Программы пишут программы, или стоит ли разработчикам осваивать новые профессии
После выхода ChatGPT только ленивый не написал о нём. Языковая модель GPT-3.5 от OpenAI привлекла широкое внимание общественности своими возможностями: создание текстов, возможности перевода, получения точных ответов и использования контекста для диалога. Но больше всего разработчиков впечатлила возможность написания работающего кода по запросу на естественном языке.
Обученная на доступном в open source коде модель прекрасно понимает запросы и выдаёт фрагменты кода, готовые к использованию. У впечатлительных разработчиков появились упаднические настроения: скоро компьютеры научатся писать промышленный код, программисты больше станут не нужны и всем нам придётся искать новую профессию. Как когда-то пришлось это делать машинисткам или лошадиным извозчикам.
В этой статье поговорим про новое поколение нейронных сетей, обсудим конкуренты ли они нам или союзники, какое будущее нам уготовано и пора ли обучаться новой профессии.
Современные модели и их результаты
В настоящее время есть как минимум 2 крупных игрока, которые занимаются передовыми исследованиями и разработками в области обучения AI написанию программного кода: OpenAI и DeepMind.
В феврале 2022 года Google DeepMind опубликовали статью «Competition-Level Code Generation with AlphaCode». Разработчики научили нейронную сеть AlphaCode решать задачи с соревнований по программированию на сайте CodeForces. AlphaCode умеет по описанию олимпиадной задачи предлагать код, который решает эту задачу. По словам разработчиков AlphaCode смог в соревновании обойти 54.3% программистов из 5000+ участников.
Когда я увидел это исследование, меня оно поразило. Звучит впечатляюще, что нейросеть действительно научилась писать программы без человека. Но действительно ли первое впечатление правильное?
На самом деле, если копнуть чуть глубже, то первый восторг проходит. Давайте посмотрим на распределение рейтинга участников на Codeforces:
Этот график демонстрирует, что больше половины участников находятся в серо-зеленой зоне. И мой опыт участия в соревнованиях по программированию говорит, что эти зоны обычно состоят из участников, которые способны решить первые 1-2 задач из соревнований второго дивизиона. Эти задачи обычно из разряда «сделай то, что описано в условии». И это укладывается в то предположение, которое применили при разработке AlphaCode: описание задачи и есть выражение того, что должен сделать алгоритм, а программа — это изложение условия на другом языке. Отсюда можно сделать вывод, что AlphaCode не научилась решать задач по программированию, а научилась переводить текстовое описание алгоритма на другой язык — язык программирования. Это тоже впечатляет, но уже не звучит так круто.
Второй аспект, который стоит принимать во внимание, AlphaCode был обучен именно на решение олимпиадных задач и именно на специфике Codeforces. Олимпиадные задачи были выбраны не зря. Часто в описании задачи уже заложено то, что нужно буквально сделать, убрав шелуху из условия. Это ещё раз подтверждает, что нейросеть не научилась решать задачи в широком смысле понимания этого слова, а научилась транслировать текстовое описание задачи в программный код.
Если посмотреть на разработки от OpenAI, то возможности очень похожи, хоть разработчики подошли с другого конца. Вы подаете на вход текстовое описание задачи, а нейросеть выводит исходный код. И тут не идет речь о тренировке на специальном олимпиадном виде задач, которые обычно имеют достаточное и полное описание, что нужно сделать, а также описание входных данных и их допустимых значений. В интернете сейчас есть множество примеров, когда ChatGPT успешно может написать примеры кода, которые используются в промышленном программировании с использованием популярных языков программирования, библиотек и прочих общедоступных инструментов. На мой взгляд, это может выглядеть даже более впечатляюще, чем натренированная под определенный формат задач модель.
Стоит отметить, что для олимпиадных задач, на которых обучалась AlphaCode, обычно есть достаточно полно покрывающий разные тестовые сценарии набор тестов. С их помощью можно получить подтверждение корректности сгенерированной программы. Для более широкого круга задач тоже можно сгенерировать наборы тестовых сценариев, но это может быть существенно сложнее. Без формального доказательства корректности написанного алгоритма и наличия существенного набора тестовых сценариев с покрытием краевых случаев, сложно верифицировать корректность сгенерированных программ.
Вопросом корректности и безопасности задались и специалисты из университета Нью-Йорка и университета Калгари. Они опубликовали статью Asleep at the Keyboard? Assessing the Security of GitHub Copilot’s Code Contributions. В ней они проанализировали 89 различных сценариев и 1692 программы, которые сгенерировала нейросеть. Выяснилось, что в 40% случаев программы содержат ошибки, которые влияют на безопасность программы и могут быть использованы злоумышленниками.
Из всего вышесказанного можно сделать вывод, что в текущий момент популярные модели действительно умеют писать код и делают это на достаточно хорошем уровне, учитывая что AlphaCode обошёл 54.3% программистов на соревновании, а Copilot в 60% случаев выдаёт корректные программы. Но это недостаточно, чтобы заменить программистов целиком и нужны дальнейшие существенные улучшения, чтобы полноценно конкурировать с разработчиками.
Недостатки современных моделей
Кроме перечисленных выше очевидных проблем, у современных нейросетей, занимающихся написанием кода, есть и другие существенные недостатки, которые в ближайшее время не могут сделать их полноценной заменой программистов.
Во-первых, они обучены на огромных открытых текстовых датасетах из интернета и основной их принцип работы предугадать какое слово должно быть следующим в текстовой строке. Это означает, что нейросеть отлично справится с задачей, если ей предоставить множество примеров, как это было сделано до неё. И также это значит, что если данных ей не хватает, то решение найдено не будет.
Во-вторых, объемы доступных для обучения данных заканчиваются. Скотт Ааронсон из OpenAI в своей лекции говорит, что модели и так уже обучены на публично доступных текстах в интернете. И чтобы улучшать их дальше, может начать не хватать данных. Есть видео на youtube или в instagram, и они пока не использовались для обучения. Но не очевидно будет ли какая-то польза этих данных для обучения моделей. В общем сейчас не понятно есть ли существенные объемы данных, накопленные человечеством, и ещё не известные текущим моделям, которые легко доступны для их обучения.
В-третьих, стоит вспомнить на каких примерах кода нейросети обучаются. Это в основном opensource code, github, stackoverflow и т.д. И тут возникает следующая проблема. Общественно доступный код не означает корректный и хорошего качества код. По сути данными являются большое количество «домашних» проектов и сниппетов кода на разнообразных сайтах. В открытом доступе есть хорошие open source проекты, на которых можно поучиться. Но и там достаточно морально устаревшего кода, с подходами, которые уже вышли или выходят из обихода.
В-четвертых, чтобы компании начали полностью заменять программистов нейросетями для написания промышленного кода, их нужно обучить на кодовой базе организации. К данному моменту многими компаниями накоплены огромные объемы исходных кодов, которые являются интеллектуальной собственностью. И, конечно, они не захотят предоставлять доступ к своему коду для обучения, чтобы другие компании могли пользоваться этими наработками. А без обучения на специфике кодовой базы компании, инструментария, стиля по написанию кода и существующих внутренних библиотек, нейросеть не сможет выдавать более-менее существенные объемы программ, которые не только можно использовать без доработки человеком, но и более того, которые в принципе будут корректно работать. На самом деле доступ к кодовой базе топовых коммерческих ИТ компаний мог бы сильно пойти на пользу моделям. Качество их программ зачастую существенно отличается в лучшую сторону от публичного доступного кода в силу более пристального внимания к коду внутри компаний и масштабу проектов.
В-пятых, значительная часть работы современного программиста не начального уровня находится вне работы непосредственно с кодом. Нам приходится сталкиваться с проектированием новой архитектуры, внесением изменений в существующие, декомпозицией проектов, коммуникацией с коллегами, координацией проектов, планированием работ, ручными действиями в продакшн и так далее. В целом инженерная работа включает в себя много разных активностей. Конечно, написание кода остается ключевой и важнейшей активностью, но часто не основной для успешной работы.
В чем модели смогут помочь уже сейчас
А вот в чём современные модели могут помочь сейчас — это сделать нас более производительными при написании кода. AI помощники вида Github Copilot, ChatGPT и другие вполне могут упростить жизнь разработчика и сделать нас более продуктивными в ежедневной работе. Данные инструменты прекрасно справляются с запросами «как мне сделать X на инструменте Y», если X — типовая операция, а Y — популярная общественно доступная технология.
Думаю, не секрет, что индустрия ИТ пережила несколько сломов, которые кардинально повлияли на продуктивность разработчиков. Одним из таких примеров может быть появление новых более высокоуровневых языков программирования, чем были ранее. Язык C в свое время стал существенным шагом в индустрии и позволил писать портируемые с одной архитектуры на другие программы без переписывания всего кода, как это требовалось ранее для Assembler. Появление языков программирования с автоматической сборкой мусора было ещё одним шагом, который закрыл целый блок проблем, связанных с ручным управлением памятью и разрешением других ошибок в этой области. Механизм автоматической сборки мусора набрал популярность и сейчас многие современные языки содержат этот инструментарий.
Но не только развитие языков программирования приводило к повышению производительности разработчиков. Появление и совершенствование современных IDE, которые пришли на смену текстовым редакторам, было другим примером роста производительности разработчиков. Действительно, IDE существенно облегчают навигацию по проекту, помогают с массовыми рефакторингами, предлагают умные подсказки, генерируют шаблонный код и умеют делать многое другое. Основная цель IDE автоматизировать и упростить все настолько, чтобы разработчик не задумывался о рутине и мог сосредоточиться на главном в своей задаче.
Я думаю, что в ближайшие годы AI модели как раз пойдут в сторону повышения продуктивности разработчиков, а не их замены. Уже сейчас у них есть всё необходимое, чтобы сделать нашу работу сильно проще, интегрировавшись в IDE. AI может отвечать на вопросы «как сделать X на библиотеке Y» прямо в IDE без необходимости переключения в браузер и Google. В каком-то смысле это может выглядеть как в фильмах про будущее, когда человек задаёт вопросы своему электронному помощнику и получает от него ответы, персонализированные рекомендации и так далее. Действительно, разработчику необязательно держать в голове все детали и нюансы всех используемых инструментов, чтобы делать свою работу. Главное иметь возможность быстро получить правильный ответ на свой вопрос прямо в IDE, не выпадая из контекста.
Ещё одна область применения находится в другой плоскости. Разработчики часто знают достаточно глубоко основной свой язык программирования и поверхностно много других, с которыми им тем не менее приходится иметь дело. Например, большую часть времени вы пишете на Go, но иногда надо что-то посчитать в аналитической системе и для этого нужны разного рода агрегации, пересечения данных, трансформации на SQL. Или же нужно написать программу, которая регулярно обсчитывает данные на Spark + Scala и сохраняет результаты для дальнейшего использования. Или что-то нужно быстро наскриптовать на bash/python для локальной задачи. С одной стороны большинство знакомы с этими инструментами и время от времени пользуются ими. С другой стороны всё забывается, если не делать это каждый день. Если можно было бы сказать IDE: «Прочитай вот из этого файла логи в формате json, погруппируй по времени с периодом в 5 минут и нарисуй график в разрезе по ошибкам». Или «преобразуй вот этот SQL запрос в ежедневную джобу на Spark + Scala и оформи в pull request по примеру такого PR». И не нужно вспоминать как читать файл на python, как парсить json, какую библиотеку использовать для рисования графика, вспоминать синтаксис Scala. В этом случае AI модели могли бы обеспечить увеличение продуктивности разработчиков на порядки, если бы научились автоматизировать прямо в IDE простые операции, на которые нам до сих приходится тратить существенное время при работе над проектами.
Заключение
Резюмируя, я считаю, что в текущий момент современные AI модели ещё на слишком раннем этапе своего развития, чтобы полностью попытаться заменить в работе разработчика среднего уровня и выше. И пока выглядит, что есть принципиальные сложности, чтобы перейти на следующий уровень.
Но если ваша работа более чем на половину состоит из обращений к Google, работе со StackOverflow и другими публичными источниками и компиляцией информации оттуда в код, то я бы серьезно озадачился. Кажется, что современные AI инструменты эту часть работы уже научились хорошо автоматизировать и уже выигрывают конкуренцию у людей.
В противном случае можно спокойно следить за новинками в этой области и активно интегрировать их в свою работу, чтобы становиться самим более эффективным и продуктивным. Да и просто переложить неинтересную, повторяющуюся и примитивную работу на компьютеры приятно.
- программирование
- разработка
- artificial intelligence
- нейронные сети
- chatgpt
- openai
Как программисты написали программы для программирования без программ для программирования?
для написания программ нужен хорошо соображающий мозг, начиненный знаниями.
Конечно, можно писать программы, выводящими Hello World и даже способные сложить два введенных числа. Но они не пользуются спросом.
вот так)
Руками (или перфолентой/перфокартой) вводили команды процессору в двоичном виде.
Получалась программа.
Можно забивать гвозди без молотка.
Честное слово.
с помощью набора переключателей программу в машинных кодах вводили по одному байту:
как написали язык программирования без языка программирования
Если начать с самого начала, то придётся вспомнить, что сразу у компьютеров не было даже некого подобия современной клавиатуры и экрана, зато были перфокарты. В те смутные времена писали программы, используя машинные коды – у каждой операции был определённый машинный код. Было очевидно, что для создания сложных программ нужно разработать какой-то специальный язык и первым таким языком стал Fortran. Разработан этот язык программирования был в 1954 году и ориентирован на научно-технические расчёты. Его использовали ещё в эру перфокарт, но сегодня это один из мёртвых языков, наряду с COBOL, в котором хорошо были развиты средства обработки текстов, и Алгол, ориентированным на запись алгоритмов.
Первые языки программирования – 70-е годы
Есть старые языки программирования, которые смогли дожить до наших дней, например, BASIC, который был создан в 1964 году и использовался как встроенный язык персональных компьютеров. В наши дни он серьёзно изменился по сравнению с первоначальным вариантом и ещё кое-где используется. В ВУЗах России как учебный язык продолжают использовать Паскаль, созданный в 1971 году, как язык структурного программирования.
На современную систему программирования большое влияние оказал язык Си, созданный в 1972 году. В своё время он был очень популярен при создании операционных систем и трансляторов. В 1975 году началась эра программирования – Билл Гейтс и Пол Аллен заявили о себе и создали новую версию языка Бейсик. В 1983 году была создана система Турбо-Паскаль – язык, вышедший за рамки учебного и ставший профессиональным языком программирования.
В 1975 году в Пентагоне был учреждён комитет, в обязанности которого входило создание языка программирования – универсального и превосходившего все существующие. Результат был представлен в 1979 году группой учёных, которые создали язык Ада, предназначенный для создания программных систем. В течение долгого периода такие языки, как Ада, Си, Паскаль, Бейсик активно использовались программистами.
Новая веха в языках программировании – 80-е годы
Языки программирования сегодня – Java и С++
Сегодня широко используется язык С++, но не для веб-приложений и не для обработки текста. Работать на таком языке было сложно тогда, и сегодня по-прежнему требуется очень высокая квалификация от программиста. Если вы знаете современный язык программирования С++, то вам уже ничего не нужно – на нем можно писать почти любые программы. Но под силу это только настоящим профессионалам, без опыта из простенького проекта легко развести целую помойку так, что ничего нельзя будет собрать до кучи.
Чтобы немного снизить требования к квалификации программистов, а проще говоря, чтобы среднего уровня программисты могли писать действительно хорошие программы, очень вовремя появился язык Ява. Вначале он задумывался как язык для встраиваемых приборов, но стал очень популярным и в программировании. В языке Ява нет минусов С++, работать с ним проще и быстрее. Как любят шутить программисты, на Ява писать плохо просто невозможно – там нет таких ресурсов.
Краткая и на 146% точная история языков программирования
Жозеф Мари Жаккар учит ткацкий станок читать перфокарты, создавая первый многопоточный процессор. Изобретение в штыки приняли ткачихи, которые уже тогда что-то подозревали.
Ада Лавлейс, устав от положенного по социальному классу безделья, делает наброски в блокноте, которые станут известны как первая компьютерная программа. С поправкой, конечно, на то, что компьютеров тогда ещё не было.
Алан Тьюринг изобретает вообще всё, королева очарована им, но Тьюринг предпочитает ей мужскую компанию, что заканчивается для него печально.
Позже королева, конечно, остыла и простила Тьюринга, но тот, к сожалению, уже давно был мёртв.
Алонзо Чёрч тоже изобретает вообще всё вместе с Тьюрингом. Но будучи по другую сторону пруда избегает расположения королевы и его последствий.
Джон Бэкус создаёт Фортран — первый язык, который «используют настоящие программисты».
Грейс Хоппер, устав от спарринга с Чаком Норрисом, изобретает первый бизнес-ориентированный язык программирования. Ну а так как всё связанное с бизнесом должно иметь длинное и скучное название, она нарекает его «бизнес-ориентированным языком общего назначения» или COBOL для краткости.
Джон Кемени и Томас Курц решают, что программировать слишком сложно, и им нужно вернуться к базовым принципам. Так что они разбрасывают повсюду номера строк и называют своё детище BASIC.
Никлаус Вирт создаёт Паскаль и пару других языков программирования. Да, кому-то нравится марки собирать, а его хобби было создавать языки программирования.
Никлаус также изобретает Закон Вирта, который делает закон Мура устаревшим, так как разработчики будут писать настолько раздутые программы, что никакие мэйнфреймы не успеют за ними. Как мы знаем, это предсказание сбылось — посмотрите, например, на Electron.js и на его абстракции.
Деннис Ритчи от скуки, нагрянувшей в разгар напряжённого рабочего дня в Bell Labs, решает изобрести «C», который окажет ошеломительное влияние на индустрию: с этого момента все новые языки будут использовать фигурные скобки. «C» так же ввёл ошибки сегментации и другие инновации в программировании.
Так как до конца напряжённого рабочего дня оставалась пара свободных часов, Деннис и его приятели из Bell Labs решили создать пример программы на «C» и случайно создали операционную систему под названием Unix.
Алан Кэй изобретает объектно-ориентированное программирование и называет его Smalltalk. В Smalltalk всё является объектом. Даже объект является объектом.
Ларри Уолл становится проповедником и делает Perl доктриной.
Жан Ишбиа решает создать язык, посвящённый Аде Лавлейс и носящий её имя.
Брэд Кокс и Том Лав решают создать специальную, плохочитаемую версию «C» на основе Smalltalk. Своё детище они назовут Objective-C. И по сей день не нашлось ни одного человека, способного понять синтаксис этого языка.
Бьёрн Страуструп отправляется на своем DeLorean назад в будущее, где замечает, что «C» слишком уж быстро компилируется. Когда же в таком случае будут отдыхать разработчики? Чтобы как-то решить проблему, он добавляет в новый язык всё, что только может придумать, и называет своё детище C++.
Программисты повсеместно используют его, чтобы им не мешали читать xkcd на работе, в то время пока «ещё компилируется».
Роберту Иерузалимски и его друзья решают, что им нужен местный язык сценариев — Lua. Трагическая ошибка при переводе с бразильского приводит к тому, что индексы начинают считать с 1.
Расмус Лердорф создает язык шаблонов для своей персональной страницы в интернете.
Но мир решает использовать язык вообще для всего в вебе, так что Расмус добавляет биндинги к базе данных, и на свет появляется PHP.
Юкихиро Мацумото несчастен и замечает несчастье окружающих. Он создаёт Ruby, чтобы сделать окружающий мир чуточку счастливее. Это работает, и все становятся счастливы.
Брендан Эйх на выходных разрабатывает язык, который позже будет использоваться в каждом браузере в мире и, в конечном итоге, в Skynet.
Первоначально Брендан пошел в Netscape и сказал, что новый язык называется LiveScript, но Java стала популярной как раз во время код ревью, поэтому все решили, что лучше использовать фигурные скобки и переименовать язык в JavaScript.
Из-за проблем с товарными знаками JavaScript был переименован в ECMAScript во время стандартизации, но это уже никому не важно, все продолжают называть язык JavaScript.
Джеймс Гослинг изобретает Java, первый по-настоящему очень подробный объектно-ориентированный язык программирования, в котором шаблоны проектирования преобладают над прагматизмом.
В обиходе появляются фразы вроде «шаблон поставщика менеджера службы поставщика провайдера диспетчера контейнеров».
Андерс Хейлсберг заново изобретает Java и называет её C #, ведь программирование на «C» круче, чем на Java. Все любят новую Java за то, что она совсем непохожа на Java.
Дэвид Хансен создает фреймворк для Ruby под названием Ruby on Rails. Люди не могут понять, что это две разные вещи, и вновь становятся несчастными.
Джон Резиг пишет вспомогательную библиотеку для JavaScript. Почему-то каждый думает, что это новый язык, и целыми днями копипастит сниппеты JQuery из интернета.
Кен Томпсон и Роб Пайк решили создать новый С, но с меньшим быстродействием и большим количеством талисманов в виде сусликов.
Грэйдон Хор тоже хочет создать новый «C». Если другим можно, почему ему нельзя? Он нарекает детище Rust.
Люди требуют, чтобы каждый фрагмент любого программного обеспечения был переписан на Rust СЕЙЧАС ЖЕ. Грейдон не хочет этим заниматься и уходит работать над Swift для Apple.
Андерс Хейлсберг хочет писать на C# в браузерах, так что изобретает TypeScript, который как JavaScript, но с большей долей «Java» и меньшей «Script».
Джереми Ашкенас хочет быть счастливым, как разработчики Ruby, поэтому создает CoffeeScript, который компилируется в JavaScript, но больше похож на Ruby. Но Джереми никогда не становится так же счастлив, как были когда-то разработчики Ruby.
Крис Латтнер делает язык с целью — не быть как Objective-C. В результате Swift похож на Java.
Как развивались языки программирования
Программирование — самая перспективная профессия XXI века. Какие бывают языки программирования, для чего они используются и как развиваются?
Автоматизация охватывает всё новые области, компьютеры все больше входят в нашу жизнь. И это многообразие задач переходит в многообразие программ, которые написаны на языках программирования.
Нидерландский учёный, труды которого оказали влияние на развитие информатики и информационных технологий
Наиболее важным, но в то же время наиболее незаметным свойством любого инструмента является его влияние на формирование привычек людей, которые имеют обыкновение им пользоваться.
Для чего нужны языки программирования
Язык программирования (ЯП) — формальный метод для записи компьютерных программ. Каждая такая программа — комбинация инструкций для вычислительной машины и данных, позволяющая выполнять расчеты и осуществлять управление.
Естественные языки используются для общения людей между собой, а языки программирования предназначены для управления компьютером, то есть для выражения человеческих идей в понятном для компьютера виде.
ЯП подчиняется той задаче, которая стоит перед компьютерной программой. Он зависит от оборудования, на котором выполняется алгоритм. Соответственно, практически для каждой задачи и каждого оборудования можно использовать наиболее подходящий ЯП. Вот почему языков программирования так много.
С момента описания первого универсального программируемого устройства в 1835 году — им считается разностная машина Чарльза Бэббиджа — человечество создало более 8000 языков программирования. Конкретно для этой машины первую программу написала в 1842 году леди Ада Лавлейс, ее считают первым в мире программистом. К сожалению, саму машину не удалось полностью собрать при жизни создателя из-за несовершенства технологий и дотошности Бэббиджа. Машина считывает данные с перфокарт и использует паровой двигатель как источник энергии. Если бы механизм собрали по плану, то он стал бы первым в мире компьютером.
Языки программирования вбирают в себя специфические черты конкретных сфер программирования — характерные структуры данных, типичные процессы и терминологию. Когда мы слышим о появлении нового языка программирования, может возникнуть мысль: еще один язык? Почему нельзя сделать один-единственный, стандартный язык программирования?
Но нет, этого сделать нельзя. Наоборот, появление очередного языка — это свидетельство прогресса компьютерной науки. Значит, или компьютеру нашлось новое применение, или мы научились эффективнее выполнять старые задачи. Новый ЯП — доказательство достижений и новых возможностей самого мощного инструмента, который есть у человеческой цивилизации: компьютера.
С каждым новым языком процесс программирования становится более универсальным. Поэтому многообразие языков — это очень хорошо. Оно показывает прогресс и позволяет двигаться дальше.
Какие бывают языки программирования
Уже в начале XIX века появились первые «программируемые» механизмы: ткацкие станки, музыкальные шкатулки и т.д. Каждый из них программировался своим собственным набором инструкций. Так появились предметно-ориентированные языки программирования, которые в огромном количестве создаются до сих пор по мере появления новых устройств и аппаратного обеспечения.
Кроме предметно-ориентированных, существуют учебные языки программирования, которые созданы специально для обучения начинающих программистов. Например, из одного такого учебного языка ABC вырос популярный сейчас язык программирования Python. Поэтому он такой простой и понятный.
Текст программы для отображения «Hello, world» на языке Python
Существуют эзотерические языки — своеобразные произведения искусства, которые невозможно применять на реальных задачах. Например, язык Malbolge специально создан для максимального затруднения написания программ.
Текст программы для отображения «Hello, world» на языке Malbolge
Кроме упомянутых учебных, эзотерических и предметно-ориентированных языков, есть еще визуальные языки, где программирование состоит в манипулировании графическими элементами. В основном такие языки используются для создания программ с графическим интерфейсом. Есть еще специализированные языки СУБД, языки для промышленной автоматизации и другие ЯП относительно узкого назначения.
Выделяют такие подходы к программированию (на профессиональном языке они называются парадигмами): аспектно-ориентированные, структурные, процедурные, логические, объектно-ориентированные, функциональные, мультипарадигмальные языки.
Общепринятой классификации не существует, но исторически принято разделять ЯП на высокоуровневые и низкоуровневые языки.
Языки высокого уровня
Языки программирования высокого уровня освобождают программистов от необходимости детализировать программы до слишком мелких машинных команд и знать особенности конкретных вычислительных устройств.
Писать программы на них значительно проще. Если задать вопрос, какой язык программирования легче, то следует смотреть именно в сторону высокоуровневых учебных языков. Они понятны человеку практически без дополнительных пояснений. А вот чтобы компьютер понял инструкции, написанные на высокоуровневом языке, специальная программа-компилятор переводит их в язык машинных инструкций, то есть на низкоуровневый язык.
Машинно-ориентированные языки
Компиляторы никогда не станут такими же умными, как люди, они не могут читать мысли программиста. Поэтому для написания максимально эффективной программы, которая идеально реализует замысел программиста, придется писать в машинных кодах.
Дональд Кнут в своей классической книге «Искусство программирования» приводил такой довод в пользу низкоуровневых языков: «Например, некоторые комбинаторные вычисления нужно повторять триллионы раз, и мы сэкономим приблизительно 11,6 дней работы за счет того, что сократим время вычислений во внутреннем цикле всего на одну микросекунду». Даже один сэкономленный такт вычислений дает огромную экономию в крупном масштабе!
Если вам попалась невероятно эффективная и быстрая программа — она наверняка написана с применением низкоуровневого языка.
Популярность языков
Какие основные языки программирования — определить непросто. Существуют различные метрики для измерения популярности языков, каждая из которых отражает определенный аспект популярности языка:
Например, журнал IEEE Spectrum попытался составить самый объективную картину популярности языков программирования по12 метрикам из 10 источников. Вот как выглядела в 2017 году таблица, отранжированная по этим параметрам:
По активности разработчиков на GitHub в 2017 году рейтинг выглядит так:
По каждой метрике может лидировать какой-то один язык, а по другой метрике — другой. Например, Cobol до сих пор доминирует в корпоративных дата-центрах, на нем написано много программ, хотя новых практически не пишут. Вариации языка C используются в системном программировании, а язык Java популярен для написания приложений под Android. Прочие языки регулярно используются для создания других разнообразных приложений.
За каким языком программирования будущее — покажет история, но исследователи отмечают, что по совокупности метрик в последнее время растет популярность Python, который сейчас вышел на 1-е место. Поднялись по рейтингу C# и Swift. По количеству вакансий для программистов C значительно опережает Python. В веб-программировании популярны JavaScript и PHP.
Важно!
Если ваша главная цель — найти высокооплачиваемую работу, то смотрите на соответствующие метрики и выбирайте правильный подход к изучению тех языков программирования, которые актуальны в конкретной области.
Курс «Профессия Веб-разработчик» предполагает, что по окончании годичной программы студент сможет устроиться джуниор-программистом. Программа обучение рассчитана на один год и составлена из трех основных курсов: «Веб-разработчик», «JavaScript с нуля» и «Базовые навыки PHP». По окончании курса студент получает глубокие комплексные знания, необходимые для профессиональной работы.
Пишет про разработку в Skillbox. Работал главным редактором сайта «Хабрахабр», ведет корпоративные блоги.
10 самых влиятельных мертвых языков программирования
Эта статья — о мертвых или почти мертвых языках, которые оставили важный след в истории программирования. Это не исчерпывающий список, но он помогает понять, как современные языки программирования связаны со своими прародителями.
Примечание: Это адаптированный перевод статьи 10 (MOSTLY DEAD) INFLUENTIAL PROGRAMMING LANGUAGES Гилеля Уэйна, инженера и консультанта. Повествование ведётся от лица автора оригинала.
Недавно я прочитал спорную статью «20 самых важных языков программирования в истории». Ее автор называл GO более значимым, чем ALGOL, Smalltalk или ML, но даже не упомянул Pascal, поскольку счел его «почти мертвым». Да, Pascal почти мертв, но такой подход явно противоречит понятию «наиболее значимый» с точки зрения истории.
На всякий случай предупреждаю — вероятно, в статье допущены миллиарды ошибок — но если вы делаете обзор 60-летней истории вычислительной техники, допустить ошибку не так уж сложно.
Методология
Если мы знаем, что некий язык А первым ввел функцию В, это еще не означает, что А повлиял на В. Например, Absys, возможно, был первым логическим языком программирования, но основной логического программирования считается Prolog, разработанный независимо от него.
Есть только один достоверный способ узнать о связи между языками или их функциями — цитирование.
Иногда в руководстве по языку А упоминается статья о языке Б, в которой говорится, что Б заимствовал идеи из В. В этом случае мы понимаем, что В повлиял на А. Тут работает золотое правило научных исследований — чем больше источников, тем лучше. А чтобы понять, с чего начать, я использовал эвристику.
Один из эффективных методов эвристики — поиск по родственным языкам программирования. Крайне редко бывает так, что разные языки вне зависимости друг от друга создают одинаковый синтаксис. Например, не обязательно читать историю дизайнерских решений Юкихиро Мацумото, чтобы понять, что на Ruby повлиял Smalltalk — оба языка фильтруют список с помощью метода select. Это не исчерпывающее доказательство — существует вероятность, что Мацумото придумал этот синтаксический элемент самостоятельно. Но, возможно, и Ruby, и Smalltalk находились под влиянием общего предка. Это отправная точка, с нее можно начать поиск.
О методологии на этом все, пора переходить к сути.
Читайте также:
Как устроен функциональный диалект Лиспа Clojure и почему использующие его программисты восхищаются им
Cobol
Разработчик: Codasyl, 1960.
Cobol возник благодаря тому, что научные и бизнес подразделения IBM использовали разные языки программирования. 70 лет назад высокоуровневые языки предназначались либо для инженерных вычислений, либо для управления данными. Если в научной среде стандартом был Fortran, среди бизнеса единства не было — компании использовали Comtran, Flow-Matic и другие.
В 1960 году Министерство обороны США организовало комитет по разработке единого универсального языка программирования для бизнес-задач — им стал Cobol.
Cobol был одним из четырех «материнских» языков, наряду с Algol, Fortran и LISP. Сегодня он почти забыт, но когда-то был самым популярным языком в мире и на нем по-прежнему работают многие устаревшие бизнес-системы.
Вклад: С точки зрения синтаксиса и семантики вклад Cobol в современные языки незначителен. Куда важнее его влияние на концепцию записи данных. В Fortran и Algol единственной структурой данных был статический массив. Cobol может читать структурированные файлы с иерархическими данными — он автоматически деструктурирует их в репрезентативные переменные. Это подход, который предшествовал современным способам записи данных.
Причина смерти: Здесь есть два фактора. Первый: Cobol не пересекается с другими PLT — и его синтаксис практически не пересекается с другими языками. Поэтому языки второго или третьего поколения, созданные на базе своих предков, почти не содержат в своем ДНК Cobol. Причина этого не столько во внутренних проблемах языка, сколько в пренебрежительном отношении к нему в академической среде. Codasyl создавала язык для решения конкретных бизнес-задач — поэтому научные круги почти не обращали на него внимание.
Второй фактор: Cobol был чрезвычайно сложным даже по меркам современных языков программирования. Это означает, что компиляторы Cobol требовали большей вычислительной мощности, чем могли предоставить ему микрокомпьютеры и миникомпьютеры.
Algol
Разработчик: Комитет Algol, 1960.
Примечание: Algol-58 выпущен двумя годами ранее, но от него быстро отказались. По этой причине я объединяю два этих языка. Разработчики Algol хотели создать хороший язык для исследования алгоритмов. Поэтому язык, по сути, был формализованным «псевдокодом».
Из четырех материнских языков Algol — самый «мертвый». LISP и Cobol до сих пор на слуху, поскольку на них работает множество устаревших систем, а Fortran иногда используется в научных целях. Но я встречал множество программистов, которые ни разу не слышали об Algol — при этом по степени влияния на современные языки с ним может сравнится разве что LISP.
Вклад: Вот несколько примеров: лексическая область видимости, структурное программирование, вложенные функции, языковые спецификации, семантика вызова по имени, грамматики БНФ, блочные комментарии. Следы Algol видны в каждом современном языке программирования.
Причина смерти: Algol разработан для изучения алгоритмов, а не для коммерческого применения. В спецификации не было определено никаких операций ввода-вывода, что делало невозможным его использование для решения практических задач. Конечно, вы могли бы написать расширение компилятора, но тогда стоило бы добавить и другие вещи. Именно это сделал группа из 70 разработчиков — в 1960 году они добавили в Algol возможности ввода-вывода и дополнительные структуры данных. Среди них, например, Jovial, Simula, CLU и CPL.
Именно эти расширения, а не оригинальный Algol, легли в основу более поздних языков программирования. Сейчас мы называем С «подобным Algol»-языком, но правильнее было бы говорить, что он похож на BCPL, который похож на CPL, а уже тот похож на Algol. Такими образом, язык похоронили собственные обновления.
Энтузиасты предпринимали попытки сделать Algol практичнее — в 1968 году группа разработчиков представила Algol-68, который радикально отличался от оригинала, но не имел того же влияния на IT. Стоит отметить, что принципы Algol получили продолжение в Pascal Никлауса Вирта.
Разработчик: Кен Айверсон, 1962.
В оригинале APL — написанная от руки нотация для математических массивов, которую IBM взяла за основу для создания языка программирования. Язык использовался для обработки массивов — и позволял сравнительно короткими командами манипулировать большими блоками чисел.
Если вы раньше слышали об APL, то скорее всего знаете его как «этот странный язык символов». Один из самых известных фрагментов кода на нем — реализация игры «Жизнь»:
APL использует собственные символы, поэтому для него нужна специальная клавиатура. Выглядела она вот так:
Несмотря на это, язык стал популярным на мейнфреймах благодаря очень низким требованиям к памяти.
Вклад: Основная заслуга языка — инструменты для обработки массива. Раньше при добавлении двух списков разработчики использовали цикл или массив, APL позволил работать на весь массив сразу. Например, так:
В научных кругах появление языка стало большим событием. В прикладной математике большинство задач сводится к крупномасштабным операциям с большими матрицами. Когда появился инструмент для их быстрой обработки, математики смогли работать эффективнее.
APL лег в основу R, Numpy, Pandas, Matlab и других языков и библиотек для программирования. У него есть и прямые потомки — J, Dyalog, K, Q, — которые оказались менее успешными, хотя до сих пор используются в финансовом секторе.
Причина смерти: Очевидная проблема – клавиатура с символами, которые не используются больше нигде, кроме APL. Кеннет Айверсон исправил этот недостаток с помощью J, который использует диграфы вместо APL-символов: вместо
: в нем можно писать ≠. Сделано это было только в 1990 году — слишком поздно для популяризации радикально другого стиля программирования.
Существует и более тонкая проблема — APL и J умеют работать только с однородными данными. Языки не позволяют хранить строки и числа в одной и той же структуре данных.
Дополнительная литература: Notation as a Tool of Thought.
Basic
Разработчик: Джон Кемени, 1964.
Basic — первый демократичный язык программирования. Он был создан как упрощенный аналог Fortran и предназначался для людей, которые не имели отношения к науке, но хотели научиться программировать.
Язык стал популярным в эпоху микрокомпьютеров — у первых устройств было слишком мало памяти для компиляции «настоящих» языков программирования. В то же время урезанному компилятору Basic требовалось всего 2 КБ. Basic стал лингва франка для начинающих программистов: если в 1970-х вы программировали дома, то, вероятно, писали именно на этом языке.
Вклад: Язык оказал сильное техническое влияние на интерпретацию вычислений — Basic был первым языком программирования с возможностью вычисления в реальном времени (Dartmouth Time Sharing System), опередив APL на год. Если APL был доступен только клиентам IBM, а Basic был доступен всем.
Кроме того, он имел большое социальное влияние: Basic сделал программирование доступным для неспециалистов — как для взрослых, так и для детей. Многие влиятельные программисты 80-х и 90-х годов учились программировать на Basic. Многие корпоративные программы были написаны на Basic — вероятно, его популярность ускорила упадок Cobol.
Также на Basic написаны инструменты, которые входят в пакет Office. Со временем Microsoft превратила Basic в Visual Basic — на нем же написаны OpenOffice и LibreOffice. Недавно он уступил место JavaScript и теперь его используют для создания макросов.
Причина смерти: Большинство людей, которые учились писать код на BASIC, считали его «второстепенным» языком. Его можно использовать, если вы учитесь в школе или вам нужно написать простую программу для малого бизнеса — но настоящие программисты использовали «настоящие» языки. Как только компьютеры с оперативной памятью более 16 КБ стали доступны на массовом рынке, Basic начал терять популярность, а Pascal и C – приобретать.
Какое-то время Basic продолжал существовать как популярный язык программирования для детей и подростков, но похоже, умер и в этой нише.
Разработчики: IBM, 1966.
IBM работала с двумя языками программирования: для научных исследований в компании использовался Fortran, а для бизнес-приложений — Comtran. В ответ на конкуренцию со стороны Cobol, IBM попыталась создать собственный унифицированный язык, которым могли пользоваться и научные-, и бизнес-подразделения. В результате получилась некая смесь двух языков с большим количеством дополнительных функций.
Вклад: Авторы Algol-68 насмешливо назвали PL/I устаревшим языком. Но все возможности Algol-68 появились в PL/I раньше и работали лучше. В то время как Cobol первым научился читать структурированные данные, PL/I был первым языком, который реализовал их как тип.
Читайте также:
В Cobol чтение имени пользователя даст вам две глобальные переменные — user и name. В PL/I вы получите одну переменную с полем user.name. PL/I был также первым высокоуровневым языком с указателями для прямого управления памятью, константами и перегрузкой функций.
Многие из идей, впервые использованные в этом языке, вошли в массовое программирование через С, который представлял собой смесь BCPL и PL/I. Например, С в точности копирует синтаксис комментариев PL/I.
Причина смерти: Все программисты, писавшие на Fortran, думали, что PL/I слишком похож на Cobol. Писавшие на Cobol считали, что он почти идентичен с Fortran. IBM пыталась заменить два устоявшихся языка гораздо более сложным. Другая проблема в том, что компания эксклюзивно выпускала компилятор для PL/I — и многим программистам не понравилось, что язык так сильно зависит от корпорации.
К тому времени, когда IBM смогла решить обе этих проблемы, мир уже перешел в эру микрокомпьютеров, где PL/I уступил BASIC.
Дополнительная литература: The Choice of PL/I
Simula 67
Разработчики: Оле Даль и Кристен Найгаард, 1967.
Simula 67 — расширенная версия Algol для математического моделирования. Первая версия языка (Simula I) имела специальный синтаксис моделирования — разработчикам показалось, что он получился слишком специализированным, а в симуляциях содержалось слишком много дублирований кода. Даль и Найгаард хотели создать более универсальный язык, возможности которого выходили бы за пределы моделирования.
Их идея заключалась в том, чтобы дать пользователям возможность определять новые типы объектов — классы — с разрешением полиморфного определения функций. После этого пользователи могли создать функции моделирования как частные случаи объектно-ориентированной системы.
Вклад: Хотя Simula 67 не был первым объектно-ориентированным языком программирования, он впервые использовал правильные объекты и заложил фундамент для языков-последователей этой методологии. Речь идет о разделении класса/объекта, создании подклассов, виртуальных методах и защищенных атрибутах.
Язык вдохновил подавляющее большинство академических исследований объектов в программировании, которые проводились после 1967 года. Создатели CLU и ML писали, что они вдохновлялись идеями Simula. Бьярн Страуструп защитил докторскую диссертацию по Simula и включил несколько идей из него в C ++.
Причина смерти: В своей докторской диссертации Страуструп утверждал, что Simula — слишком медленный язык для массового использования. «Желаю удачи в выполнении операции, если вы не на мейнфрейме», — комментировал он. Стоит отметить, что Smalltalk-80, который развивал те же идеи, и имел преимущество в 13 дополнительных лет закона Мура — и даже он считался слишком медленным. В Simula реализованы идеи, которые затем были интегрированы в быстрые и простые языки.
Pascal
Разработчик: Никлаус Вирт, 1970
Язык был создан на основе Algol-60, идеи которого, по мнению Вирта, не нашли отражения в Algol-68. Сначала Pascal стал популярен как «язык введения в Computer Science», но к 1980 году стал вторым по популярности в компьютерной сети Usenet. Вирт рассматривал все семейство языков — Pascal, Modula и Oberon — как единый языковой концепт.
Учитесь:
На Хекслете есть треки — продвинутые курсы для программистов с опытом, которые позволят прокачать определенные темы
Вклад: Pascal не привнес в программирование ни одной новой идеи — это был намеренно консервативный язык, целью которого было собрать лучшие идеи языков-предшественников в одном месте. Язык вывел синтаксис Algol настолько далеко за пределы академического круга, что символ :=, который изначально был характерен для Algol, стал считаться «стилем Pascal».
Хотя Pascal не был новаторским языком, Вирт впервые реализовал именно в нем принцип пошаговой детализации (stepwise refinement) в качестве средства для написания надежного программного обеспечения. Это привело к созданию Modulas, который популяризировал модули первого класса, а также Euclid — первого формального языка программирования для написания проверяемых программ.
Причина смерти: В отличие от других языков из этого списка, у Pascal не было серьезных структурных барьеров или сильных конкурентов. Он конкурировал с C, но долгое время оставался таким же популярным. Диалект Pascal, Delphi, до сих пор занимает довольно высокие позиции в индексах TIOBE и PYPA.
Дополнительная литература: Pascal and its Successors
Разработчик: Барбара Лисков, 1975
Лисков и ее группа хотели реализовать концепцию абстрактных типов данных — так появился CLU.
Вклад: CLU, вероятно, самый влиятельный язык, о котором почти никто не слышал. В CLU были итераторы, абстрактные типы данных, обобщенное программирование, проверяемые исключения и многое другое.
Сейчас терминология CLU почти не используется в других языках, поэтому не на 100% очевидно, что большинство из них происходят от него. Однако языковая спецификация каждого следующего десятилетия называлась core CLU — язык сделал многое для развития программирования.
Причина смерти: CLU создавался как демонстрационный язык: Лисков хотела, чтобы в сообществе оценили идеи, а не конкретный язык. Это и произошло: сегодня почти каждый язык чем-то обязан CLU.
После завершения работы над CLU Лисков с группой программистов создала его расширение — Argus, которое должно было продемонстрировать ее идеи по параллелизму. Он оказался менее влиятельным, но идеи Argus можно найти в некоторых современных языках.
Дополнительная литература: A History of CLU
Разработчик: Робин Миллер, 1976.
Прежде чем создать ML, Милнер работал над LCF Prover — одним из первых помощников для доказательства теорем. LCF искал ошибки в доказательстве и проверял, правильно ли оно оформлено. Программист создал для него метаязык, основанный на надежных математических формализмах — строгих статических типах и функциях высшего порядка. Этот язык позже превратился в ML и был стандартизирован как SML.
Вклад: ML — один из самых старых «языков алгебраического программирования». Часто ему приписывают алгебраические типы данных, модули и типизированное функциональное программирование. Однако эти функций появилось не в ML — первая версия языка создавалась только для работы с LCF и не предназначалась для широкого использования. По мере развития ML программисты привносили в него идеи из других исследовательских языков.
В ML была реализована одна очень важная идея: вывод типов. Это первый язык со статической типизацией, в котором не нужно определять типы — компилятор делал это автоматически. Эта идея заложила основу для типизированного функционального программирования.
ML оказал большое влияние на современные средства доказательства теорем: «программные» языки для Isabelle, CVC3 и Coq основаны на ML. Кроме того, на языке было создано множество теорий типов, хотя позже Haskell приобрел большую популярность среди математиков.
Причина смерти: У ML было много интересных функций, но он был языком специального назначения для доказательства теорем. SML вышел в том же году, что и Haskell, который оказался более «чистым» примером языка типизированного функционального программирования.
Smalltalk
Разработчики: Алан Кей, 1972, 1976 и 1980 годы.
История Smalltalk выглядит как движение к цели: в Smalltalk-72 были заложены основы языка, в Smalltalk-76 реализовал концепцию объектно-ориентированного программирования, а Smalltalk-80 сделал ее популярной по всему миру.
В Smalltalk не было объектов в представлении того времени, но он был первым объектно-ориентированным языком. Разница в том, что в Simula были объекты в добавление к примитивам — числам и логическим значениям. В Smalltalk логические значения тоже были объектами.
Вклад: Многие думают, что Smalltalk — это настоящее объектно-ориентированное программирование, а Java и Python — нет. Но это не так: объектно-ориентированное программирование, как и любая другая парадигма, представляет собой огромную концепцию с множеством разных языков, которые в разной степени повлияли на нее. Однако именно Smalltalk был языком, который популяризировал эту концепцию.
Если открыть любую книгу по общей теории объектно-ориентированного программирования 80-х или начала 90-х годов, она будет построена на Smalltalk. В некоторых примеры будут описаны на C++ или других языках, но базой в этих книгах все равно остается Smalltalk.
Язык также популяризовал идею об объектах как об общих данных, заложив основу для высокоуровневого языка Cobra и модели акторов.
Причина смерти: Существует распространенное мнение, что Smalltalk проиграл, потому что его предпочли C++. Однако это неверно: у Smalltalk действительно были проблемы (сложность взаимодействия с другими инструментами и низкая производительность), но даже в 90-х годах многие программисты полагали, что он станет доминирующим языком программирования для решения бизнес-задач.
Но потом появилась Java.
Smalltalk был не единственной жертвой «Явапокалипсиса»: конкуренцию Java проиграли Eiffel, Ada95 и почти все остальные объектно-ориентированные языки. Действительно интересный вопрос не «почему умер Smalltalk», а «почему выжил C ++». Я думаю, что C ++ имел лучшее взаимодействие с C, и его было легче распространить на легаси-системы.
Заключение
Это лишь небольшая часть важных для программирования языков, которые уже мертвы. Alphard, Altran, Argus, Automath, BCPL, Comtran, CPL, Eiffel, Flow-Matic, Hope, Hypercard, ISWIM, Jovial, MacSyma, Mesa, Miranda, Multics Shell, Planner, SMP, Sketchpad внесли свой вклад в современный мир программирования.
Большинство влиятельных языков никогда не были популярными, но их ДНК проявляется спустя десятилетия после того, как они были забыты. Есть бесчисленное множество языков, идеи которых не были оценены, например, «Энциклопедия языков программирования» состоит из более чем 8 тыс. языков.
Играйте:
У Хекслета есть свой Open Sourse проект CodeBattle — в нем можно прокачивать свои навыки решения алгоритмов и задачек
С нуля до разработчика. Возвращаем деньги, если не удалось найти работу.
История программирования: кто и когда создал первый язык
В 1822 году английский математик Чарльз Бэббидж начал работу над разностной машиной (механическим аппаратом, который должен был создавать таблицы логарифмов. – Прим. ред.) . Он надеялся заменить ею людей, которые вычисляли астрономические, навигационные и математические таблицы и иногда допускали ошибки. Эта машина стала прообразом современного компьютера и дала начало программированию.
Редакция MC.today рассказывает, как появилось программирование и кто стоял у его истоков.
Ада Лавлейс: первый программист в истории
Ада Лавлейс была дочерью английского поэта Джорджа Байрона, но с детства увлекалась математикой, как ее мать Анна Изабелла Байрон. Учителями девочки были лучшие математики: Огастес де Морган, автор законов де Моргана (логические правила, которые связывают пары логических операций при помощи логического отрицания. – Прим. ред.) , и Мэри Сомервилль, которая перевела «Трактат о небесной механике» Пьера Симона (книга о разделе астрономии, который применяет законы механики для изучения движения небесных тел. – Прим. ред.). От последней она узнала о Чарльзе Бэббидже. В 1833 году они познакомились и стали хорошими друзьями.
Онлайн-курс «Нотації BPMN» від Laba.
Опануйте мову BPMN для візуалізації бізнес-процесів, щоб впорядкувати хаос у них.Після курсу ви точно знатимете, що саме обрати для розв’язання завдань вашого бізнесу.
В 1840 году Чарльз Бэббидж ездил в Турин. Там по приглашению итальянских математиков он читал лекции о своей разностной машине. Луиджи Менабреа, будущий премьер-министр Италии, а тогда молодой ученый, опубликовал конспект его лекций на французском языке. Друг Бэббиджа, изобретатель Чарльз Уитстон, попросил Аду перевести конспекты на английский и добавить свои комментарии.
Разностная машина Бэббиджа. Источник
Ада переводила конспект больше года, а ее комментарии составили 52 страницы – больше, чем изначальный текст. Она увидела в машине больше, чем видел сам Беббидж. Именно она назвала ее не разностной, а аналитической и пересмотрела ее функции.
Ада Лавлейс считала: в будущем такая машина сможет не только считать алгебраические формулы, а обрабатывать любую информацию, которую в нее заложат: писать музыку, картины и так далее. В своих комментариях она писала, что аналитическая машина покажет «науке такие пути, какие нам и не снились». Она ввела понятия «ячейка» и «цикл». Еще она описала алгоритм вычисления чисел Бернулли (последовательность рациональных чисел, возведенных в одну и ту же степень. – Прим. ред.) – первую компьютерную программу в истории программирования. Но машину Бэббиджа закончили только после ее смерти, поэтому Ада Лавлейс так и не смогла испытать свой код.
Три поколения языков программирования
Для первых ЭВМ (электронно-вычислительных машин. – Прим. ред.) нужно было писать программы на понятном для них языке – машинном коде. Тогда это выглядело как сочетание единиц и нулей.
Это было неудобно по нескольким причинам:
- Язык был очень громоздким и неудобным.
- Люди часто допускали ошибки.
- Чтобы написать программу, нужно было хорошо знать, как устроена ЭВМ.
- Для каждой ЭВМ нужно было писать новую программу.
Вскоре начали применять язык ассемблера. Это понятие включает в себе несколько языков. Кэтлин Бут в 1947 году создала первый язык ассемблера – автокод. Дэвид Уилер в 1948 году написал другой – под EDSAC (тип ЭВМ. – Прим. ред.) . Благодаря им программисты могли писать программу в удобном для человека формате: вместо двоичного кода использовали буквы или сокращенные слова, которые отражали суть команды.
Если машинные коды считались первым поколением языков в истории программирования, то язык ассемблера стал вторым. Но и здесь были проблемы. Например, на нем сложно выполнять большие программные комплексы. Так появилось третье поколение – языки программирования высокого уровня.
Первые языки программирования высокого уровня
Языки программирования высокого уровня созданы для быстроты и удобства программирования – они могут коротко описать большие программы. Еще такие языки не привязаны к определенному типу ЭВМ, ведь для каждого из них разработали компилятор (программу, которая переводит текст на языке программирования в машинный код. – Прим. ред.) .
Plankalkül, 1946
Неизвестно, как бы появилось и развивалось программирование, если бы не Вторая мировая война. В 1941 году немецкий ученый Конрад Цузе создал механическо-вычислительные устройства Z1, Z2 и Z3. Последнее считают первым программируемым компьютером. Все три были уничтожены во время бомбардировок Берлина в 1944 году.
Уцелел только Z4, усовершенствованная версия Z3 – ученый заранее перевез компьютер в безопасное место. Именно для этой машины в 1948 году Цузе разработал первый язык программирования высокого уровня – Plankalkül.
Из-за войны Цузе был изолирован от научного сообщества Европы и США, поэтому его разработки долго оставались неизвестными. Он полностью их опубликовал только в 1972 году.
Fortran, 1957
Этот язык программирования создали специалисты IBM под руководством Джона Бэкуса для технических и научных расчетов. Ему не нравилось писать программы на ассемблере, и он искал способ «быть ленивым».
Курс Power Skills For Tech від Enlgish4IT.
Зменшіть кількість непорозумінь на робочому місці та станьте більш ефективним у спілкуванні в мультикультурній команді. Отримайте знижку 10% за промокодом ITCENG.
Научное сообщество не верило, что появится новый способ программировать быстрее и проще, но восприняло Fortran хорошо. Через три года были версии языка для четырех моделей компьютеров IBM. Он стал настолько популярным, что конкуренты начали выпускать компиляторы Fortran для своих компьютеров.
Язык используется до сих пор, ведь на нем написано много библиотек (сборников подпрограмм и объектов для разработки программ. – Прим. ред.).
ALGOL, 1958
ALGOL разработали в 1958 году как универсальный язык. Над ним работали комитеты из Германии и США. Из-за этого между американцами и европейцами часто возникали споры.
Один из таких – «десятичная буря». Программисты не могли решить, какой символ использовать для разделения целой и дробной части числа. Европейцы хотели использовать запятую, а американцы – точку. Чтобы решить этот спор, разработчики решили, что описание языка будет трехуровневым – подобные мелкие вопросы выносились на второй и третий уровни. Так они сосредоточились на важных вопросах и быстро закончили разработку языка.
Язык стал популярным в научных сообществах от Великобритании до Дальнего Востока СССР.
LISP, 1958
Этот язык разработал Джон Маккарти. LISP применяли для обработки «списков». Поскольку это самый гибкий способ представить информацию в памяти компьютера, язык был очень популярным. За 40 лет его существования у него появилось много диалектов.
COBOL, 1959
Этот язык написали для разработки бизнес-приложений и для работы в экономической сфере. Он максимально приближен к английскому языку и понятен даже неспециалистам. Но на нем нельзя запрограммировать сложные алгебраические вычисления.
Программисты, которые создали ПО и языки программирования
Вот как развивались ПО и языки программирования дальше. Без этих разработок мир был бы другим.
-
Кен Томпсон в 1969 году создал операционную систему UNIX. Это был прорыв для того времени: пользователи могли создавать файловую систему любой глубины, информация выводилась текстом, а не битами и многое другое. Он изобрел язык программирования B, который предшествовал языку С. Еще Кен Томпсон работал в Google, где он стал соавтором языка Go.
Психологічний профорієнтаційний тест для IT-фахівців від Ithillel.
Пройдіть психологічний профорієнтаційний тест для IT-фахівців щоб дізнатися ваші сильні сторони, вподобання і інтереси і з’ясувати, яка IT-спеціальність вам підходить.