【猎云网（微信号：ilieyun
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好的代码既有内容又有风格。它提供了所有必要的信息，没有额外的细节。它绕过了低效和bug，准确、简洁和雄辩，足以被人类阅读和理解。
但到了20世纪60年代末，计算能力的进步已经超过了程序员的能力。许多计算机科学家在没有考虑设计的情况下创造了程序。他们编写了冗长、不连贯、充斥着“goto”声明的算法——如果满足某个条件，机器就会跳转到程序的新部分。早期的程序员依赖这些语句来修正他们代码中不可预见的结果，但它们使程序难以阅读、不可预测甚至带来了危险。糟糕的软件最终夺去了生命，就像Therac-25电脑控制的辐射机向癌症患者传送大量过量的辐射一样。
1968年，Barbara Liskov在斯坦福大学获得计算机科学博士学位时，她羡慕电气工程师，因为他们使用的是通过有线连接的硬件。该体系结构自然允许他们分解问题，并将其划分为模块，这种方法使他们能够独立地对离散组件进行推理，从而给予更多的控制。
作为一个思考代码的计算机科学家，Liskov没有可以使用的物理对象。像小说家或诗人一样，她盯着一张空白的纸。
Liskov曾在加州大学伯克利分校读过数学本科，她想把编程作为一个数学问题来研究，而不是作为一个技术问题，一个可以由逻辑原理和美学指导的问题。她想把软件组织起来，这样就可以对它进行控制，同时也能理解它的复杂性。
当她还是麻省理工学院的年轻教授时，她领导的团队创造了第一种不依赖goto语句的编程语言。这一名为CLU（“cluster”的缩写）的语言依赖于她发明的一种方法——数据抽象——将代码组织成模块。今天使用的每一种重要编程语言，包括Java、C++和C#，都是CLU的后代。
Liskov说：“这么早就出征的一个好处是，那里有很多大问题。你所要做的就是找到这些问题并解决。”2008年，Liskov因“对编程语言和系统设计的实践和理论基础的贡献，特别是在数据抽象、容错和分布式计算方面的贡献”而获得图灵奖——这一奖项通常被称为计算领域的诺贝尔奖。
Quanta Magazine在Liskov的家中采访了她，当时她刚刚参加了海德堡获奖者论坛。这是一个由计算机科学家和数学家组成的私密聚会，只有受到邀请才能参加，他们在各自的领域获得了最具声望的奖项。Liskov已被邀请到海德堡，但由于个人原因需要在论坛前几周取消这一行程。
以下为经过编辑整理的访谈实录。
Quanta Magazine（以下简称为Q）：在人工智能的发展过程中，你已经拥有很成熟的职业了。在你的职业生涯中，对人工智能和机器学习的思考发生了怎样的变化？
Liskov（以下简称为L）：我和John McCarthy在人工智能领域取得了博士学位。我写了一个下棋的程序。John提出这个话题是因为我不下棋。我阅读了《国际象棋》的课本，并将那些算法翻译成计算机科学。在那些日子里，人们认为明智的做法是让程序按照人类的方式运行。但现在不是这样了。
今天，机器学习程序在大多数时候都做得很好，但它们并不总是有效。人们不明白它们为什么工作或不工作。如果我正在研究一个问题，并且需要确切地理解算法的工作原理，我就不会去应用机器学习。另一方面，我的一位同事正在用机器学习分析乳房X光片，寻找癌症可以更早被发现的证据。
人工智能是一种应用，而不是一门核心学科。它总是被用来做某些事情。
Q：你对它作为一门核心学科更感兴趣吗？
L：老实说，那时候我做不了什么。我对基础工作很感兴趣。“你如何组织软件？”这是一个非常有趣的问题。在设计过程中，你需要弄清楚如何实现应用。你需要通过将代码分解成块来组织代码，数据抽象有助于此。这很像证明一个定理，你不可能一下子就证明一个定理。相反，你会发明一些引理并分解问题。
在我的计算思维中，我想象一个抽象的机器，它只有我想要的数据类型和操作。如果这台机器存在，那么我就可以写出我想要的程序了。但事实并非如此，相反，我引入了一堆子问题——数据类型和操作——我需要弄清楚如何实现它们。我一遍又一遍地做，直到我使用一台真正的机器或一种真正的编程语言。这就是设计的艺术。
了解方法论并不意味着你擅长设计。有些人能设计，有些人则不能。我从来没有觉得可以教我的学生如何设计。我可以向他们展示设计，解释设计，谈论数据抽象，告诉他们什么是好的，什么是坏的。但有了太多花哨的东西，事情就变得复杂了。如果太少，则就会出现效率低下。设计一些足够强大的东西是一门艺术。
Q：如果你有一根魔杖，可以引导计算机科学的发展向前迈进，那会是什么样子？
L：我很担心互联网。我们有大量的问题，包括假新闻和安全问题。我很担心那对离婚的夫妇，丈夫发表了对妻子的诽谤，包括她住在哪里的信息。有一些可怕的事情正在发生。部分原因是80年代的一种态度，在那些日子里，我们有15所大学和几个政府实验室通过互联网连接在一起，我们都是好朋友。他们的态度是，网站不应该对内容负责。这将扼杀他们的发展。你看，这种态度还在继续。
Q：这是学术自由的延伸吗？
L：不，这是实用主义，根本不知道我们最终会走向何方。如果接手，他们将不得不考虑一些棘手的问题。他们在没有增加安全措施的情况下进行了调查。解决我们当前的问题需要的不仅仅是技术。我们需要法律来解决人们行为不端的问题。我们需要解决隐私与安全的问题。有些是技术性的。例如，Facebook有一个传播信息的算法。他们可以更缓慢地传播信息，或者识别哪些信息不应该传播。社会总是很难处理新事物。我们可以期待自己的成熟。但如果我有一根魔杖，我就能让这一切消失。
Q：谈谈你作为一名女性在计算机科学领域的个人经历。
L：我被鼓励在学校好好表现。我不知道我的母亲是否公开鼓励过我，但她没有当面对我说：“哦，不，这样做不好。”我修了所有的数学和科学课程，而学校不鼓励女生这样做。在伯克利，我是100人班的一两个女生之一。从来没有人说过：“嘿，你做得很好，为什么不和我一起工作呢？”我不知道发生了这样的事。我在斯坦福读的研究生，毕业时，没人跟我谈工作。我确实注意到，像我的朋友Raj Reddy这样的男同事被招聘到学术职位。但没有人招募我。
当时，顾问们通过与全国各地的部门达成协议，为毕业生安排职位。
是的，但是没有人为我达成交易。在20世纪90年代，我回到斯坦福参加部门庆祝活动。一群老教授，不知道他们在做什么，描述了这个老男孩网络。他们说：“哦，那边的朋友告诉我，我有一个你应该雇用的好年轻人。”事实就是这样，他们一无所知。他们谈论的是一位年轻女士，因为她嫁给了一位教授而做得很好！你真的无能为力。另一位同事在他的办公室里贴了一张海报。我问他：“你办公室里的那个是什么？”
我申请了麻省理工学院，但他们不考虑让我担任教职。当这种情况发生时，你会想：“我不够好。”你忍不住。但我也认为，“计算机科学是完全开放的。”我在Mitre的行业工作是一份很好的研究工作。在那里，我研究了编程方法，并进行了研究，这让我获得了一等奖论文。然后在1971年，我做了一次演讲，之后Fernando Corbato邀请我申请麻省理工学院。我还被邀请去伯克利申请。一切都改变了。
Q：即便如此，你刚进入麻省理工学院时，大约有1000名教员，其中只有10名是女性，对吗？
L：那是我的回忆。
所以有了进步，但是…
《第九条》还没有成为法律，但压力越来越大。麻省理工学院校长Jerry Wiesner对此表示支持。压力必须来自上层，它不会从底部冒出来。在麻省理工学院有很多杰出的女性不在教职人员之列。大约在那个时候，她们中的一些人突然被邀请加入了教员队伍。当然，数学系从来没有，数学系真的很差。
我的感觉是，所有的科学领域都没有认识到女性的一些基础性贡献。
在我担任麻省理工学院计算机科学系主任之前的10年里，该部门只发现了一位值得聘用的女性。当我（2001年至2004年）担任主管时，我聘用了7名女性。我雇佣的三个女性都很优秀。有很长一段时间，女性根本不被考虑。
Q：在你获得图灵奖之后，网上出现了一条评论说：“她为什么会获得这个奖？她没有做任何我们还不知道的事情。”这种轻蔑的评论可能与你是女人的事实有关，也可能无关。
L：哦，我打赌是的！还有另一条我从未说过的评论说：“哦，她没有做这项工作。（一位男同事）代替了。”这完全是一派胡言。我没有看评论，我丈夫也是。我有时会在对我有敌意问题的地方发表演讲，但你必须做好准备，无论是因为我是一个女人，还是因为人们想要出风头。
Q：挑衅图灵奖得主？
L：是的！我当时没有意识到我们部门有人支持我。当我四处出差的时候，我已经很出名了。但这是一个谜：为什么有些女性能够坚持下去?
Q：你对新兴的女科学家有什么独到的见解吗？有没有某种方法，女性可以用来防止歧视或骚扰？
L：要是知道怎么用就好了。直到我在麻省理工学院呆了一段时间，我才拥有在公共场合提问的能力。培养这种自信花了很长时间。
Q：这是很微妙的。你的故事揭示了一个“低调后发优势”。
L：是的，也许那是我的策略。再加上不需要取悦别人，女性被社会化大多是为了取悦他人。
Q：这是一个具体的建议：不必再去取悦别人了。
L：你知道现在的情况并不比那时好。也许我是幸运的。如果我大学一毕业就结婚，我可能会在一个完全不同的地方生活着。
Q：你真的这么想吗？你的贡献改变了计算机和社会。
L：你知道自己走了这条弯路，但又有谁会知道呢？
