Os atos da mente, nos quais ela exerce seu poder sobre ideias simples, são principalmente estes três: 1. Combinar várias ideias simples em uma composta, e assim todas as ideias complexas são feitas. 2. Trazer duas ideias, sejam simples ou complexas, juntas, e colocá-las lado a lado para visualizá-las de uma vez, sem uni-las em uma, obtendo assim todas as suas ideias de relações. 3. Separá-las de todas as outras ideias que as acompanham em sua existência real: isso é chamado de abstração, e assim todas as suas ideias gerais são feitas.
—John Locke, Ensaio sobre o Entendimento Humano (1690)
Estamos prestes a estudar a ideia de um processo computacional. Processos computacionais são seres abstratos que habitam computadores. À medida que evoluem, os processos manipulam outras coisas abstratas chamadas dados. A evolução de um processo é dirigida por um padrão de regras chamado programa. As pessoas criam programas para direcionar processos. Efetivamente, conjuramos os espíritos do computador com nossos feitiços.
Um processo computacional é de fato muito parecido com a ideia de um espírito na visão de um feiticeiro. Ele não pode ser visto ou tocado. Não é composto de matéria. No entanto, é muito real. Pode realizar trabalho intelectual. Pode responder perguntas. Pode afetar o mundo ao liberar dinheiro em um banco ou ao controlar um braço robótico em uma fábrica. Os programas que usamos para conjurar processos são como os feitiços de um feiticeiro. Eles são cuidadosamente compostos a partir de expressões simbólicas em linguagens de programação arcanas e esotéricas que prescrevem as tarefas que queremos que nossos processos realizem.
Um processo computacional, em um computador funcionando corretamente, executa programas com precisão e exatidão. Assim, como o aprendiz de feiticeiro, programadores iniciantes devem aprender a entender e antecipar as consequências de suas conjurações. Mesmo pequenos erros (geralmente chamados de bugs ou falhas) em programas podem ter consequências complexas e imprevistas.
Felizmente, aprender a programar é consideravelmente menos perigoso do que aprender feitiçaria, porque os espíritos com os quais lidamos estão convenientemente contidos de forma segura. No entanto, a programação no mundo real requer cuidado, expertise e sabedoria. Um pequeno bug em um programa de design assistido por computador, por exemplo, pode levar ao colapso catastrófico de um avião, uma barragem ou à autodestruição de um robô industrial.
Engenheiros de software mestres têm a capacidade de organizar programas de forma que possam ter certeza razoável de que os processos resultantes realizarão as tarefas pretendidas. Eles podem visualizar o comportamento de seus sistemas com antecedência. Eles sabem como estruturar programas para que problemas imprevistos não levem a consequências catastróficas, e quando problemas surgem, eles podem depurar seus programas. Sistemas computacionais bem projetados, como automóveis ou reatores nucleares bem projetados, são projetados de forma modular, de modo que as partes possam ser construídas, substituídas e depuradas separadamente.
Precisamos de uma linguagem apropriada para descrever processos, e usaremos para esse propósito a linguagem de programação Lisp. Assim como nossos pensamentos cotidianos são geralmente expressos em nossa linguagem natural (como inglês, francês ou japonês), e descrições de fenômenos quantitativos são expressas com notações matemáticas, nossos pensamentos procedimentais serão expressos em Lisp. Lisp foi inventado no final dos anos 1950 como um formalismo para raciocinar sobre o uso de certos tipos de expressões lógicas, chamadas equações de recursão, como um modelo para computação. A linguagem foi concebida por John McCarthy e é baseada em seu artigo “Funções Recursivas de Expressões Simbólicas e Sua Computação por Máquina” (McCarthy 1960).
Apesar de seu início como um formalismo matemático, Lisp é uma linguagem de programação prática. Um interpretador Lisp é uma máquina que realiza processos descritos na linguagem Lisp. O primeiro interpretador Lisp foi implementado por McCarthy com a ajuda de colegas e alunos no Grupo de Inteligência Artificial do Laboratório de Pesquisa em Eletrônica do MIT e no Centro de Computação do MIT.1 Lisp, cujo nome é um acrônimo para LISt Processing, foi projetado para fornecer capacidades de manipulação de símbolos para atacar problemas de programação como a diferenciação e integração simbólica de expressões algébricas. Ele incluiu para esse propósito novos objetos de dados conhecidos como átomos e listas, que o distinguiam de todas as outras linguagens da época.
Lisp não foi o produto de um esforço de design concentrado. Em vez disso, evoluiu informalmente de maneira experimental em resposta às necessidades dos usuários e a considerações pragmáticas de implementação. A evolução informal do Lisp continuou ao longo dos anos, e a comunidade de usuários de Lisp tradicionalmente resistiu a tentativas de promulgar qualquer definição "oficial" da linguagem. Essa evolução, juntamente com a flexibilidade e elegância da concepção inicial, permitiu que o Lisp, que é a segunda linguagem mais antiga em uso generalizado hoje (apenas Fortran é mais antiga), se adaptasse continuamente para abranger as ideias mais modernas sobre design de programas. Assim, o Lisp é agora uma família de dialetos, que, embora compartilhem a maioria das características originais, podem diferir significativamente uns dos outros. O dialeto do Lisp usado neste livro é chamado Scheme.2
Devido ao seu caráter experimental e sua ênfase na manipulação de símbolos, o Lisp foi inicialmente muito ineficiente para cálculos numéricos, pelo menos em comparação com Fortran. Ao longo dos anos, no entanto, compiladores Lisp foram desenvolvidos para traduzir programas em código de máquina que pode realizar cálculos numéricos com eficiência razoável. E para aplicações especiais, o Lisp tem sido usado com grande eficácia.3 Embora o Lisp ainda não tenha superado sua antiga reputação de ser desesperadamente ineficiente, ele agora é usado em muitas aplicações onde a eficiência não é a principal preocupação. Por exemplo, o Lisp tornou-se uma linguagem de escolha para linguagens de shell de sistemas operacionais e para linguagens de extensão de editores e sistemas de design assistido por computador.
Se o Lisp não é uma linguagem mainstream, por que estamos usando-o como o framework para nossa discussão sobre programação? Porque a linguagem possui características únicas que a tornam um excelente meio para estudar construções de programação importantes e estruturas de dados, e para relacioná-las às características linguísticas que as suportam. A mais significativa dessas características é o fato de que as descrições de processos em Lisp, chamadas procedimentos, podem ser representadas e manipuladas como dados em Lisp. A importância disso é que existem técnicas poderosas de design de programas que dependem da capacidade de desfazer a distinção tradicional entre dados "passivos" e processos "ativos". Como descobriremos, a flexibilidade do Lisp em lidar com procedimentos como dados o torna uma das linguagens mais convenientes para explorar essas técnicas. A capacidade de representar procedimentos como dados também torna o Lisp uma excelente linguagem para escrever programas que devem manipular outros programas como dados, como os interpretadores e compiladores que suportam linguagens de computador. Além dessas considerações, programar em Lisp é muito divertido.
1 O Manual do Programador Lisp 1 apareceu em 1960 e o Manual do Programador Lisp 1.5 (McCarthy et al. 1965) foi publicado em 1962. A história inicial do Lisp é descrita em McCarthy 1978.
2 Os dois dialetos nos quais a maioria dos principais programas Lisp dos anos 1970 foram escritos são MacLisp (Moon 1978; Pitman 1983), desenvolvido no Projeto MAC do MIT, e Interlisp (Teitelman 1974), desenvolvido na Bolt Beranek and Newman Inc. e no Xerox Palo Alto Research Center. O Portable Standard Lisp (Hearn 1969; Griss 1981) foi um dialeto Lisp projetado para ser facilmente portável entre diferentes máquinas. O MacLisp gerou vários subdialetos, como o Franz Lisp, desenvolvido na Universidade da Califórnia em Berkeley, e o Zetalisp (Moon e Weinreb 1981), que foi baseado em um processador de propósito especial projetado no Laboratório de Inteligência Artificial do MIT para executar Lisp com muita eficiência. O dialeto Lisp usado neste livro, chamado Scheme (Steele e Sussman 1975), foi inventado em 1975 por Guy Lewis Steele Jr. e Gerald Jay Sussman do Laboratório de Inteligência Artificial do MIT e posteriormente reimplementado para uso instrucional no MIT. O Scheme tornou-se um padrão IEEE em 1990 (IEEE 1990). O dialeto Common Lisp (Steele 1982, Steele 1990) foi desenvolvido pela comunidade Lisp para combinar características dos dialetos Lisp anteriores para criar um padrão industrial para Lisp. O Common Lisp tornou-se um padrão ANSI em 1994 (ANSI 1994).
3 Uma dessas aplicações especiais foi um cálculo de importância científica—uma integração do movimento do Sistema Solar que estendeu os resultados anteriores em quase duas ordens de magnitude e demonstrou que a dinâmica do Sistema Solar é caótica. Esse cálculo foi possibilitado por novos algoritmos de integração, um compilador de propósito especial e um computador de propósito especial, todos implementados com a ajuda de ferramentas de software escritas em Lisp (Abelson et al. 1992; Sussman e Wisdom 1992).