Компьютерное моделирование — главный способ, с помощью которого вычислительное мышление преобразует все остальные сферы. Например, существуют компьютерные модели работы мозга и функционирования экосистем. Биологи создают алгоритмические модели, например, сердца или раковых клеток и проводят виртуальные эксперименты. Кроме того, это позволяет меньше использовать подопытных животных, так как доступны виртуальные животные.
Экономисты создают компьютерные модели экономики, чтобы спрогнозировать, к каким потенциальным эффектам могут привести планируемые политиками изменения. Климатологи обращаются к моделям для прогнозирования возможных последствий глобального потепления. Компьютерные модели использовали и для того, чтобы понять природу творчества, например оценить, что отличает хорошую литературу и искусство.
К компьютерному моделированию прибегают в физике, биологии, химии, географии, археологии... и многих других областях. Оно позволяет найти новый подход к теме, какой бы она ни была. Кроме того, новаторы, создавая экономические отрасли будущего, обнаруживают новые ниши для бизнеса.
Компьютерное моделирование даже изменило мир компьютерных игр. Например, World of Warcraft — это просто компьютерные модели фантазийного мира, а спортивные игры — компьютерные модели занятий спортом. В обоих случаях в программы встроены модели физических законов, чтобы, например, все, что поднимается вверх, непременно опускалось вниз!
Расцвет компьютерного моделирования показал, что, чем бы вы ни занимались, крайне важно иметь навыки вычислительного мышления, а не просто уметь обращаться с компьютером и использовать информационные технологии.
Для практикующих вычислительное мышление не менее важно . Чтобы поддержать научный процесс, скажем, компьютерным моделированием, надо знать, как правильно заниматься наукой. Например, нужно понимать, что результаты, полученные для модели, справедливы только для нее. Они рассказывают именно о конкретной модели, и если она не соответствует реальности, то не соответствуют и результаты. Все расчетные данные нужно проверять, выдвигая новые гипотезы и тестируя их. Но если вы не упускаете из виду этот момент, вычислительное мышление дает вам мощный инструмент для понимания мира. Научное мышление необходимо и в других отношениях — в частности, для оценки алгоритмических решений. Научные методы обеспечивают ряд способов, которые позволяют проверить, соответствуют ли цели наши алгоритмы. Мы еще вернемся к этому пункту.
