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C#、TypeScript创始人:会Excel也算码农

行业新闻 汉码未来 | C# Excel TypeScript

2022-02-23 09:44:59

Andershejlsberg是世界上最重要的计算机程序员之一。作为Turbopascal、Delphi、C#、TypeScript等编程语言的创作者,Hejlsberg在构建微软、NET等开发环境方面具有很大的影响力,Hejlsberg影响了数百万软件开发人员。近日,Hejlsberg与TNS新闻编辑Darylk.Taft进行了线上对话,围绕微软低代码/无代码、Web3等话题,分享了他对许多与软件开发相关的事情的看法。

C#、TypeScript创始人:会Excel也算码农

Excel是一种低代码/无代码工具。

问:您对低代码、无代码有何看法?

Andershejlsberg:我觉得这个领域潜力巨大。我们经常忽略,事实上,我们已经拥有了世界上最好的编程语言之一,这可能取决于你如何在Excel中定义编程语言。可以说Excel是一种低代码/无代码的编程方式,人们操作程序,他们使用的电子表格就是程序。你可以做一些事情,输入一些东西,然后操作程序。程序将在电子表的底部运行,并给出结果。

所以我认为挑战一直在于这些工具。当你达到低代码环境的极限时,你需要找到一置合适的逃生舱口的方法,以免陷入困境。此外,逃生舱口可以转移到更完整或完整的编程环境中,这意味着有意义的可扩展模型是必要的。

因此,我们还有很多事情需要思考,但这些事情往往不是最重要的,因为人们倾向于关注绘制框架和线条,以及这些例子的演示效果。但我经常想知道这些工具是否能适应现实世界?很多人不能,但有些人可以。这是一个有趣的地方。

问:我的意思是,整体的主题是让更多的人进入发展的世界。有些人想走得更远,成为专业人士,或者至少更熟练。

Andershejlsberg:是的。如果你问所有的Excel用户,他们不会自称程序员。但从某种意义上说,他们是。

问:是的,我更喜欢把它比作Blueapron和Hellofresh这样的套餐服务——它们会让你开始学习烹饪,自己动手,做得更好。你认为软件开发的下一个挑战是什么?

安ndershejlsberg:我们写代码的方式和机器学习可能帮助我们的方式之间还有很大的差距。因为我们的大脑和神经网络的工作方式从来没有真正的0和1以及绝对正确的答案,而是统计和模糊逻辑。然而,所有的编程语言都扎根于逻辑和可证性等等。这两种世界观之间存在着巨大的差距。看看我们最终是如何弥合这个差距的(如果我们最终做到了)。

软件开发的安全性。

问:现在我们来谈谈安全问题。安全性和整个shiftleft在软件开发中的作用有多重要?

Andershejlsberg:这取决于你在堆栈里的位置。安全对编程语言非常重要,至少对我的工作有很大的影响。甚至可以说类型检查器是一种安全形式。这是软件中可用的漏洞。所以从这个意义上说,编程语言间接考虑了安全性。

创建一个可以分析代码并指出可能存在安全漏洞的工具是我们看待安全的其他方式。但很明显,这是一个现实问题。我是说,世界各地的人每天都在工作,他们的工作是黑进西方国家的公司,以获得薪水。这个想法非常可怕。有很多人靠滥用技术谋生。虽然这很悲哀,但这就是现实。

Web3的开发。

问:你觉得Web3怎么样?您认为Web3开发需要新的工具吗?

Andershejlsberg:首先,我们应该对Web3的概念达成共识,因为人们总是有自己的看法。我喜欢奖励创造者的概念,以及创造数字资产和获得奖励的能力。然而,在这个领域,也有很多骗子,比如卖羊头狗肉的人和急功近利的人。而且会造成很多环境污染,虽然可以归因于一些正在进行的采矿活动和能源利用,所以这是一个多样化的世界。我们将看到这一切的结果。因此,我喜欢它的一些部分,反对它的一些部分。

潜力巨大的项目:GitHub构建的Copilot。

问:我知道你在微软需要做很多事情,但是除了微软,还有什么好的项目或者工作来吸引你的注意力吗?

Andershejlsberg:我觉得微软肯定有一些很有意思的项目。比如开发者工具、人工智能、机器学习等很多有趣的事情。不知道大家对Github正在建设的Copilot项目有没有了解,可以在世界上所有的开源代码上训练一个机器学习网络,然后让它给出答案。是不是很棒?当然,这还是有点像西大荒,因为有各种机样的机法控制的发展,以及知识产权未解决的问题,但它显示出巨大的潜力。所以我觉得很吸引人,我也在密切关注这个问题。

问:我认为这是2021年最好的编程项目,涉及到相当大的领域。

Andershejlsberg:是的,这个项目真的很吸引人。尤其是作为一名程序员,它在很大程度上让人们意识到我们在谈论什么样的智力。从某种意义上说,用智能这个词有点不合适,因为如果有人以前写过这个代码,这个机器学习模型的聚合内存可能是正确的,值得我们关注。

它可以在其内存中找到代码。然而,如果以前没有人写过,它必须考虑解决方案,结果可能出乎意料,所以在这方面还有很多事情需要考虑。但这是一个伟大的工具,因为它将再利用的概念提升到了一个新的水平,这样我们就不必重复别人所做的事情。


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