http://blog.sina.com.cn/s/blog_52eb74050102wem7.html
我已有十好几年没正拉八经地编程了，现在主要做的是大数据（Big Data）和商业情报（BI）。所谓大数据和商业情报，简单说，就是将海量数据（千兆、百万兆）采集来，经过整理、分析和计算，发现有用的资讯，提供给企管，客服乃至未来决策规划作参考。这项工作带研究性，使用的都是业内通用的成套设备，但空闲时，若工作需要，我还会重操旧业，编些小程序和小应用软件，作辅助工具之用。多年前我编的一些小东西，至今仍被单位使用着，可能得等到主人退休时，才一同离去吧。
我学编程，时间较早，那时候个人电脑刚刚流行，互联网概念虽已有了，但远未成熟，一切都在起步阶段，所以软件工程师们有许多用武之地。只要你足够聪明和有想象力，就可把现实世界的许多东西，如事物，事件，操作和工作流程等，模拟到计算机的虚拟空间去加以调控、管理。因此编程，一言以蔽之，就是把自己看到的，甚或想到的世界，在电脑上呈现出来，运行起来。
编程工具是计算机语言。最基础的叫集成代码，即0101的机器语言。直接用机器语言编程，不够方便，也不易学习。我们知道，在大千世界里，除了物，事件和过程都是由各种各样的逻辑关系组成的，其中最基本的有因果关系，层递关系，时序关系和条件关系等，譬如哪个条件下将产生怎样的结果（If..then..），什么情况下应采取怎样的行动（While..do..），多大范围内可实现预期目标（For 1 to 10..excute..）等，用机器语言去表达，不仅困难，而且写出的程序也不大好懂，某人写的程序，换一个人，即使内行，通读一遍都费劲儿，更甭提修改了。
于是乎，计算机精英们想，能不能用一种比较通俗易懂，如英语一般的语言，象作家写小说一样来编程呢？程序写好后，再用编译器把它们转换成机器语言，交电脑执行不就完了么？这个创意是革命性的，其结果就是催生了许许多多句法和语法各不相同的“高级”语言，如Pascal，Fortran，Cobol，Lisp和C等。那些语言之所以“高级” ，就在于易学好懂。只要你逻辑能力强，掌握它们并不困难。我，一名前文科生，能转行干编程，即为明证。
上述计算机语言，我分别学过用过。它们互有长短，应用于处理不同类型的数据，象Cobol擅长商业文件的处理，而Lisp则多被用来编制人工智能的软件等，细节在此不表了，因为与本文主题关系不大。现在我们都可看到，互联网已俨然成了人类的第二世界，互联网+也变成强大生产力，虚拟经济正以超乎寻常的速度与规模，改变并影响着人类的生活方式和品质，这一切都是由网络工程师们一笔一笔构建起来，在键盘上一下一下敲打出来的。人类使用计算机，不仅开创了新世界，同时也提高了自身的认识能力、视野和思维方式。在这个改变历史的进程中，我自认为有一份辛劳，虽然贡献微薄，不足为道，却颇引以为豪的。
还是回到编程语言上来，看它们如何一步步成长起来的。在C语言问世之前的各种语言，行内管它们叫“步骤性”语言（Procedural Language）。所谓“步骤性”语言的特点是，重事件的线性过程，却不重视可能发生的变化；重步骤的前后连系，而忽略步骤的替代性和可置换性。
举例来说，编一个“张三坐车上班”的程序：张三从家中出发步行到车站，搭1路车去某中转站，再换2路车到公司门口。程序看似简单，仅涉及一个人，两部车，外加一个出发点和一个终点，按前后顺序一步步写下来就行了。但如果某天1路车误点或因故取消了怎么办？张三为了不迟到，改坐3路到离公司稍远的站下车，然后步行若干时间到目的地。这样一来，原来编好的程序就没用了，或者需要修改和加上可能遇到的变化。倘若变化有百个千个，又怎么办？你都一个个往上加吗？显然不可能，也不是好办法。况且编好的程序，多一次修改，就多一个出错机会，为杜绝出错，只好增加测试。改写和测试，必然耗时费力，达不到“多快好省”的目的——用电脑不就为了“多快好省”，否则要它干嘛使呢？！
C语言的产生，在一定程度上解决了这个“计划赶不上变化”的问题，因为它可以把相似事件或步骤写成可置换并可共享的“模块”（Module）。比如坐公车可看作一个模块，不管你坐哪路车，只需写出一个程序来，即可服务于各条线路的车。如遇情况变化，只需给模块一个指令，张三便跳上最快到站的车，选择即时快速的出行路线。程序员不必为每辆车和每条线路写百行千行代码，因为坐公车的性质和方式都是共通的，只是线路编号不同罢了，因此代码可以兼容。用“模块”方法写出的程序，既灵活应付突发情况，也节省改写或增删代码所花费的时间与人力，一举两得。再放大来看，坐公车仅是个小模块，而“张三坐车上班”的整个程序亦可看作大模块，这个大模块既可给张三用，也能给李四和王五麻子用，犯不着为每个人各写一套程序。这就是“模块化”语言（Modular Language）带来的好处，其优越性不言而喻，别的语言跟着效仿，加上“模块化”的功能，从而大大简化了电脑程序。
但“模块化”的编程方式并未从根本上解决问题。我们很容易看到，无论“步骤性”语言，还是“模块化”语言，都只是把世界看成直线平面的，程序只有一个维度：时间，按这个单向维度编出的程序，不足以描绘真实世界的全貌。受上世纪八、九十年代数据库从数据储存场发展到关系型数据库，进而多维数据库的启发，计算机语言也开始转变思想，进一步改革语言，让它变得灵活、立体，容易建构和适用性强，于是“类”（Class）的概念就出现了。
“类”的观念是把同类事物整合到一起，将数据、功能和行为方法捆绑起来，限制其使用权限，增加变通性。比如我们可把车看成一个类，在这个类里不仅有公交车，还包括轻轨、地铁和出租车等，它们服务于同一目的：交通。再把公交车，轻轨、地铁和出租车也分别看作一个个类，它们是车的子类。子类“继承”母类共性，同时又保留自己的独立性。如遇必要，独立性可“覆盖”母类的虚拟行为，按自己特点行事。每个类还建有接收与处理不同数据类型的“窗口”（interfaces），那样，整个世界就变成不同类，大类与小类，母类与子类，以及子类之间交互运动和作用的多维组合体了，编程重点也因此从单纯写作转移到构思设计上来，强调代码的简短、灵活和多态性。在这种思想指导下诞生的语言便是著名的C++和Java。
我曾用C++和Java写过大量程序，果然好用。西人把这种语言命名为Object Oriented language，国内翻译为“面向对象的计算机语言”，我觉得不准确，应该叫“以客体为导向的”，或者叫“客体化的”计算机语言，因为任何语言都是“面向对象”的，没有对象，何以在电脑世界里重现它们呢？问题核心在于把对象看成什么，看成静止机械被动的点、线、面呢，还是一个个独立、能动和变化的客体，从而在根本上转变编程的世界观和方法论。类-客体成为构成对象世界的基本元素，编程也从单维时间变量拓展到时空双维上来。还有，因为类和类之间相对独立，修改某个类的内容，只要接口不变，不会影响跟其它类的互动关系，乃至整个程序的运作，所以较好地解决了程序修改的难题。即使修改，也仅是局部和个别的，不会牵动全局，除非整个软件需要重新设计。
至此，发展到C++和Java，可以说计算机语言基本成熟了。后来出现的C#和.NET框架等，我没学过，据说是在“客体化语言”基础上，进一步完善和提高而已，核心思想没有变。C#和.NET后来成为建构互联网的便捷而有力的武器，因为我转行干别的去了，没在编程领域里继续发展，所以对它们了解不多，说不出什么来。
但我相信，随着现代计算技术和材料的突飞猛进，特别是到了量子计算机时代，编程语言可能还会有一场革命，那时不仅互联网有更大发展，而且人工智能的研究也将大踏步前进，并以各种方式影响人类生活的方方面面，目前无人驾驶汽车的发明就是马上可以看到的科技成果。近日阿尔法狗与韩国围棋高手的对弈，也引起了广泛关注，机器终于可以与人的智力一较高下了。阿尔法狗具有计算能力强，速度快，精度高，且不受情绪影响的优点，所以连胜三局。第四局，李世石的一着奇招，超出机器所掌握的数据储存和样本经验，阿尔法狗应对失据，输掉了。但最后一局它没让韩国选手继续呈能，可见机器人的数据库量足够庞大（据说可装下三千万个光盘），而人的奇招毕竟有限，难逃天网。有朝一日，阿尔法狗进一步掌握了人所有的直觉力和即时应变能力，人还能指望战胜机器吗？我看那日子不会太久。阿尔法狗是机器人，但不是普通的机器人，而是有灵魂的机器人。这个灵魂就是它的程序软件，编程员给机器装上灵魂，战胜人类，创造力有多伟大啊！
阿尔法狗使用两个“神经网络”(Neural Network)：策略和价值，在对弈的每一步，把未来各种变化建成一棵无限伸展的“蒙特卡罗树”，从中搜索出胜算更高，而非着眼于眼前利益的步法。由于人类棋手难以在有限时间内算出百步以外的结果，所以根据大量参数变量，快速运算，稳健选择，是机器人克敌制胜的不二法宝。这种神经网络方法，我在上世纪九十年代中期为一家人工智能公司工作时，也曾用过，我们采用的是美国一位物理学家进行热核聚变的计算方法。
计算机和人工智能的潘多拉魔盒一经打开，就别想再捂起来了，世界迟早会发生翻天覆地的变化，抱怨世风日下人心不古，是杞人忧天，担心机器会摧毁人类，更是幼稚可笑的。生活在这个飞速发展的科技世界里，变是绝对的，而不变是相对的，人类需对自己有信心，无论怎么变，最后总会朝好的方向发展。正如Alphabet公司董事长埃里克•施密特先生在这次人机大战的启动仪式上所说：“无论最终结果是什么，赢家都是人类。”我们无需顾虑，应该勇敢地站在时代最前沿，迎接变化，与时俱进地引导和推动发展，为人类造福。
这是我一个即将退休的老科技工作者的浅薄之言。吾虽老迈，但对新生事物和新的挑战还是抱开放态度的。