Привет мир Проливая свет на культуру компьютерных программистов


Новости технологий / продуктов Отзывы
Привет, мир: пролить свет на культуру программистов
Арс беседует с техническим журналистом Клайвом Томпсоном о своей новой книге, Кодеры.

Дженнифер Уэльетт. 8 апреля 2019 12:07 UTC

Почти каждый аспект нашей повседневной жизни теперь каким-то образом определяется компьютерным кодом. Тем не менее, обычный человек на улице не имеет ни малейшего представления о том, как все это работает, или о том, как много влияния сейчас оказывают разработчики в обществе. Технический журналист Клайв Томпсон призван изменить это своей новой книгой, Кодеры: создание нового племени и переделка мира.

До того, как стать техническим журналистом, Томпсон был хакером из средней школы, который учил себя программировать на ранних персональных компьютерах, таких как Commodore 64. Его предыдущая книга: Умнее, чем вы думаете: как технологии меняют наши взгляды к лучшему, отталкиваясь от обывателей, убежденных в том, что новые технологические инструменты загнивают наш мозг, утверждая, что такие вещи действительно повышают наши познавательные способности. С Кодеры, «Я хотел дать обычному человеку представление о том, кто такие кодеры, почему у них есть свои приоритеты, каковы их страсти, каковы их слепые пятна». сказал он. «Чтобы средний человек мог немного лучше понять основы и недостатки этого цифрового мира, созданного для нас программистами».

Ars: В итоге вы стали писателем, а не профессиональным программистом. Во многих отношениях кодирование. это просто еще один вид языка, но многие авторы считают его пугающим. Считаете ли вы, что эти два похожи?

Томпсон: Люди, которые пишут код, говорят. Они говорят с машиной, но они говорят. Есть глубокие сходства между типом умственного труда, который входит в кодирование, и типом умственного труда, который входит в письмо. Писатели пытаются выяснить, как структурировать роман, статью, книгу. Кодеры пытаются продумать структуру этой вещи, которую они пытаются построить, и как одна функция будет передаваться в другую, и как структура данных изменится. Обе группы любят проводить 12 часов подряд без перерыва, поэтому они могут просто находиться в романтическом трансе, выполняя свою работу.

Одно из различий может заключаться в том, что люди могут справиться с неопределенностью, а компьютеры. нет. Если вы сделали какой-либо Python [кодирование], вы делаете мельчайшую ошибку, и все сразу останавливается. Вот что отличает его даже от других видов техники. Когда вы пытаетесь починить автомобиль, если вам не удается затянуть болт на одном колесе так, как должно быть, вся машина не перестает работать. Но с кодом, целым приложением, целым веб-сайтом может быть отказ от использования одной скобки. Я думаю, что это одна вещь, которая иногда пугает писателей, потому что они более привыкли работать с неопределенностью.

Ars: В книге вы говорите о типе личности, типичном для программистов, но вы также оплакиваете распространенные стереотипы, такие как изолированный, лишний вес, социально неуклюжий хакер. Есть ли особый тип человека, который тяготеет к этому полю?

Томпсон: В коде так много людей, что вы действительно получаете гораздо больше возможностей, но есть некоторые черты, которые кажутся довольно распространенными. Например, кодеры умеют логически мыслить, разбивая большие проблемы на маленькие шаги. Это может нести в их повседневную жизнь, потому что вы проводите так много времени, будучи таким линейным и быть таким точным. Кроме того, каждый, кто преуспевает в кодировании, может справиться с изнурительными уровнями разочарования.

Это разделительная линия между людьми, которые могут кодировать, и людьми, которые не могут. Есть такой голливудский стереотип, что кодеры сидят там и выливают код весь день. На самом деле они сидят, уставившись на неработающий код, пытаясь понять, как это исправить. Это одна из самых сизифовых задач, которые вы когда-либо будете выполнять в своей жизни. Это не станет лучше, потому что чем лучше ты становишься, тем сложнее будут проблемы. Но удовольствие, которое приходит, когда ты наконец заставляешь все работать. это такой наркотический толчок. Кодеры будут гоняться за этим трепетом снова и снова. Это компенсирует эти жестокие часы разочарования. Так что это класс людей, которые просто потрясающе умеют вбивать гвоздями в пол доску лбом.

Привет мир Проливая свет на культуру компьютерных программистов

Арс: Вы также освещаете некоторые истории. Женщины-программисты были, вероятно, первыми программистами. Тогда поле стало бро-топия, как вы выразились в книге, в ней преобладают мужчины. Что случилось?

Томпсон: Причина, по которой женщин выгнали из кодирования, немного сложна. Там не было ничего, что произошло. Было три или четыре вещи, которые все усиливали друг друга. А это также означает, что единого решения не существует. Это похоже на шутку: если вы хотите решить эту сложную проблему, серебряной пули нет. Там просто много свинцовых пуль.

Первые дни в программировании были действительно меритократическими, потому что никто не знал, как это сделать. Компании нанимали людей, которые могли мыслить логически, были дотошными и просто обучали их. Итак, есть такие люди, как Мэри Аллен Уилкс, которая подумала: «Ну, я не могу быть адвокатом, потому что в 1959 году слишком сексист, чтобы быть адвокатом, поэтому я просто пойду в MIT в день моего выпуска и скажу: Вам, ребята, нужны какие-нибудь кодеры? И они скажут: «Да!». Она стала пионером в создании операционной системы для того, что, как вы могли утверждать, было первым персональным компьютером. В те дни программное обеспечение не было ценным. Мужественным делом было изготовление оборудования. Вот куда пошли все ребята. Программное обеспечение считалось почти секретарским.

Когда корпорации начали иметь огромное количество кода, который имел решающее значение для их работы, вы начали видеть, что парни проявляют гораздо больший интерес. Они начали разрабатывать то, что Силиконовая долина называет «культурной посадкой». Например, «нам нужно нанять кого-то не только потому, что он хорош в этом, не просто тот, кто обладает таким набором навыков, а тот, кто, по нашему мнению, похож на нас». Последним гвоздем в гробу стали такие ребята, как я в 1980-х, которые начали программировать на персональных компьютерах в старшей школе. Пару лет спустя мы начали появляться в студенческих городках и обучаться информатике, и это полностью изменило ситуацию. Профессора рассуждают: «Это то, кому мы должны учить. Мы должны изменить нашу учебную программу, чтобы она почти требовала от вас быть хакером-подростком». И вот тогда для женщин в области компьютерных наук все рушится.

Ars: В последнее время было много дискуссий о пристрастности многих наших алгоритмов, особенно в социальных сетях. Это смущает многих людей, которые не в поле. Они думают: «Но как алгоритмы могут быть предвзятыми? Это математика».

Томпсон: Во-первых, зачастую предвзятость в буквальном смысле лежит в основе «проблемы», которую пытается решить алгоритм. Например, алгоритмы рекомендаций для социальных сетей разрабатываются архитекторами, их программистами, чтобы попытаться «оценить материал». Этот алгоритм постоянно обращает внимание на то, на что люди больше всего нажимают, пытаясь определить, что больше всего привлекает и побуждает людей. Это все на службе рекламной модели рынка. И люди загипнотизированы всем, что вызывает крайние эмоции. глубокий гнев, злоба, ужас. Все, что просто давит на психологические кнопки людей. это то, что алгоритм будет рассматривать как привлекательное, и это то, что он собирается находить и продвигать.

Привет мир Проливая свет на культуру компьютерных программистов

Во-вторых, алгоритмы могут также оказаться смещенными, если они обучены смещенным данным. Вот пример из моей книги: Генри Ган. программист в Gfycat, анимированном GIF-хостинге. Генри и его команда используют визуальное обучение искусственного интеллекта нейронной сети, чтобы распознать, что находится внутри изображений, и автоматически пометить его. Это небольшая компания, поэтому они не просто начинают с нуля. Они используют программное обеспечение нейросетей с открытым исходным кодом, разработанное и обученное такими компаниями, как Google и Facebook.

Но они обнаружили, что на самом деле ужасно узнавать азиатские лица. Это действительно большая проблема для Gfycat, потому что большая часть их самых заядлых пользователей. фанаты K Pop. Они любят находить анимированные гифки главных звезд азиатской поп-музыки. Как объяснил мне Генри, ИИ обучается на этих наборах данных изображений, и изображения в основном белые, потому что они были собраны учреждениями в первую очередь белых стран. Таким образом, если вы не используете алгоритм на очень многих азиатских лицах, он не будет очень хорош в устранении неоднозначности азиатских лиц. Обратное также верно. В Китае есть искусственный интеллект, который обучается в первую очередь китайским лицам, который борется с белыми лицами.

Ars: Алгоритмы также оказали огромное влияние на медиа, к лучшему и худшему.

Томпсон: СМИ пострадали от алгоритмов ранжирования, даже возвращаясь к чему-то столь же простому, как то, что являются 10 наиболее распространенными историями на нашем сайте. Это даже не ИИ. это буквально алгоритм сортировки. Дайте мне список всего, что было отправлено сегодня, отсортируйте его по популярности, возьмите топ-10, вот наш рейтинг-лист. Это почти рефлексивный инстинкт инженера-программиста.

Есть веб-сайт, который находит видео на YouTube с нулевым воспроизведением. Я часто думал, что мы должны сделать больше этого. Вы можете использовать программное обеспечение для действительно интересных поисков. Какие интересные истории игнорируются? Вы можете использовать код и алгоритмы, чтобы делать действительно крутые, тонкие вещи, которые не делаются, потому что каждый пытается пойти на этот очевидный низко висящий фрукт. Это прибыльная модель, которая находит вещи, которые уже популярны. Но это похоже на совершенно неожиданный способ использования огромной гибкости программного обеспечения.

Привет мир Проливая свет на культуру компьютерных программистов

Ars: Что было самым удивительным, что вы узнали, когда писали эту книгу?

Томпсон: Одна из вещей, которая действительно выскочила. это почти эстетическое наслаждение эффективностью и оптимизацией, которое вы найдете среди разработчиков программного обеспечения. Им действительно нравится брать что-то, что делается тяжело, или это повторяется, и оптимизировать это. Почти все инженерные разработки были направлены на то, чтобы заставить вещи работать более эффективно. Экономия труда, консолидация шагов, облегчение чего-либо, усиление человеческих способностей. Но это также может быть почти невозможно отключить. Скотт Хансельман говорит о кодировании весь день и о том, чтобы сходить на ужин. Остальная часть семьи готовит обед, и он немедленно начинает критиковать неэффективные способы, которыми они это делают: «Я перешел к проверке кода ужина».

Вот откуда берутся многие рефлексивные бизнес-модели. «Эй! Давайте ускорим все в обществе и оптимизируем это». Это часть истории новостной ленты Facebook. Это ускорило нашу способность обращать внимание на людей. Это была огромная оптимизация того, как мы узнали о наших друзьях в окружающем нас мире. Из этого вышли замечательные вещи, но это также создает проблемы. Вьюга TMI мешает сосредоточиться на чем-то одном, потому что на тебя так много всего приходит.

Это дается на протяжении всей книги: главным подарком инженеров-программистов было неослабное желание оптимизировать вещи. Но это иногда может превратиться в проклятие лапы обезьяны. Я мог видеть, как это пошло от отдельного человека к большему обществу. Подобно тому, как Uber оптимизирует способ, которым автомобили провозглашаются, что вредит автомобильной промышленности. Или Airbnb, оптимизирующий возможность арендовать дом на лету, который в конечном итоге завладевает рынком жилья. Снова и снова, когда вы видите, как техническая компания блокирует рога с гражданским интересом, это обычно является результатом того, что они оптимизируют что-то, что было здорово для некоторых людей, но наносило большой побочный ущерб другим людям.


, , ,