Будущее программирования: WebAssembly & Life After JavaScript

Большинство нововведений в этой области вообще не происходит в средах программирования. Вместо этого это происходит в производственных приложениях, где первичной задачей является моделирование потока данных. Нигде это не иллюстрируется лучше, чем в приложениях для создания аудио.

Приложения для создания аудио обычно маршрутизируют необработанный звук через сеть процессоров эффектов. В терминах программирования вы можете рассматривать процессор эффектов как функциональную карту: чистую функцию, вызываемую для каждого элемента в списке, где эти элементы соответствуют фрагменту аудиосэмпла.

Большинство аудио приложений моделируют этот процесс визуально, имитируя реальные машины и кабели скейоморфным способом. Скейоморфный пользовательский интерфейс — это тот, который пытается эмулировать пользовательский интерфейс исходного объекта, моделируемого в программном обеспечении.

Проблема со скеоморфным дизайном состоит в том, что он точно воспроизводит большую часть беспорядка пользовательского интерфейса и неэффективность оригинала. В приложениях, интенсивно использующих данные, таких как аудиопроизводство, этот беспорядок выглядит удивительно знакомым для программистов: провода выглядят немного как спагетти — то, что все хорошие разработчики знают, что нам следует избегать.

BayAreaModularMeet — Джордж П. Маклин — (CC BY-SA 2.0)

Но недавно такие программы, как Ableton Live и Renoise, нашли умные способы полностью избавиться от путаницы проводов, используя каналы и цепи.

Ableton Live канал эффектов. Потоки данных слева направо.

Другими словами, данные проходят через каналы, и каждый канал состоит из цепочки эффектов. Никаких проводов не требуется, потому что эффекты применяются последовательно.

Renoise каналы, каждый с цепочкой эффектов. Данные передаются сверху вниз.

В коде канал может выглядеть примерно так:

 const channel = input => {  
  return input  
  .filter()  
  .gain()  
  .limit();  
};

export default channel;

Если вы тщательно обдумаете это, станет ясно, что вы можете сделать гораздо больше, чем аудио- и цифровая обработка сигналов (DSP) с этой моделью. Например, вы можете использовать его для визуального моделирования маршрутов и промежуточного программного обеспечения в Express, где маршруты представлены каналами, а промежуточное программное обеспечение представлено эффектами:

Гипотетический Ренуаз-вдохновленный интерфейс для программирования маршрутов.

Конечно, это подразумевает, что каждый эффект в цепочке должен воздействовать на входы с помощью общего API. Вот где блестят концепции функционального и реактивного программирования. Легко предоставить унифицированный API для любого типа коллекции, включая поток сетевых запросов. В функциональном программировании эти API-интерфейсы называются функторами . Говоря простым языком, функтор — это то, что можно отобразить.

Если это звучит как научная фантастика, взгляните на Трилин . Это делает что-то очень похожее сегодня. Взгляните на этот маршрут POST /signup Он зашифровывает пароль пользователя, затем создает модель пользователя и отвечает статусом 200 OK Каждый из этих шагов можно рассматривать как эффект канала:

Treeline: данные передаются сверху вниз.

Генетическое программирование

Генетическое программирование — это процесс моделирования системы эволюции природы путем создания групп программ-кандидатов и фильтрации программ, не прошедших тестирование. Кандидаты, которые сдают тесты, выживают и составляют основу следующего поколения.

Генетическое программирование предлагает возможность постоянного, автоматического улучшения горячего кода и критических алгоритмов. Существует реальный потенциал для направления алгоритма генетического программирования в репозиторий git и автоматического запуска нового поколения программного обеспечения в производство, когда популяция улучшается по сравнению с предыдущими развернутыми версиями.

AI-Assisted Программирование

Скотт Ингрэм — двойной нейрон (CC BY-NC 2.0)

Сильный ИИ здесь сегодня. Многие системы ИИ бьют людей в наших играх по различным категориям. Одним из главных преимуществ ИИ является то, что он способен очень быстро анализировать большое разнообразие альтернатив. ИИ мог исследовать код, который вы пишете, искать потенциальные ошибки и уязвимости, распознавать шаблоны, которые можно абстрагировать, предлагать тесты, которые необходимо написать, или даже распознавать шаблоны в популяциях генетического программирования и автоматически настраивать параметры популяций и среды для точной настройки генетического программирования. алгоритмы.

Другими словами, в долгосрочной перспективе AI имеет реальный шанс стать бесценным инструментом программирования. На самом деле, легко представить себе будущее, в котором ИИ сможет создавать программы без какой-либо помощи человека.

Вывод

Что бы ни случилось дальше, ожидайте, что это будет квантовый скачок в технологиях и инновациях. Будущее будет здесь раньше, чем вы думаете.