Обучение алгоритмике как разговору о методах работы, «планированию» или даже «программированию» в смысле «программы работ», провалилось, вместо этого пошло обучение алгоритмике как «олимпиадному программированию» (решение коротких учебных задач на алгоритмическом языке) с обоснованием того, что «всем придётся программировать на компьютере, вот и научим». Сейчас понятно, что изначально цели ровно такими и были: методологическое обоснование (обучение методологии, описанию методов своей работы) было только для того, чтобы протащить обоснование для изучения информатики (computer science).

Так что для возвращения тематики «обучения составлению алгоритмов выполнения работ» в обучение программированию нужно сделать довольно много:

• Сразу вводить понятие метода как работ не только с описаниями (абстрактными объектами, информацией, работы с данными – «компьютерное программирование»), но и с предметами метода. Алгоритмика не компьютерная, а созидательная (программирование создателей/constructors из теории создателей).

• Добавить обсуждение работы с типами предметов метода (а не только типами данных и структурами данных), ибо программа = алгоритм плюс данные.

• Алгоритмы надо будет выражать на декларативном (скорее всего, функциональном) языке. Хотя, по большому счёту, нужно владеть мультипарадигмальным программированием – ибо для разных вариантов алгоритмов удобней разные варианты парадигм программирования62, отражённые в разных языках программирования, всё большее число современных языков программирования сегодня – мультипарадигмальные языки, поддерживают и процедурную, и функциональную парадигмы.

• Придётся освоить азы математической теории категорий и конструктивного математического мышления, это нужно для глубокого понимания природы функционального программирования, а также природы компьютерных вычислений в связи с эквивалентностью всех возможных вычислений по каким-то алгоритмам на машине Тьюринга: логическое программирование (декларативное программирование логических рассуждений), функциональное программирование (декларативное программирование выполнения функций, в том числе функций над функциями), объект-ориентированное программирование, процедурное программирование, акторское программирование, аспектное программирование и т. д. – это просто разные способы описания разложения одного и того же метода.

Алгоритмика сама по себе связана как с выражением способа вычислений на языке какой-то парадигмы (выражение способа – это методология), так и скоростью вычисления (это операционный менеджмент, исследование операций), что зависит от физики компьютера. Так что алгоритмика – экспериментальная наука, физика компьютера вносит реализм, а формальность вычисления – математику. Поскольку каждая программа – это доказательство (соответствие Curry-Howard63), то соответствие физического процесса в компьютере (классическом, квантовом, оптическом и т.д.) и абстрактного процесса вычислений «в математике» может быть проверено только экспериментально, через экспериментальную науку. Deutsch прямо называет алгоритмику «наукой о доказательствах», ведь программы – это доказательства, конструктивная математика – это программирование, и дальше через алгоритмику можно делать ходы на выполнение доказательств (алгоритмов) на компьютерах, проекты унивалентных оснований математики и языков Agda и Coq как раз нацелены на помощь математикам со стороны компьютерной техники (подробней об этом – в курсе «Интеллект-стек», и там много ссылок на литературу).

Если расширить алгоритмику компьютеров (информатику) до алгоритмики для создателей, то описания методов – это в какой-то мере доказательства того, что предметы метода будут приведены в необходимое конечное состояние. Физическая сторона алгоритмики потребует ещё и задействования иерархии хардвера (транзисторы из разных материалов, логические ключи из транзисторов, какие-то вычислительные «ядра» из логических ключей, программирование и микропрограммирование этих самых «ядер» с выходом на софт – и так дальше вплоть до «алгоритма программы, выполняемой на микросервисах в разных датацентрах мира»), это тоже должно быть обобщено на аппаратуру мастерства и инструментария создателя. Не только вычислители/компьютеры, но и манипуляторы (например, станки) и датчики (например, видеокамеры) тоже многоуровневы, для мышления о них нужно задействовать системное мышление.