リチャード・ハミング：第4章コンピューターの歴史-ソフトウェア

「発明者はしばしば自分が発明したものについて非常に限られた理解しか持っていないことを覚えておいてください。」

こんにちは、Habr。 素晴らしい記事「You and Your Work」 （+219、2265ブックマーク、353k読み取り）を覚えていますか？



そのため、ハミング（はい、はい、自己チェックと自己修正のハミングコード ）には、彼の講義に基づいて書かれた本があります。 男性がビジネスを話しているので、それを翻訳しましょう。



この本はITだけでなく、信じられないほどクールな人の思考スタイルに関する本です。 「これは単なる肯定的な思考の責任ではありません。 素晴らしい仕事をする可能性を高める条件を説明しています。」



すでに9（30のうち）の章を翻訳しています。

第4章ソフトウェア

（翻訳のおかげで、「前の章」で私の電話に答えてくれたスタニスラフ・スハニツキー。）翻訳を手伝いたい人-PMで書くかmagisterludi2016@yandex.ru



前の章で指摘したように、コンピューターの初期の頃、計算の制御は手動で行われていました。 低速のデスクトップコンピューターは最初に手動で制御されました。たとえば、乗算は、各因子の後に列シフトを伴う列で加算操作を繰り返すことによって実行されました。 除算は、減算を繰り返す同様の操作によって実装されました。 時間が経つにつれて、電気モーターが電源供給と乗算および除算演算のより自動制御の両方に使用されるようになりました。



パンチカードマシンは、パッチパネルを通るワイヤ接続を使用して制御され、必要な情報を探す場所、それをどう処理するか、パンチカード（または印刷タブ）にドットを配置する場所をマシンに指示しました。 ただし、一部の制御コマンドは、通常はパンチカードのX穴とY穴からのカード自体からも発生する可能性があります（他の数値もプログラムの動作を制御する場合があります）。 作業ごとに、個別の切り替えパスを備えた独自のパッチパネルが準備されましたが、会計サイクルでは、パッチボードは通常、毎週または毎月保管され、再利用されます。



リレーマシンに切り替えたとき、Stibitsが複雑な数で動作する最初のコンピューターを作成した後、それらは主にパンチテープによって制御されていました。 紙パンチテープは、1回限りの問題を解決するための本当の呪いでした-面倒であり、修正を行ってサイクルを作成するためにパンチテープを接着するのは非常に苦痛な手順です（接着剤が機械の指に浸透する傾向があるためです！）。 内部ストレージが非常に小さいため、コンピューターでのコンピューティングの初期には、経済的な観点からプログラムをマシンに保存できませんでした（この点を計算したのはデザイナーであると信じがちですが）。



ENIACは最初（1945-1946）で、まるで巨大な回路基板のようにワイヤで制御されていましたが、時間が経つにつれて、Nick MetropolisとDick Clipperenは、ダイヤル付きの巨大なラックである弾道テーブルからプログラム可能なマシンに変えました、10進スイッチのノブを使用して、実行中のプログラムの10進数字を設定しました。



日曜大工（内部）コンピュータープログラミングは、メモリストレージがプログラムにアクセスしやすくなったときに現実のものとなりました。この発明は通常フォンノイマンに起因しますが、彼はモークリーとエッカートとそのチームのコンサルタントに過ぎませんでした。 ハリー・ハスキーによると、フォン・ノイマンの協議が始まる前に、グループによって内部コンピュータープログラミングがしばしば議論されました。 内部プログラミングに関する最初の広く入手可能なメモ（Lavelace女史がBabbage分析マシン用のいくつかのプログラムを書いて公開した後）は、軍隊向けのレポートの形式でフォンノイマンによって提示されました。 これらのメモはその後広く配布されましたが、どの印刷会社でも決して公開されませんでした。



初期のコードはほとんどがユニキャストでした。つまり、各命令には、命令の一部と、必要な番号を配置するアドレスまたは送信するアドレスが含まれていました。 また、ドラムコンピューターに使用される2つのアドレスコードがあり、前の命令が完了した直後に次の命令を使用できるようにしました。 同じ論理が、その時点で市販されていた水銀遅延線およびその他の情報記憶装置にも適用されました。 このエンコーディングは、最小レイテンシのエンコーディングと呼ばれ、プログラミングエラーの検出はもちろん、次の命令と数字の入力場所を計算するときにプログラマが直面した問題を想像できます（これは、コンピュータで起こりうる遅延と競合を避けるために行われました） 。 しばらくすると、SOAP（Symbolic Optimization Build Program）と呼ばれるプログラムが登場し、IBM 650マシンでこの最適化作業を実行しました。3アドレスと4アドレスのコードもありましたが、この本では説明しません。



SOAPプログラムの操作を検討するのは興味深いことです。プログラムのコピー、プログラムAと呼びましょう。プログラムとしてマシンにロードされ、データとして処理されました。 計算の結果はプログラムBでした。次に、プログラムBをIBM650にロードし、プログラムAを再実行して、データとして新しいプログラムBを作成しました。プログラムBの作成に必要なこれらの時間の差は、SOAPメトリックが最適化されている量を示しました） このアクションは、自己コンパイルの初期の例でした。



最初は、絶対バイナリ言語でプログラミングしました。つまり、実際のアドレスと命令の一部をバイナリ言語で記述しました。 バイナリ言語を避ける傾向が2つありました。8進数を使用すると、単純に2進数を3つの数字のセットにグループ化し、16進数を使用すると、一度に4桁を取得できます。 16進数を機能させるには、A、B、C、D、E、Fを使用して、9を超える数を表す必要がありました（もちろん、すでに15までの乗算および加算テーブルを知っています）。



エラーを修正するときに、欠落している命令を挿入したい場合は、前の命令を取り、それを空の場所に転送して置き換えました。 この空の場所に、以前のメモリ位置から削除した必要な命令を入力し、挿入したい命令を追加してから、メインプログラムに戻ります。 したがって、プログラムはすぐにかなり奇妙な場所への一連のジャンプになりました。 ほとんどの場合、ソフトウェアエラーが検出されて修正された後、上記のトリックが使用され、別の空き領域が使用されることがありました。 その結果、データウェアハウスを使用してプログラムを管理する方法は、すぐにスパゲッティの瓶の形になりました。 あなたは尋ねることができます：実行中の指示に修正を直接埋め込むだけではどうですか？ この場合、プログラム全体を調べて、転送された命令に関連するすべてのアドレスを変更する必要があるためです！ そして、これはプログラムが正しく動作するのに役立ちます！



すぐに、私たちは再利用可能なプログラムを作成するというアイデアに移りました。それらは現在呼ばれています。 バベッジは次のアイデアを持っていました。 コードブロックを再利用する数学ライブラリを作成しました。 しかし、ライブラリの絶対アドレス指定は、ライブラリプロシージャが使用されるたびに、データウェアハウスの同じ場所を占有する必要があることを意味しました。 ライブラリ全体が大きくなりすぎると、再配置可能なプログラムに移行することを余儀なくされました。 必要なソフトウェアのトリックはフォンノイマンのレポートにあり、公式には公開されていませんでした。



プログラミングに関する最初の出版された本は、ウィルクス、ウィーラー、およびギルによる本であり、ケンブリッジ、英語EDSAC（1951）向けでした。 ちなみに、私はこの本から多くのことを学びました、そしてあなたは数分でそれについて読むでしょう。



それから誰かが、操作の記号名（たとえば、ADD）を読み取り、プログラム入力中にそれらをマシン内で使用されるバイナリコード（たとえば、01100101）に変換するプログラムの短い部分を書くことができることに気付きました。 その後すぐに、コンピューターでシンボリックメモリアドレスを使用するというアイデアが生まれました。これは、古いプログラマーにとって本当の異端でした。 今、あなたはその古い英雄的な絶対プログラミングを見ることはありません（あなたが彼に彼のデザイナーとビルダーが今まで計画していた以上のことをさせようとしている間にプログラム可能なコンピューターにだまされていない限り）。



Bell Telephone Laboratoriesの女性プログラマーの助けを借りて、1年を過ごし、IBM 701を絶対バイナリ言語でコーディングするという大きな問題に取り組みました。当時は利用可能な32Kレジスタを使用していました。 そのような経験の後、私は誰にも二度とそのようなことをするよう決して頼まないと誓った。 IBMのポキプシーの町でシンボリックシステムについて学んだ後、私は女性にこのシンボリックシステムを取り、それを使って次の問題を解決するように頼みます。 予想通り、女性は仕事がずっと簡単になったと言った。 したがって、私たちは全員に新しい方法について話しました-このマシンが立っていたIBMオフィスのカフェテリアで食べたのは約100人だけでした。 それらの約半分はIBMの人々で、残りの半分は私たちと同様に部外者に雇われていました。 私の知る限り、たった1人-はい、100人中1人だけが興味を示しました！



最後に、より完全で有用なシンボリックアセンブリプログラム（SAP）が開発されました。これは、あなたが思っているよりも数年後、ほとんどのプログラマーがバイナリプログラミングの英雄的な旅を続けました。 当時、SAPが最初に登場したとき、成熟したプログラマーの約1％がそれに興味を持っていると思います。SAPを使用することは「意志のため」であり、実際のプログラマーはSAPを使用してプログラムを構築するためにマシンのパワーを無駄にしないでしょう。 はい！ プログラマーはこれを認めたくありませんでしたが、彼らに圧力をかけると、彼らの古いプログラミング方法は、SAPプログラムを使用した場合よりもはるかに多くのマシン時間を使用し、エラーを見つけて修正するのに時間がかかることを認識しました SAPに関する主な不満の1つは、メモリ内の情報のアドレスがわからないシンボリックシステムの使用でした。 初期には実際のストレージへのシンボリックリンクを表示するためのスキームを提供していましたが、信じられないかもしれませんが、プログラマは仕事で問題が発生した場合にこの情報を知る必要がなくなったことに気づかずに、後でこれらのスキームを愛で見ましたシステムに！ しかし、エラーを修正している間、彼らはまだアドレスのバイナリ表現でこれを行うことを好みました。



FORmula TRANslationを意味するFORTRANは、Backusと友人によって提案され、再び彼はほとんどすべてのプログラマーに反対されました。 最初に、彼らはそのような言語を作成することは不可能だと言った。 第二に、それができれば、マシンの時間とパワーにとって無駄になりすぎます。 第三に、たとえそのようなシステムのアイデアが機能したとしても、尊敬されるプログラマーはそれを使用しません-結局のところ、そのようなことを扱うことができるのはシシだけです！



FORTRANの使用は、以前のシンボリックプログラミングのように、専門家が理解するのは非常に困難でした。 そして、そのような行動はほとんどすべての専門家グループの特徴です。 医師は他の人に与えるアドバイスに従わず、その中でも薬物中毒者の割合が高い。 弁護士はしばしば、死ぬときにまともな意志を残さない。 ほとんどすべての専門家は、ゆっくりと自分の経験を仕事に使います。 この状況は、「ブーツのない靴屋」という古い格言でよく説明されています。 真剣な専門家になったときに、将来このような典型的な間違いをどのように回避するかを考えてください！



FORTRANにアクセスできるので、次のようにそれを使用して作業を構築しました。FORTRANで作業するようにプログラマーに指示しました。 ソフトウェアエラーの分析。 このプログラムをチェックして、問題が正しく解決されることを確認してください。 この場合にのみ、彼女は、必要に応じて、作業プログラムの内部サイクルを機械語で書き直して、作業を高速化し、機械時間を節約できました。 その結果、私たちは、ほぼ同じリターンで、他のほぼ10倍の作業を行うことができました。 ただし、残りの部分では、FORTRANでのプログラミングは実際のプログラマー向けではありませんでした！



物理的に、私たちが撮影したニューヨークのIBM本社でIBM 701を管理することはひどいものでした。 これは機械時間（当時は1時間あたり300ドルでしたが、それはかなりの時間）と人間の時間の無駄でした。 その結果、最初のIBM 709用に誰かが作成した監視システムをどこで入手できるかがわかり、それをIBM 7096用に変更するまで、大型マシンの注文を拒否しました。



繰り返しますが、最近「監視システム」と呼ばれることの多いモニターは、前述したすべてのことと同様に、毎日コンピューターを使用するすべての人にとって明らかな買収になるはずです。 しかし、ほとんどのユーザーは、すべてがどれほど悪いのか、さまざまなものをより簡単かつ安価に使用できるようにするためにコンピューターがどれだけできるのかを考えるのに忙しすぎたようです。 明らかなことは、仕事を中断している人、または自分のようなことや、なぜこの仕事が必要なのかを考え、疑問に思う私のような人によってしばしば気づかれます。 高齢者は、おそらく過去に誇りを持ち、長い間使用してきた方法よりも良い方法があることを認めたくないために、慣れたままで学習して働くでしょう。



ソフトウェアの歴史の中で起こったことを説明する1つの方法は、絶対マシンから仮想マシンに徐々に移行することです。 まず、実際のコード命令を削除し、次に実際のアドレスを削除し、次にFORTRANで、複雑なコンピューターの多くの内部コンポーネントとその動作を調査する必要性を取り除きました。 私たちは車のユーザーを車自体から作りました。



Bell Telephone Laboratoriesのかなり早い段階で、テープデバイスを仮想化して、マシン自体から独立させたデバイスを構築しました。 そして、完全な仮想マシンを所有している場合にのみ、無限の問題やエラーなしで、あるマシンから別のマシンにソフトウェアを転送できます。



FORTRANは信じられないほどの成功を収めました。彼の名前が意味するとおりのことをしているという心理学的な事実により、誰よりもはるかに成功していました。彼は学校で学んだことすべてを定型式に翻訳しました。 そして、これは新しい考え方のセットの研究を必要としませんでした。



1958年から1960年頃のAlgolは、ACMを含む世界中の多くのコンピューター組織によってサポートされていました。 これは、FORTRANを大幅に改善しようとする理論家の試みでした。 しかし、論理学者である彼らは、人間の言語ではなく論理的な言語を作成しました。もちろん、ご存知のように、この実験は失敗しました。 ちなみに、これはブール論理に起因するものであり、単なる定命のもの（そしてしばしば論理学者自身でさえ！）には理解されていません。 パイオニアのFORTRANを置き換えるはずの多くの他の開発された論理言語が出入りしましたが、FORTRAN（やや修正された）は、ロジックを考慮して開発された言語よりも心理学を考慮して開発された言語の力を明確に示す広く使用されている言語のままです。



これが、問題指向言語を意味するPOLである特殊言語の大きな希望の始まりでした。 このアイデアにはある程度のメリットがありますが、熱意はすぐに消えました。複数の地域で多くの問題が発生し、言語が原則として互換性がないことが判明したためです。 さらに、長い目で見れば、十分なレベルの人々のトレーニングの段階では、それらは複雑すぎました。



1962年に、LISP言語が登場しました。 さまざまなうわさが彼が実際にどのように登場したかについて回覧されました。おそらく真実はこれです：ジョン・マッカーシーは理論的な目的のために言語要素を提案しました。 この提案は他の人々によって考慮され、大幅に改訂されました。ある学生が、簡単な自己コンパイルトリックを使用してLISPでこの言語のコンパイラを書くことができることに気づいたとき、明らかに、McCarthy自身。 彼は学生にこれを試してみるように勧め、ほぼ一晩で彼らは理論から本物のLISPコンパイラに切り替えました！



余談ですが、IBM 650での私の経験についてお話ししましょう。これは、固定10進数で機能する2アドレスドラムマシンでした。 過去の研究経験から、浮動小数点数（別の言い方をすればフォンノイマンアーキテクチャ）が必要であり、提供されたマシンにはないインデックスレジスタが必要であることがわかりました。 IBMはいつの日か、彼らが言ったように、浮動小数点ルーチンを提供するでしょうが、それは私にとって十分ではありませんでした。 EDSACプログラミングジャーナルを見て、付録Dに、小さなリポジトリで大きなプログラムをホストするために書かれた特別なプログラムがありました。 通訳でした。 しかし、付録Dにある場合、彼らはこのプログラムの重要性を認識しましたか？ 私はそれを疑います！ さらに、第2版では、彼はまだ付録Dに存在していましたが、明らかに著者によってまだ認識されていません。



これはい質問を提起します：いつ何かが理解され始めるのですか？ はい、1つのプログラムを作成して使用しましたが、インタプリタとコンパイラの普遍性を理解していましたか？ 私はそうは思いません。同様に、私たちの多くが、コンピューターが実際に数字を処理するように設計された機械だけでなく、文字を操作する機械であることに気づいたときも同様でした。私たちは歩き回り、このアイデアについて話し合いました。これを言ったとき、人々が頭をうなずくようにうなずいているのを見ましたが、私は彼らのほとんどが言われたことを理解していないことにも気付きました。もちろん、Turing（1937）の元の記事は、コンピューターが記号を操作するための機械であることを明確に示していたと言うことができますが、フォンノイマンのレポートを注意深く読み直すと、著者はこれを理解していないことに気付くかもしれません。ソート手順。



歴史は同様の例で非常に寛大です。これは、初めて何かをするときに何かが意味することを明確にします。しかし、賢明なことわざがあります：「何か新しいことを発見したほとんどの人は、フォロワーのようにこの知識を本当に理解していません。」この声明の証拠は、残念ながらあまりにも有名です。物理学では、重要なことの作成者は誰も彼が何をしたかを完全に理解していないと言われていました。



アインシュタインの相対性理論は、後の評論家によってのみ明確に理解されました。そして、私の友人の少なくとも一人が私の後ろに言った：「ハミングはエラー修正コードを理解していないようだ！」彼はおそらく正しい。私は彼と同じくらいはっきりと思いついたことがわかりません。これが頻繁に発生する理由は、クリエイターがそのような暗い困難に対処し、知識の扉が開いてその後の理解への道を明るくすることができないほど多くの誤解や混乱を乗り越えなければならないためです簡単になります。発明者は多くの場合、自分が発明したものについて非常に限られたアイデアしか持たないことを覚えておいてください。しかし、これも覚えておいてくださいあなた自身がいくつかの素晴らしい新しいアイデアの著者であるとき;すぐにあなたにも当てはまるかもしれません。彼は私たちの現代世界の創造に重要な役割を果たしましたが、ニュートンは古代人の最後であり、彼の同時代人の最初ではないと以前に言われました。



IBM 650と私に戻りましょう。私は（1956年頃）言語を開発するための次の4つのルールから始めました



。

2.使いやすい。

3.デバッグが簡単（エラーの検出と修正）。

4.使いやすいルーチン。



最後の点は今では気にしないはずです。なぜなら、当時は「オープン」ルーチンと「クローズ」ルーチンを区別していたためです。



私はトップダウン方式のプログラミングに関与していると主張することができますが、すぐにコードの有効性をテストするために内部ループの詳細を書き（プログラミングのボトムアップ方式）、その後、ダウンアプローチを再開しました、哲学的アプローチ。したがって、ダウンストリームプログラミングは良いアプローチであると考えていますが、アップストリームプログラミングも時々必要であることを明確に認識しています。



浮動小数点数で動作する3アドレスマシンのように、固定小数点数で動作する2アドレスマシンを作成しました-それが私の目標でした-操作B = C.マシンの10桁の10進数を使用しました（これで作業したいのは10進数のコンピューターでした）典型的なユーザーマシン）として：







どうやってやったの？簡単！私は想像して次のサイクルを書きました（図4.I）：まず、現在のアドレスのレジスタであるCARが必要でした。このために、この情報を保存するために2000 IBM 650コンピュータレジスタの1つを割り当てました。次に、次の手順を使用してプログラムを作成しました。 （1）CARを使用して、作成されたプログラムの次の命令の読み取りアドレスを見つけます。 （2）プログラム実行命令を強調表示し、IBM650メモリーの適切なセルに3つのアドレスA、B、およびCを保管します。 （3）固定定数を操作に追加し、そのストレージアドレスに移動します。そこでは、各命令に対して、対応する操作を説明するサブルーチンが必要です。あなたは私が10の可能な操作しか持っていないと思うかもしれませんが、3つのアドレスで4つの可能な操作しかありません：加算、減算、乗算、除算。だからnullコマンドを使用しました。これは、「アドレスBに移動して、さらに必要な情報を見つける」ことを意味しました。各サブルーチンは、終了すると、ループ内の指定された場所に制御を移しました（4）マシンと同じように、CARレジスタの内容に1を追加し、いくつかのパラメーターを変更して、次にログインします。もちろん、ジャンプ命令（覚えている限りでは7つありました）は、CARにアドレスを入れ、CARレジスタの内容にユニットを追加した後にのみ、ループ内のその場所に転送されます。車はどうやってそれをしますか。もちろん、ジャンプ命令（覚えている限りでは7つありました）は、CARにアドレスを入れ、CARレジスタの内容にユニットを追加した後にのみ、ループ内のその場所に転送されます。車はどうやってそれをしますか。もちろん、ジャンプ命令（覚えている限りでは7つありました）は、CARにアドレスを入れ、CARレジスタの内容にユニットを追加した後にのみ、ループ内のその場所に転送されます。



プロセスを研究すると、どのような意味で指示を出したいとしても、それは指示の数に応じて書かれたルーチンから得られるべきであることがわかります。これらのルーチンは、プログラミング言語の意味を定義します。この単純なケースでは、各命令は他の命令とは独立して独自の意味を持ちましたが、もちろん、一部の命令はスイッチ、フラグ、または他のビットを設定できるため、後に実行される命令はこの情報を認識し、さまざまな方法で解釈されます。したがって、目的を一意に決定できれば、どの言語を開発する必要があるかを理解できます。目的を理解することは、マシンの言語の特定の記述を超えて、特定のマシンを他のマシンに変えます。







もちろん、これはまさにチューリングがユニバーサルチューリングマシンで行ったことです。しかし、上記のように、このマシンの目的は、人々が使い始めるまで完全には理解されていませんでした。



私が作成したソフトウェアシステムは、1000〜1999のストレージレジスタに配置されました。



したがって、3桁の10進数しか持たない合成言語で記述されたプログラムは、000〜999のアドレスのみを参照でき、ソフトウェア内の他のレジスタは参照できませんでした提供し、それによってそれを書き換えます。このシステムは、ユーザーからソフトウェアを保護するために設計されました。



私たちは通常、機械語のラッパーとして言語を記述し、思考を表現するために使用したい言語を機械に追加するまで、いくつかのより高レベルの言語を重ねて書くこともできるため、このトピックを詳細に調べました。各段階でインタープリターを使用する場合、もちろん、これらの操作は効果的ではありません。高レベル言語によるコンパイラの使用は、最高レベルの言語が低レベル言語の1つに翻訳されることを意味しますが、ある程度のレベルではインタープリターを引き続き観察できます。これは、EDSACの場合のように、原則として、書かれたプログラムの収益の増加とそのストレージの改善も意味します。



論理言語と心理言語を書くことの違いをもう一度指摘したいと思います。残念なことに、論理指向のプログラマーはめったに人間指向ではなく、論理言語を使用したり賞賛したりする傾向があります。おそらく、この願望の絶対的な例はAPLです。論理的には、APLは優れた言語であり、今日まで熱烈なファンがいますが、普通の人にはまったく不適切です。この言語のユーザーは、多くの場合、プレーヤーに1行のコードが与えられる「1行」ゲームをプレイし、彼はそれが何を実行するのかを尋ねます。この言語の専門家でさえ、プログラムのいくつかのバージョンに答えることができないことがよく知られています。



APLの1文字を変更すると、プログラムの意味が完全に変更される可能性があるため、言語にはほとんど冗長性がありません。しかし、人々は信頼できず、冗長性を要求します。話されている言語は約60％冗長であり、書き言葉は約40％冗長です。おそらく、書き言葉と話し言葉は同じだと思うかもしれませんが、間違いです。この違いを確認するには、ダイアログを作成してから読み、それがどのように聞こえるかを試してください。そのような対話を正しく聞こえるように書くことはほとんど誰もできず、たとえ対話が正しく聞こえても、それはまだ話された言語ではありません。



人は信頼できないので、私はこれを主張し続けます。したがって、冗長性が低いと多くのエラーが検出されず、冗長性が高いとエラーを検出できます。音声言語はすべてのノイズを伴う音響チャンネルであり、言語はその場でキャッチする必要があります。書かれた言語が印刷されます。作成者の言葉の意味をより深く理解するために、一時停止したり、読んだテキストをスキャンしたり、他のことをしたりできます。英語では、多くの場合、異なる単語は同じ音と異なるスペル（たとえば、 "there"と "their"）を持ち、同じスペルと異なる音（ "record"（ " ））を名詞または動詞として、「涙」（目の涙、vsドレスの涙）（目の涙、ドレスの隙間））。このように言語は人にどれだけ合っているかで判断する必要があります。そして、学校での言語の学習方法も考慮に入れています。それ以外の場合は、多くの時間を費やして、使用する新しい言語を人々に教える準備が必要です。プログラマにとって言語が単純であるという事実は、素人にとっても同じくらい単純であることを意味するものではなく、近い将来、ほとんどの人がコンピュータープログラミングの大部分を行うようになります（必要に応じてコーディングを行います）。そして近い将来、ほとんどの人がコンピュータープログラミングの大部分を行うようになるでしょう（必要に応じてコーディングを行います）。そして近い将来、ほとんどの人がコンピュータープログラミングの大部分を行うようになるでしょう（必要に応じてコーディングを行います）。



もちろん、最終的には、問題を抱えている人が専門コンピューターの形のインターフェースなしでそれを解決できる解決策が必要です。しかし、今日では、問題だけを知っている人とプログラミング言語だけを知っている人がいる状況を観察することはあまりにも頻繁に可能です。残念ながら、このイベントの予測日は遠すぎますが、2020年までに、実際の分野の専門家にとっては、この分野のコンピューターの専門家（実際の分野の専門家ではない）がいなくても、仕事のためにプログラムを準備することは非常に普遍的なプラクティスになると思いますビジネス。



残念なことに、少なくとも私の意見では、ADA言語は専門家によって開発されたものであり、期待できる非人間（論理）機能の完全なセットを備えています。私の意見では、この製品はコンピューターサイエンスのハッキングにおける典型的な仕事です。あなたがしていることを理解しようとするのではなく、単にこのことを機能させるためです。 ADAの心理的設計が貧弱だったため、政府機関は顧客にADAでプログラムを書くことを要求しているが、プログラムの90％以上がFORTRANとその後、手作業で苦労してADAのエラーコンテンツが多いプログラムに書き換えられます。



言語の基礎は今日まで理解されていません。 1950年代初期のどこかで、私は当時の地元の自然言語の専門家（一般の人々による）を連れてIBM 701を訪問し、デザートの昼食時に次のように述べました。 「。彼は単にこの質問を理解できず、特定の言語が複数の単語をどのように形成するか、選択された単語の中央を使用して、言語の特徴などを教え続けました。私が知りたいこと-コミュニケーションのための効果的な言語を開発することは可能ですか（独自の言語を開発できる場合）、コミュニケーションの一方には欠点がすべてあり、他方には信頼性の高い機械があります彼らは彼女に言うが、それ以上は何もしない。知りたいこれらの言語に必要な冗長性の割合。その言語で不規則で規則的な動詞が見つかる頻度。反意語と同義語の割合は何パーセントですか。言語に特定の単語数しかない理由;コミュニケーションチャネルを効果的に圧縮し、言語の冗長性などの観点から人が使用するのに適した言語を残す方法。前述したように、彼は言語の工学効率に関する私の質問を理解せず、それ以来、多くの研究を見ていませんこのエリアで。しかし、これらのことを本当に理解するまで、もし合理的であれば、既存の自然言語は長い進化を遂げ、これを理解するまで人々にとって理想的であると考えるまで、人間と機械のコミュニケーションのための人工言語を作成することはできません。そのため、自然言語を介した人間のコミュニケーションを理解する方法には多くのトラブルが予想されます。



もちろん、人間と機械のコミュニケーションの問題は、人間と人間のコミュニケーションとは大きく異なりますが、それらがどのように、またどの程度異なるかはまだわかりません。



人々が話す言語をよりよく理解できるようになるまで（または、簡単に訓練できるようになるまで）、この場合、ソフトウェアの問題の多くがなくなることはほとんどありません。



少し前、「第5世代」のコンピューターが導入されたとき、日本人はAIと組み合わせて使用​​して、マシンと人の間のより良いインターフェースを取得することを計画していました。車と言語の両方に大きな主張がなされました。その結果、宣伝されているマシンが登場し、エンジニアはAIを使用してプログラミングを支援するために描画ボードに戻りました。このことは、ロス・アラモスの場合、当時予測したように、日本人が上記の工学的な意味で言語の基礎を理解しようとしているのを見なかったために起こりました。 「ソフトウェアの問題」を減らすためにできることはたくさんありますが、人の間や人と機械の間の通信に使用される言語を理解する方法について基本的な理解が必要です。この費用のかかる問題に対して本当にまともな解決策を得る前に。そして、この問題は消えません。



生産効率と製品の信頼性の両方について、「ソフトウェア製品開発」について常に読みます。しかし、あなたは小説家が「小説の制作を設計する」ことを期待していません。疑問が生じます：「プログラミングは古典的な工学よりも書くことに近いですか？」はい！宇宙への人間の侵入の問題を考えると、ロシア人もアメリカ人も、すべての状況を考慮して、この目標をほぼ同じように実現し、ある種のスパイ行為を許可しました。それらは同じ物理法則によって制限されていました。しかし、2人の小説家に「人間の偉大さと貧困について」書く仕事を与えれば、おそらく2つの完全に異なる小説を手に入れるでしょう（違いをどのように測定するかについても言及せずに）。同じ複雑な問題を現代の2人のプログラマーに与えてください。2つの完全に異なるプログラムを取得します。したがって、現代のプログラミングはエンジニアリングよりも執筆に近いと思います。小説家は彼らの空想によってのみ縛られます。それはソフトウェアを書くプログラマーにも当てはまります。両方のアクションには優れた創造的なコンポーネントが必要です。プログラミングエンジニアリングを行いたい場合、この目標を実現するのに多くの時間が必要になります。たぶんそれはすべていい音かもしれません。今後数年間で、これについて多くを考える必要があります。あなたは今、それを今始めることができ、あなたが聞くプロパガンダ、そしてこの地域に来た夢想家を信じないでください！コンピューター用のユーティリティの作成は非常に頻繁に行われ、範囲は非常に限られていますが、したがって、この分野は「エンジニアリング」になると予想されますが、仕事用のソフトウェアの一般的な準備が何年もの間「エンジニアリング制御」下にあることはほとんどありません。



プログラマーの個人およびグループの両方のパフォーマンスを改善する方法に関する多くの提案があります。上向きと下向きのデザインについてはすでに述べました。プログラムが数学的な意味で正しいことを証明するメインプログラマー、リーディングプログラマーの立場を使用する他のアプローチがあります（階層設計アプローチを意味します）。プログラミングウォーターフォールモデルは、そのようなアプローチの1つです。それぞれにメリットがありますが、ほとんど言及されていないものだけを信じています。 「プログラムを書く前に考えてください」と呼ぶことができます。プログラミングを開始する前に、プログラムがどのテストに合格する必要があるか、プログラムのその後のメンテナンスがどのように実行されるかなど、すべての詳細について慎重に検討してください。最初は正しい決定生成されたコードに変更を加えるよりも！



プログラミングでは、次の問題が発生することがよくあります。プログラミングでは、説明が不十分なタスクを扱うことが多く、プログラミングプロセス中に、実際にどのような問題に取り組んでいるかが徐々に明らかになります。プログラミングを開始する前に特定の問題を明確に尋ねられるという要望は現実と一致しないことが多いため、ソリューションアルゴリズムが非常に厳密に記述されている場合、「プログラミングを使用した短期的な問題の解決」に関する現在の提案の多くは失敗します。



高レベルのプログラミング言語の使用は、大きな進歩を意味しています。 30年間の改善指標の1つを次に示します。







したがって、プログラマの生産性が30年で90倍に向上したことがわかります（これは16％の改善にすぎません！）。これは一人の想定であり、少なくとも信じられます。しかし、機械の開発と比較して-これは単なる些細なことです！人々は人々が同じペースで成長できることを望んでいますが、この場合、ボトルネックは人自身であり、私たちがそうなりたいという意味で管理することはできません。



多くの研究は、プログラマーが最悪から最高まで10倍以上生産的であることを示しています。このことから、私はずっと前に、優れたプログラマーに非常に良いお金を払うことが最善のポリシーであるという結論に達しましたが、定期的に質の悪いプログラマーを定期的に却下します。



もちろん、1つの方法は、定期的にではなく契約ベースでそれらを雇うことですが、この慣行は法律に反しており、最悪の場合でも特定の仕事で働くことを保証することになっています。実際には、貧しい従業員に給料を支払って自宅に座らせることは、より有能な人々の仕事を邪魔しないようにする方がはるかに有益です（そして、私は今絶対に真剣です）！



現在、ニューラルネットワークをシミュレートするためにデジタルコンピューターが広く使用されており、コンピューティング分野で同様のデバイスがますます使用されています。ニューラルネットワークは、慣れていない場合、一連の入力データを与えたときに結果を取得し、正確な計算方法を言うことなく、許容できる品質の出力データを取得することを学習できます。また、これらのオブジェクトをグループ化または検索する方法に関する最初の指示を受け取ることなく、オブジェクトをクラスにグループ化できます。彼らは、単純なフィードバックの助けを借りて学習します。これは、入力出力が入力に基づいて正しい答えを与えない場合に来る情報を使用します。ある意味では、ニューラルネットワークは「プログラミングの問題」の解決策です。構築されているため、実際にはまったくプログラミングされていないため、それでも、多くの問題を十分に解決できます。これは発展途上の分野であり、この本ではスキップしなければなりませんが、おそらくコンピューターの将来に大きな役割を果たすでしょう。ある意味では、これらは複数のパラメータを選択して大量のデータを提供する際の幅広い種類の問題を解決するための「ハードワイヤード」コンピュータ（単なるプログラムである可能性があります）です。



ニューラルネットワークのもう1つの見方は、かなり一般的なクラスの堅牢なフィードバックシステムです。あなたの意見では、データを正しく説明するレビューのタイプと数を選択すると、ニューラルネットワークフィードバックシステムが独立してこの決定を下します。繰り返しますが、これにより、少なくともコンピューター上の記述されたニューラルネットワークの場合、多くのプログラミングが回避されます。一般的な問題を解決するプログラムを作成したら、ニューラルネットワークを使用して、一般的なプログラムを使用して解決できるさまざまな問題を解決できます。プログラマーは、ニューラルネットワークを機能させる以上のことを行うことはほとんどありません。



ただし、プログラミングにおける同様の一般的なプログラムは現在知られていないため、これらの一般的なプログラムは「プログラミングの問題」の解決策として考えられるかもしれません。



ハードウェアの章では、分子のサイズ、光の速度、熱の除去など、いくつかの制限について慎重に説明しました。ここで、多かれ少なかれソフトウェアの制限を要約する必要があります。



ソフトウェアを書くことと文学を書くことの行為を比較しました。どちらも明確な思考に依存しているようです。良いプログラミングを教えることは可能ですか？ 「創造的なライティング」のコースで対応する教えを見ると、そのようなコースの学生のほとんどは偉大な作家にはならず、過去の偉大な作家は創造的なライティングコースに従事していませんでした！したがって、優秀なプログラマーを簡単にトレーニングできるかどうかは非常に疑わしいです。



経験は役立ちますか？官僚は、長年にわたる報告書や指示書を書いた後、彼らの仕事を見方を変えることができますか？実際のデータはありませんが、時間が経つにつれて、これらの手順は悪化するだけだと思います！ 「政府文書の言語」の長年の通常の使用は、おそらく官僚の執筆スタイルに浸透し、それらを悪化させます。そして、プログラマーにも同じことが待っていると思います！長年の経験も、使用されている言語の数も、この経験のおかげでプログラマーが良くなったという事実を受け入れる根拠にはなりません。プログラミングの本を学ぶとき、明らかな結論は、ほとんどの著者が優れたプログラマーではないということです！



私があなたに提示する結果は非常に不愉快ですが、あなたがする必要があるのは希望的観測だけではありません。私があなたに言っていることを信じてください-プログラミングの長年の経験は私の側にあります！



継続するには...



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