Кодеры за работой. Размышления о ремесле программиста

Надо это исправлять. Мы успешно работали с практически мыслящими учеными. Денег у нас немного, поэтому отчасти мы занимаемся тем, что попросту разговариваем с людьми, служим для них объединяющим центром.

Если ученые охотятся за правительственными грантами и никак непричастны к вашей деятельности, это в какой-то степени потеря для вас. Далее, вы наблюдаете бурный взлет динамических языков, слушаете безумные заявления насчет того, как они убьют Java, и что статические языки — просто смешно. Но ученые убеждены, что статическая типизация — это венец эволюции, они исследуют особые ее виды — язык ML, вывод типов Хиндли-Милнера. Это полный отрыв от практики.

Сейбел: Почему так происходит? Они не решают реальных проблем — или решение было бы половинчатым?

Айк: Мы делали кое-что с SML/NJ для размещения на резидентном сервере эталонной реализации четвертой версии JavaScript, ныне несуществующей. Мы пытались создать дефинициональный интерпретатор и даже не использовали модель Хиндли-Милнера. Мы собирались аннотировать типы и аргументы так, чтобы избежать этих безумных сообщений об ошибке, когда типы не унифицируются и подбирается наудачу фрагмент исходного кода — обычно не тот, что нужно. Это вопрос качества реализации. Возможно, это также теоретическая проблема, связанная с типами, — когда не получается унификация, трудно найти, какой фрагмент кода тому причиной.

Итак, вы можете проводить дополнительные исследования и разрабатывать высокоуровневую модель когнитивных ошибок, допускаемых программистами, чтобы лучше определить этот фрагмент кода. Может быть, я касаюсь мелкой проблемы, но, скорее всего, она значительна.

Академическая наука не способна предложить нам более совершенную модель. Мне кажется, сейчас это негодная вещь — но, возможно, не по вине ученых. Экономические основы этой науки прогнили. Мы все знали, что придем к массовому параллелизму, — никто не предложил решения. Сейчас все только и говорят, что о транзакционной памяти. Но это не решение. Вы не хотите иметь дело с тем, как вложенные транзакции отменяются и распространяются на один процессор за другим. Это неэффективно, это не будет работать в отдельных случаях. Вы не сможете переложить на это все свои конкурентные или параллельные алгоритмы, даже пытаться не будете.

Некоторые, например Джо Армстронг, проделали действительно большую работу с подходом без разделяемых ресурсов. Таких встречается много в создаваемых индивидуально системах в реализациях браузеров. В этом смысле выделяется Chrome. Мы сделали это по-своему в нашей реализации JavaScript. Но этот подход, по-моему, совсем не интересует ученых. Транзакционная память вызывает больше интереса, особенно там, где это касается компьютерной архитектуры, поскольку они способны разработать хорошие наборы инструкций и оборудование под них. Но это не решит всех наших сегодняшних проблем.

Мне кажется, что прогресс неизбежен, что он затронет языки программирования. И поэтому разговоры о «втором золотом веке» я воспринимаю как должное. Просто пока не установлена связь между пользователями языков и потенциальными разработчиками из числа ученых, способными создать действительно революционный язык.

Сейбел: Вы получили степень магистра, но диссертацию так и не защитили. Вы бы порекомендовали будущим программистам защищать диссертацию по компьютерным наукам? Или это нужно далеко не всем?

Айк: По-моему, далеко не всем. Для этого нужны особые навыки, и в конце концов вы спрашиваете себя, а может, степень досталась мне просто в качестве компенсации за перенесенные страдания? Зато после этого мы можете прибавлять после фамилии «доктор компьютерных наук». Это открывает перед вами кое-какие двери. Но мой опыт работы в Кремниевой долине на протяжении 20 лет инфляционного бума — который, возможно, подходит к концу — говорит о том, что это дело невыгодное. И я ни о чем не жалею.

Это соблазнительно — поизучать что-нибудь систематически, и может быть, даже не особо напрягаясь. Выход на рынок, зависимость от закона Мура, конкуренция, короткий жизненный цикл продукта, одноразовые программы — все это тягостно, если в этом варятся все. Поэтому тем, кто хочет получить степень, кто имеет для этого нужные навыки, всегда будет чем заняться. Есть интересные области для исследования. Мы в Mozilla занимаемся вещами, промежуточными между тем, что ценится в академических кругах, и тем, что воплощается на практике. Это компиляторы, виртуальные машины, даже отладчики, профилировщики — вроде тех, что делает Valgrind. Для исследователей это слишком пресно и малоденежно, не очень ново, слишком много чисто инженерных задач — но здесь возможны крупные прорывы. Мы сотрудничаем с Андреасом Галом (Andreas Gal), и его работы по этим темам были отвергнуты как чрезмерно прикладные.