adalah untuk membuka kotak hitam alam.Oleh karena itu, Python digunakan. Versi dasar bahasa tidak sekuat Bahasa Wolfram, yang digunakan Mathematica. Tetapi jika Mathematica menarik kemampuannya dari karya pasukan programmer, tulang punggung Python didukung oleh perpustakaan besar fitur tambahan - pemrosesan gambar, penciptaan musik, AI, analisis bahasa, grafik - dibuat oleh komunitas orang yang berkontribusi pada open source secara gratis. Python menjadi standar de facto untuk komputasi ilmiah, karena pengembang open source seperti Perez menciptakan alat yang berguna untuknya; Python tertarik pada pengembang karena itu adalah standar de facto untuk komputasi ilmiah. Komunitas bahasa pemrograman, seperti jaringan sosial mana pun, berkembang atau mati berkat kekuatan putaran umpan balik ini.Ide untuk antarmuka notepad untuk IPython diambil dari Mathematica. Perez mengagumi bagaimana notebook Mathematica mendorong gaya kerja penelitian. "Dimungkinkan untuk membuat sketsa sesuatu, karena itulah alasan Anda tentang suatu tugas, itulah cara Anda memahaminya." Komputasi notebook “menyoroti ide narasi hidup. Anda dapat memikirkan prosesnya dan secara efektif menggunakan komputer sebagai, jika Anda mau, mitra refleksi dan komputasi. "Alih-alih mengembangkan aplikasi mandiri yang berdedikasi, belum lagi usia manusia, tim IPython - Perez bergabung dengan Brian Granger, seorang profesor fisika di Universitas Politeknik California di San Luis Obispo dan Min Reagan-Kelly, Calon Ilmu Pengetahuan dari University of California, Berkeley, yang bekerja di bidang fisika komputasi, membuat buku catatan dalam bentuk halaman web sederhana. Antarmuka tidak memiliki keindahan karya Steve Jobs dan kompleksitasnya. Tetapi dengan menggunakan web, IPython menerima pengaya gratis: setiap kali Google, Apple, atau pemrogram acak merilis alat pembuatan bagan baru, atau menerbitkan kode matematika yang ditingkatkan, peningkatan ini melekat pada IPython. "Semuanya membuahkan hasil," kata Perez.Karya yang mengumumkan deteksi gelombang gravitasi pertama kali dikonfirmasi diterbitkan dengan cara tradisional, dalam bentuk PDF, tetapi lengkap dengan notebook IPython . Di buku catatan, Anda dapat melacak semua pekerjaan yang menghasilkan semua grafik untuk artikel. Semua orang dapat menjalankan kode sendiri, memperbaikinya, seperti yang mereka inginkan, bermain dengan perhitungan untuk lebih memahami bagaimana mereka bekerja. Pada titik tertentu di buku catatan, narasi mencapai bagian di mana sinyal yang dihasilkan oleh gelombang gravitasi berubah menjadi suara - dan Anda dapat memainkannya di peramban, mendengar apa yang pertama kali didengar para ilmuwan, deru dari dua lubang hitam yang bertabrakan."Saya pikir komunitas ilmiah telah mengadopsi alat ini, dan itu sudah dianggap universal," kata Theodore Gray tentang kelompok Perez. "Tapi Mathematica belum mencapai adopsi seperti itu." Pada Github di domain publik diposting sudah 1,3 juta notebook semacam itu. Mereka digunakan oleh Google, Bloomberg dan NASA; Musisi AI, guru, dan peneliti; dan "di hampir semua negara di Bumi."
Setiap kali, IPython memilih jalur pengembangan yang menyertakan sesuatu yang lain, dan sebagai hasilnya, itu tidak lagi disebut IPython. Proyek ini berganti nama menjadi Jupyter pada tahun 2014 untuk menekankan bahwa itu tidak hanya bekerja dengan Python.
Notebook Jupyter mirip dengan notebook Mathematica, hanya cocok untuk bahasa pemrograman apa pun. Anda dapat membuat notepad untuk Python, atau C, atau R, atau Ruby, atau JavaScript, atau Julia. Siapa pun dapat membuat dukungan Jupyter untuk bahasa pemrograman mereka. Hari ini didukung oleh lebih dari 100 bahasa.
Theodore Grey, yang mendesain antarmuka untuk notebook Mathematica asli, mengatakan bahwa ia pernah mencoba membuat dukungannya untuk bahasa pemrograman lain demi eksperimen. "Tidak ada yang datang dari ini," katanya padaku. - Perusahaan tidak tertarik mendukung ini. Dan jika Anda perlu mendukung banyak bahasa, Anda tidak dapat melakukannya dengan hati-hati. "
Esai Eric Raymond 1997 berjudul "
The Cathedral and the Bazaar " telah, dalam arti tertentu, menjadi dokumen utama dari gerakan open source modern. Ia menolak pandangan bahwa perangkat lunak yang rumit perlu dibangun seperti katedral, "dibuat dengan hati-hati oleh penyihir individu atau tim kecil penyihir yang bekerja secara terpisah." Pengalaman Raymond sebagai salah satu manajer pengembangan kernel Linux telah mengajarkan kepadanya bahwa "pasar yang sangat bising dengan berbagai tujuan dan pendekatan," yang mendefinisikan proyek kode sumber, merupakan keuntungan. "Fakta bahwa gaya bazar seperti itu bekerja dan bekerja dengan baik adalah mengejutkan," tulisnya. Dengan esainya, ia mencoba menjelaskan mengapa "dunia Linux tidak hanya tidak lepas dari kesalahpahaman, tetapi tampaknya mengikuti dari satu pencapaian yang kuat ke yang lain dengan kecepatan yang sulit dibayangkan oleh para pembuat katedral."
Mathematica dalam pengembangan jauh sebelum pengalaman Linux Raymond, dan telah dikembangkan sejak bertahun-tahun. Ini adalah intisari dari katedral, dan pembangunnya masih skeptis terhadap pasar. "Selalu ada ruang untuk kekacauan," kata Gray tentang sistem open source. - Jumlah bagian yang bergerak sangat besar, dan bagian yang berbeda mengendalikan kelompok yang berbeda. Anda tidak akan pernah berhasil menyatukan mereka ke dalam sistem yang terintegrasi dengan cara yang sama seperti mungkin dalam satu produk komersial, dengan satu-satunya maniak di tengah, untuk berbicara. ”
Orang gila itu, secara alami, adalah Stephen Wolfram. Gray mencatat bahwa di bawah Mussolini kereta berjalan sesuai jadwal. "Analoginya buruk," katanya, tapi "Aku untuk kehadiran seorang maniak di tengah." Mathematica Notebook adalah produk yang dirancang lebih kohesi, lebih dipoles - sebagian besar karena setiap keputusan melewati pikiran seorang jenius yang keras kepala. "Saya melihat orang-orang ini dari Jupyter," kata Wolfram kepada saya, "dan rata-rata mereka setingkat yang kami miliki di tahun 90-an." Dia mengatakan mereka mengambil jalan pintas. "Dan kami benar-benar berusaha melakukannya dengan benar."
Tetapi sulit bagi komunitas ilmiah untuk mengiklankan perangkat lunak komersial. Meskipun Wolfram Research telah mendistribusikan program notepad gratis selama bertahun-tahun, dan meskipun sebagian besar universitas besar memiliki lisensi yang memungkinkan siswa dan guru mereka untuk menggunakan Mathematica secara bebas, mungkin terlalu banyak bagi penerbit untuk memilih keluar dari format PDF terbuka untuk produk komersial. "Sejauh ini situasinya: jika Anda mencoba mengirim buku catatan dari Mathematica ke jurnal, mereka akan mengeluh: kami tidak memiliki Mathematica, ini adalah program yang sangat mahal, beri kami sesuatu yang lebih standar."
Fakta bahwa Wolfram, baik seseorang maupun perusahaan, secara intrusi memuji keunggulan produk, kebutuhannya, sehingga bahkan Gray membandingkannya dengan penganut crossfit, yang tidak dapat dipasang, tidak membantu juga. Bagaimanapun, ini adalah Stephen Wolfram yang sama, yang menamai bukunya pada karyanya pada automata seluler, "A Science of a New Type". Dalam
postingnya tentang ilmu komputasi, ia menulis: "Di pusat esai komputasi terletak ide untuk mengekspresikan pemikiran komputasi menggunakan Bahasa Wolfram."
Mungkin memang demikian - mungkin notebook dapat berakar hanya jika didukung oleh satu bahasa super, atau perusahaan dengan kantong yang dalam dan secara substansial tertarik pada pekerjaan mereka. Tetapi mungkin saja yang terjadi adalah sebaliknya. Upaya terpadu, meskipun lebih kacau, mungkin terbukti lebih dapat diandalkan, serta satu-satunya cara untuk mendapatkan kepercayaan dari komunitas ilmiah.
Wolfram tidak memperhatikan banyak hal di luar Wolfram, dan mungkin karena alasan ini notebook Mathematica tetap cukup buram, dan lawannya - walaupun sekunder dan disederhanakan, tetapi terbuka - tampaknya menaklukkan dunia.
Ini akan memakan waktu sebelum komputasi notebook menggantikan PDF dalam jurnal ilmiah, karena ini akan berarti perubahan dalam struktur insentif sains itu sendiri. Sampai jurnal-jurnal mulai mewajibkan para ilmuwan untuk mengirim mereka buku catatan, dan sampai distribusi bebas dari pekerjaan dan data mereka adalah cara untuk mendapatkan prestise atau menerima dana, orang-orang cenderung melakukan segalanya seperti sebelumnya.
Saya berbicara dengan seorang ahli saraf yang menjadi programmer dan berkontribusi pada Jupyter, dan dia mengatakan kepada saya bahwa profesor yang mengepalai laboratorium tempat dia dulu bekerja awalnya adalah seorang electrophysiologist - dia mengukur aktivitas neuron melalui elektroda yang ditanamkan. “Memperoleh data seperti itu adalah proyek yang mahal dan mahal,” katanya bahwa tidak ada yang akan membagikannya. "Anda mengumpulkan satu keping data dan dapat memprosesnya sampai akhir karir Anda."
"Pada tahap ini, tidak ada orang yang beralasan akan berpendapat bahwa praktik penelitian ilmiah mengalami perubahan," tulis Perez, pencipta Jupyter, dalam sebuah posting blog dari 2013. Ilmu pengetahuan semakin menggunakan komputasi dan keterampilan yang diperlukan untuk menjadi ilmuwan yang baik, menjadi lebih menarik di industri. Universitas kehilangan orang-orang terbaik yang mengelola startup mereka, serta berangkat ke Google dan Microsoft. "Di depan mata saya, banyak rekan kerja berbakat telah meninggalkan dunia akademis selama dekade terakhir, putus asa," tulisnya, "dan saya tidak dapat mengingat siapa pun dari mereka yang tidak akan bahagia dengan ini bertahun-tahun kemudian."
Perez bercerita kepada saya tentang para ilmuwan yang mengorbankan karier akademis untuk pengembangan perangkat lunak, karena pengembangan perangkat lunak tidak sia-sia dalam bidang studi mereka. Pencipta matplotlib, mungkin alat charting yang paling umum digunakan dalam karya ilmiah, adalah postdoc tentang neurobiologi, tetapi ia harus meninggalkan dunia akademis demi industri. Hal yang sama terjadi dengan pencipta NumPy, alat perhitungan numerik yang sekarang populer. Perez berkata: "Saya menerima komentar yang tidak ambigu dari banyak kolega dan kamerad senior yang mengatakan: Berhentilah melakukan ini, Anda menghabiskan karier dan bakat Anda." Tanpa malu, mereka menyarankan saya untuk "kembali ke fisika, ke matematika, ke menulis artikel."
Tetapi mereka yang tetap membuat kemajuan. Perez baru-baru ini mendapat pekerjaan di Departemen Statistik Berkeley. Sehari setelah percakapan kami, ia seharusnya mengajar siswa senior tentang ilmu data, menurut program yang sepenuhnya dibangun di atas notebook Python dan Jupyter. "Versi kursus ini untuk siswa yang lebih muda, saya pikir, menarik 1.200 siswa," katanya. "Itu adalah kursus yang paling cepat berkembang dalam sejarah University of California di Berkeley." Dan semua ini didasarkan pada alat sumber terbuka. "
Mereka yang berupaya meningkatkan praktik studi ilmiah juga bermimpi meningkatkan hasil mereka. Rekaman Leibniz, yang membuatnya lebih mudah untuk merekam matanalisis, memperluas ruang yang bisa dibayangkan. Tantangan ilmiah terbesar saat ini sering kali adalah teka-teki komputasi: bagaimana mengintegrasikan miliaran basa berpasangan dalam data genom, dan 10 kali lebih banyak data
proteomik , dan data pasien historis, dan hasil farmakologis dalam database yang koheren tentang bagaimana seseorang jatuh sakit dan apa yang perlu dilakukan untuk membantunya? Bagaimana, dalam praktiknya, mendekati aliran data baru tanpa henti tentang suhu dan curah hujan, oseanografi, aktivitas vulkanik dan seismik? Bagaimana cara membuat dan memahami peta koneksi saraf otak yang berpikir? Jika Anda membekali para ilmuwan dengan buku catatan komputer atau versi yang lebih canggih, mungkin membantu mengangkat pikiran mereka ke tingkat masalah yang tidak tersedia saat ini.
Pada satu titik, Perez mengatakan kepada saya bahwa proyek Jupyter menghormati Galileo - mungkin ilmuwan pertama dalam pengertian modern. Logo Jupyter adalah versi abstrak dari gambar Galileo asli yang menggambarkan bulan-bulan Jupiter. "Galileo tidak punya tempat untuk membeli teleskop," kata Perez. "Dia harus membuatnya sendiri."