Kontynuacja moich przemyśleń o wykładzie kontradmirał Grace Hopper. Jego tytuł to „Future Possibilities: Data, Hardware, Software, and People”.
W poprzednim wpisie starałam się pokazać, że wykład Hopper to doskonała lekcja precyzji wypowiedzi, intelektualnej rozrywki i gawędziarstwa. Zacznę jednak od małego przypisu do bodaj najbardziej barwnej części wykładu, czyli opowieści o wołach, o której pisałam tu.
And when they got a great big log on the ground, and one ox couldn’t budge the darn thing, they did not try to grow a bigger ox. They used two oxen.
To była Hopper. Tymczasem Seymour Cray, ten gość od superkomputerów, mniej więcej w tym samym czasie co Hopper również użył wołowej anegdoty na przedstawienie podobnego problemu, ale z innej perspektywy:
If you were plowing a field, which would you rather use? Two strong oxen or 1024 chickens? Źródło
Historia i rozwój chmury pokazują, kto miał lepsze wyczucie technologii.
Jednak analogia Cray nie jest pozbawiona sensu. Nie wszystkie procesy jest sens zrównoleglać czy skalować horyzontalnie na nieskończenie wiele słabych maszyn. Narzut na komunikację między nimi doprowadziłby do tego, że całe przedsięwzięcie okazałoby się nieefektywne i nieopłacalne zasobowo i finansowo. Zestawienie tych dwóch cytatów wydaje mi się jednak atrakcyjne poznawczo. Fajnie niuansuje problem doboru odpowiedniej mocy obliczeniowej i rozdzielania jej między maszynami w taki sposób, aby to było 1) w ogóle możliwe i 2) optymalne.
Lider – nie mylić z managerem
And I’ve seen it across the country, I’ve talked to schools and colleges and to our young people. What they’re looking for is positive leadership. I mean leadership in the old Navy sense. It’s a two-way street, it’s loyalty up and loyalty down, it s respect for your superior and keep him informed of what you’re up to and take care of your crew. We’ve forgotten that. We think leadership only comes from some guy up there at the top. It’s everybody’s job. It’s everybody’s job to take care of their crew.
Zaliczenie do LT (Leadership Teamu) w korporacjach to tylko wskaźnik na osiągnięty poziom w hierarchii organizacji. Nie ma konotacji etycznych, do których nawiązuje Hopper – „loyalty up and loyalty down”. Lojalność w pracy? Wolne żarty. Organizacje lubią przedstawiać się jako twoja rodzina albo grupa przyjaciół. Często promują się górnolotnymi słowami, odwołującymi się do wartości takich jak troska, prestiż, zaufanie czy szczerość. Nie zapominajmy jednak, że organizacje to twory bezosobowe i kierują się one raczej chęcią zysku niż imperatywem moralnym Kanta.
Działa to zresztą w obie strony, bo pracownicy również szukają okazji lepszego zarobku i po prostu lepszego – w ich mniemaniu – pracodawcy. O ile oczywiście należą do grona uprzywilejowanych na rynku pracy osób, które mogą sobie na to pozwolić (roszczeniowy programista się kłania, ale rozwinę ten wątek w innym poście). Czy jest tu miejsce na lojalność w interpretacji Hopper? Oczywiście, aczkolwiek nie próbuj szukać tej wartości w swoim miejscu pracy, bo możesz się rozczarować.
Wierzę jednak w przesłanie Hopper. W to, że zasada „loyalty up and loyalty down” się sprawdza. Pozytywny leadership jest potrzebny szczególnie dla młodych ludzi, dopiero wchodzących na rynek pracy. Dlaczego? Nie tylko dlatego, żeby mieli się od kogo uczyć. Także dlatego, aby zbyt szybko nie stracili złudzeń i w przyszłości sami nie stali się przedstawicielami negatywnego, autorytarnego i zamordystycznego leadershipu.
Cyfrowi hoarderzy
There are two things that are dead sure, I don’t even have to call them predictions. One is that the amount of data and the amount of information will continue to increase, and it’s more than linear. And the other is the demand for instant access to that information will increase. And those two are in conflict. We’ve got to know something about the value of the information being processed.
Co prawda wyskalowaliśmy technologie. Moc obliczeniowa stała się tania, a sieć ultraszybka. Zbliżyliśmy się do fizycznej granicy rozwoju technologii i to na wielu poziomach. Może jeszcze upchniemy trochę więcej tranzystorów na waflu krzemowym, żeby utrzymać prawo Moore’a. Może dołożymy RAM-u, CPU, GPU i TPU wedle naszych potrzeb i zasobów finansowych, sky (rather cloud) is the limit.
Wciąż jednak będziemy potrzebować dostępu informacji, którą storujemy i przetwarzamy. Koncepcje nearline i cold storage, czyli zbiorników na dane, które nie są często używane, to pokłosie problemu zauważonego przez Hopper. Coś za coś. Szybki dostęp, ale drogi, albo tańszy dostęp, ale wolniejszy. Wybór odpowiedniego podejścia do danych należy rozpatrywać zawsze w kategorii kompromisu między tymi sprzecznymi biegunami. A może lepiej – tak jak radzi Hopper – od razu zastanowić się nad wartością zbieranej przez nas informacji. Czy naprawdę, niczym cyfrowi hoarderzy, musimy zbierać wszystko?
Kilobajty pamięci
Then there’s the question of personal security. Personal information you realize there have already been cases where people access personal information and use it to blackmail people? That is also illegal, and then this fraud and theft and regrettably, it’s increasing.
Ten cytat dzisiaj właściwie sam się tłumaczy, ale przecież Hopper sformułowała go, kiedy nie było szeroko dostępnego i komercyjnego internetu. Ani social mediów.
W ogóle w całym wykładzie najbardziej dla mnie fascynującego jest to, że Hopper swoje obserwacje wygłaszała na podstawie swojego doświadczenia z technologiami, z którymi pracowała. Do takich zaliczał się przykład UNIVAC-1, który używał pamięci rtęciowej. Wyglądała ona jak kosmiczny cylinder wypełniony płynną rtęcią, w którym rozchodziły się fale ultradźwiękowe przenoszące jednostki informacji. Cytując za polską Wikipedią, „w jednej rurze mieściło się więcej niż jedno zaburzenie, w trakcie przemieszczania się fali głowica nadawcza generowała kolejne impulsy, tak że pamięć ta osiągała pojemność do 1024 bitów przypadających na jedną rurę”.
IBM 1130 , z którym Hopper również mogła pracować, stosował już pamięć rdzeniową (core memory), której jeszcze daleko było do pamięci półprzewodnikowej. Ale przecież nawet kiedy i ona się pojawiła, to jeszcze w latach 80. komputery miały RAM o pojemności liczonej nie w jednostkach Giga, nie Mega, ale w Kilobajtach (KB). Trudno sobie to obecnie wyobrazić, ale w tym ogrodzie – nomen omen – pamięci zaskakuje, jak doskonałe zrozumienie technologii miała Hopper.
Nieszablonowa Grace
Na zakończenie dodam, że wykład Hopper jest rozumiały dla nietechnicznych osób. Nie ma w nim ciężkostrawnych terminów, zamiast tego jest dużo anegdot i kąśliwej ironii.
Sama biografia Hopper jest fascynująca i nie będę jej tu streszczać. Nie tylko dlatego, że jej dokonania można by podzielić na kilka CV i wciąż prezentowałyby imponujące kariery. Również z tego powodu, że jako kobieta urodzona w pierwszej dekadzie XX wieku skończyła zmaskulinizowany kierunek studiów – matematykę na Yale University. Doktoryzowała na tym kierunku, podobno jako pierwsza kobieta w dziejach uczelni. Rozwiodła się z mężem, po którym zachowała nazwisko. W czasie II Wojny Światowej dołączyła do US Navy, gdzie zainteresowała się kąkuterami, które podówczas wkraczały w fazę wczesnego dzieciństwa.
Po wojnie podobno trochę rozrabiała, co nawet skończyło się aresztem. Czytałam też o głosach, jakoby miała ciężki charakter, co zazwyczaj jest eufemizmem na kłótliwą i niezbyt „lubialną” osobę. Trochę się to kłóci z wizerunkiem dziarskiej i pociesznej babci od Cobola, jak często przedstawia się Hopper.
I właśnie taka Hopper, niejednoznaczna, przypomina mi się, kiedy natrafiam w swojej działalności na problemy, które poruszyła w swoim wykładzie. A zdarza się to naprawdę często.
Dodaj komentarz