Читать книгу Computación y programación funcional - Camilo Chacón Sartori - Страница 7

El cálculo automático es una invención con fecha antigua. Hace 2000 años ya se había construido el «mecanismo de Anticitera», un dispositivo que permitía calcular los eclipses lunares. Más tarde, en el siglo XVII, el matemático Wilhelm Schickard desarrolló la primera calculadora mecánica.

En el siglo XX aparecieron casi concurrentemente los modelos teóricos de la computación y los desarrollos tecnológicos asociados. Muchos de estos últimos estaban basados en la intuición; otros, fundamentados en bases formales. Aparecen los modelos de Church y Turing en el área de la teoría de la computación, y de Chomsky en el área de los lenguajes formales.

Los tres enfoques, complementados con las ideas y los estudios de muchos científicos y profesionales, fueron el punto de partida de lo que hoy denominamos «Ciencia de la Computación».

A la par de estos nuevos conocimientos, surgió la necesidad de expresarlos de manera inteligible para el ser humano, y procesables por un sistema automatizado. Esto dio origen a los lenguajes de programación, cada uno con sus enfoques y sus sabores sintácticos. Los procesos involucrados en el análisis de esos lenguajes se fundamentan en los aportes de Chomsky y Backus: las teorías de Chomsky (1956) relativas a los lenguajes formales y las gramáticas y los aportes de Backus relativos a cómo expresar las reglas gramaticales. Backus creó un lenguaje recursivo, que fue denominado «BNF» (Backus Normal Form, 1959) en su honor.

Los primeros lenguajes de programación surgieron para satisfacer diferentes necesidades: Fortran (1954), para el cálculo numérico; APL (1957) incorporó la computación funcional; Algol (1958) muestra el camino hacia la programación estructurada; Lisp (1958), basado en el cálculo lambda, derivó en el primer lenguaje para inteligencia artificial; Cobol (1959), para el procesamiento masivo de registros, y Simula (1962) introduce el concepto de «clase».

Sin temor a equivocarnos, podemos afirmar que la mayoría de los paradigmas computacionales actualmente en boga tienen su semilla en las décadas de los 50 y los 60: la programación orientada a objetos, la inteligencia artificial, la computación funcional, el cálculo lambda, la programación estocástica y tantas otras ideas. Las sucesivas encantaciones de dichas creaciones primigenias devienen, gracias a los nuevos aportes, interacciones y experiencias, en el mundo digital que vivimos hoy.

Los paradigmas reaparecen adaptados y evolucionados para enfrentar necesidades nuevas, tales como los crecientes volúmenes de información y los tamaños de los sistemas computacionales, que en muchos casos superan los millones de líneas de código. Así, por ejemplo, en su momento florece el concepto de programación estructurada como consecuencia del creciente tamaño de los programas y la necesidad de garantizar un código computacional libre de errores. También aparecen nuevos enfoques de administración de datos, con la creación de lenguajes especializados como lo fue SQL (1970), fundamentado en el cálculo relacional propuesto por C. J. Date.

Nacen lenguajes que favorecen la programación orientada a objetos basados en el concepto de clase ofrecido por el lenguaje Simula. Estos lenguajes evolucionaron de diversas formas, de ellas solo mencionaremos Python (1991) y Java (1995) dadas sus notorias diferencias conceptuales: Java exige clasificar los objetos durante la fase de compilación, mientras que Python delega la clasificación de los objetos en el momento de ejecución. El primero busca garantizar la correcta interacción entre objetos, mientras que el segundo busca una forma más simple de especificación. En el segundo caso, se reduce la necesidad de tener un conocimiento detallado de los objetos utilizados, pero se aumenta la carga de trabajo durante la ejecución.

En 1994, junto al Internet abierto y público, aparece el procesamiento distribuido. Ahora sus componentes ya no forman parte de sistemas localizados, donde los diversos módulos que interactúan son conocidos, sino que deben interactuar con objetos y procedimientos remotos cuyo detalle se desconoce. Esto conlleva la necesidad de definir interfaces con contexto laxo para simplificar su interacción. Es aquí donde aparecen necesidades conceptuales y lingüísticas que deben ser provistas por nuevas herramientas que permitan la implementación de las interfaces necesarias.

Lo descrito presenta el entorno donde se ubica la computación funcional y el cálculo lambda contenidos en este libro.

El libro nos presenta un sólido análisis teórico y conceptual de los tópicos vertidos aquí, y describe detalladamente la manera en la que estas ideas se hacen disponibles en los lenguajes Haskell (1980), Python (1991) y Racket (1995). La lectura y el estudio detallado de su contenido proveerán al lector de los conocimientos necesarios que le permitirán comprender, resolver y extender los problemas asociados al desarrollo de programas computacionales conforme las tendencias actuales.

Quisiera terminar con un pensamiento que el matemático D.H. Lehmer escribió en 1966:

Hay dos tipos de actividades en la investigación matemática: (a) la mejora de las carreteras entre las partes bien establecidas de las matemáticas y los puestos avanzados de su dominio, y (b) el establecimiento de nuevos puestos de avanzada.

Tomando la segunda actividad primero, parece haber dos escuelas de pensamiento sobre la cuestión de cómo descubrir mejor nuevos puestos de avanzada. La escuela más popular de nuestros días favorece la extensión de la prueba a situaciones más generales. Este procedimiento tiende a debilitar las hipótesis más que a fortalecer las conclusiones. Favorece la proliferación de teoremas de existencia y es psicológicamente reconfortante porque es menos probable que uno se encuentre con teoremas que no puede probar.

Bajo este régimen, las matemáticas se convertirían en un universo en expansión de generalidad y abstracción, extendiéndose sobre un paisaje multidimensional sin rasgos distintivos en el que cada piedra se convierte en una pepita de oro, por definición.¹

Carlos Lauterbach R.

PhD en Ciencias de la Computación

UCLA, 1976.

_________________

1 Lehmer D.H. «Mechanized Mathematics», Bulletin of the American Mathematical Society, September 1966, Vol 72, pp 739-750.