Alfred Aho — ألفرد أهو

أول ما يستحق الانتباه في اختيارك لأهو هو أن مسردك لا يبدو محصورًا في المبرمج الذي يشتهر بمنتج برمجي واحد؛ فهذه شخصية أثّرت في الطريقة التي تُبنى بها أدوات البرمجة نفسها. وهذا يمنحه أهمية خاصة عند دراسة تاريخ البرمجة بوصفها حقلًا هندسيًا وعلميًا في آن واحد.

لكن ثمة تمييز تاريخي مهم: أهو مولود في كندا، ولذلك يصح إدراجه ضمن مسرد المبرمجين الكنديين من حيث المنشأ، مع ضرورة التمييز بين الأصل الوطني ومسار العمل الأكاديمي والمهني الذي ارتبط بدرجة كبيرة بالولايات المتحدة.

1. لماذا يُعد أهو شخصية محورية في تاريخ البرمجة؟

أرى أن إدراج ألفرد أهو في مسردك اختيار قوي للغاية، ليس لمجرد حصوله على جوائز علمية كبرى، بل لأن إسهاماته تتوزع على ثلاثة مستويات متكاملة: الخوارزميات، والبنية النظرية للغات البرمجة، وتحويل النظرية إلى أدوات برمجية عملية.

أ. نظرية المترجمات: جعل البرمجة قابلة للتحليل المنهجي

المترجم (Compiler) ليس مجرد برنامج يحوّل الشيفرة من لغة إلى أخرى؛ إنه نظام يعالج البنية اللغوية للبرنامج، ويفحص قواعده، ويحلل دلالاته في مراحل مختلفة، ثم ينتج تمثيلًا أو شيفرة مناسبة للتنفيذ.

أسهم أهو، بالتعاون مع جيفري أولمان وغيره من الباحثين، في تطوير الأسس الخوارزمية والنظرية التي جعلت تصميم المترجمات أكثر منهجية. وتكمن أهمية ذلك في أن لغات البرمجة الحديثة تحتاج إلى أدوات قادرة على التعامل مع قواعد تركيبية معقدة، دون أن يصبح بناء مترجم لكل لغة مشروعًا يبدأ من الصفر.

هذا ليس إنجازًا ثانويًا في تاريخ البرمجة. فالمترجمات تقع عند نقطة التقاء تصميم اللغات بالخوارزميات وبنية الحاسوب وهندسة البرمجيات.

وقد مُنح أهو وأولمان جائزة تورنغ لعام 2020 تقديرًا لإسهاماتهما الأساسية في خوارزميات ونظريات تنفيذ لغات البرمجة، وكذلك لتأليف الكتب التي نقلت هذه المعرفة إلى أجيال من علماء الحاسوب.

 

ب. خوارزمية Aho–Corasick: البحث عن أنماط متعددة بكفاءة

خوارزمية Aho–Corasick من أبرز إنجازات أهو الخوارزمية، وهي ثمرة عمله في البحث عن السلاسل النصية والأنماط.

تخيل أن لديك ملايين الكلمات أو الأنماط التي تريد البحث عنها داخل نص طويل. بدلًا من إجراء بحث مستقل عن كل نمط، تتيح الخوارزمية بناء بنية بحث مشتركة، تعتمد على شجرة بادئات (Trie) وروابط انتقال احتياطية تُعرف بروابط الفشل (Failure Links)، ثم فحص النص في مرور واحد بعد بناء البنية.

تظهر أهمية هذا الأسلوب في تطبيقات مثل:

• البحث عن كلمات وأنماط كثيرة في النصوص الضخمة.

• تحليل التسلسلات الجينية في المعلوماتية الحيوية.

• فحص حركة الشبكات بحثًا عن أنماط محددة.

• بناء أدوات البحث النصي ومعالجة البيانات.

وتشير الأكاديمية الوطنية الأمريكية للعلوم إلى استمرار استخدام هذه الخوارزمية في أدوات تحليل البيانات الجينية وموجّهات الإنترنت التي تنفذ الفحص العميق للحزم.

 

ما الذي يجعل هذا الإنجاز مهمًا لمسردك؟

أنه مثال واضح على شخصية لا تقتصر أهميتها على تصميم لغة أو كتابة كتاب؛ بل قدّمت خوارزمية مستقلة يمكن إعادة استخدامها داخل أنظمة كثيرة، حتى عندما لا يعرف المستخدم النهائي اسم صاحبها.

ج. لغة AWK: البرمجة بوصفها معالجة للبيانات

شارك أهو مع بريان كيرنيغان وبيتر واينبرغر في تطوير لغة AWK، التي صُممت لمعالجة النصوص والبيانات المنظمة على هيئة سجلات وحقول.

فكرتها العملية بسيطة لكنها مؤثرة: تقرأ البيانات، وتطابق الأنماط، وتنفذ إجراءات على الأسطر أو الحقول التي تحقق شروطًا محددة. وهذا يجعلها مناسبة لاستخراج المعلومات من ملفات السجلات، وتلخيص البيانات، وتحويل النصوص، وإنجاز مهام كانت ستتطلب كتابة برامج أطول بلغة عامة الأغراض.

مثلًا، يمكن استخدام AWK لاستخراج العمود الثاني من ملف، أو حساب عدد السجلات المطابقة لشرط، أو تجميع قيم من ملف نصي.

الأهمية التاريخية هنا أن AWK لم تكن مجرد لغة جديدة؛ بل أصبحت جزءًا من ثقافة أدوات Unix، حيث تتعاون الأدوات الصغيرة في معالجة البيانات وتحويلها. ويؤكد الموقع الأكاديمي لأهو مشاركته في تطويرها، إلى جانب مساهماته في أدوات البحث النصي egrep وfgrep.

 

ومن الضروري هنا ضبط نسبة الفضل: AWK إنجاز مشترك، وليست لغة ابتكرها أهو بمفرده.

2. الكتب والمؤلفات: الجانب الذي لا ينبغي إغفاله في مسردك

تكتسب مؤلفات أهو أهمية خاصة لأنها لم تكتفِ بتوثيق المعرفة؛ بل ساعدت على تشكيل المناهج والمفاهيم التي يتعلم بها الطلاب تصميم الخوارزميات والمترجمات.

تدعم السيرة الأكاديمية لأهو وقائمة مؤلفاته أهمية هذه الأعمال في مسيرته العلمية.

 

3. ما الذي يميّز أهو عن مجرد عالم حاسوب بارز؟

يمكن فهم مكانته عبر ثلاث دوائر متداخلة:

القوة الحقيقية هنا هي التكامل بين هذه الدوائر. فبعض الباحثين يقدّمون نظرية متقدمة، وبعض المهندسين يبنون أدوات ناجحة، وبعض المؤلفين يشرحون ما أنجزه الآخرون. أما أهو، فتتداخل في مسيرته هذه الأدوار الثلاثة بدرجة ملحوظة، مع ضرورة الاعتراف بأن الإنجازات المذكورة نتاج تعاون علمي وتقني في عدد من الحالات.

 

4. علاقته بتاريخ البرمجة الكندية

وُلد أهو في تيمينز بمقاطعة أونتاريو، ونشأ في تورونتو، وحصل على بكالوريوس العلوم التطبيقية في الفيزياء الهندسية من جامعة تورونتو عام 1963، ثم نال الدكتوراه من جامعة برينستون عام 1967. وعمل لاحقًا لسنوات طويلة في مختبرات بيل، قبل أن يرتبط بجامعة كولومبيا.

 

وهنا تظهر نقطة منهجية مهمة في مسردك: إذا كنت تجمع أعظم المبرمجين الكنديين وفق مكان الميلاد أو المنشأ الوطني، فأهو مرشح واضح. أما إذا كنت تقصد حصر الإسهامات التي أُنتجت داخل كندا أو ضمن مؤسساتها، فستحتاج إلى معيار مختلف؛ إذ ارتبط جانب كبير من إنجازاته المهنية بمؤسسات أمريكية.

ولا ينتقص ذلك من إدراجه، بل يساعد على تحديد ما الذي يعنيه وصف «كندي» في مشروعك: هل هو وصف للشخصية، أم للبيئة التي أنتجت الإنجاز، أم لكليهما؟

5. تقييمي لإدراجه في المسرد

خلاصة موقفي: ألفرد أهو شخصية مناسبة جدًا لمسردك، لأنه يجسّد فئة بالغة الأهمية في تاريخ البرمجة: الأشخاص الذين لا يكتفون بكتابة البرامج، بل يطوّرون الخوارزميات واللغات والأدوات والمعرفة التي تتيح للآخرين بناء البرامج بصورة أفضل. وهو أيضًا مثال ممتاز على ضرورة توثيق الكتب والمؤلفات، لأن تأثيره التاريخي لا ينفصل عن أثره في تعليم علوم الحاسوب وتشكيل لغتها النظرية.

أرسل الاسم التالي من مسردك، وسأحلله بالعمق نفسه، مع مراعاة خصوصية إسهاماته بدلًا من تكرار قالب عام على جميع الشخصيات.

David Parnas — ديفيد بارناس

أرى أن بارناس اختيار بالغ القوة لمسردك؛ بل إن إدراجه يوسّع مفهوم «المبرمج» بطريقة مهمة. فهو ليس مشهورًا أساسًا بابتكار لغة برمجة واسعة الانتشار أو بكتابة تطبيق جماهيري، وإنما بتغيير الطريقة التي يفكر بها المهندسون في تقسيم البرامج المعقدة، وإخفاء تفاصيل التنفيذ، وتوثيق التصميم، وتحمل المسؤولية المهنية عن الأنظمة البرمجية.

وُلد بارناس عام 1941 في بلاتسبرغ بولاية نيويورك الأمريكية، لكنه يُعرف بوصفه مهندس برمجيات كنديًا، وعمل أكاديميًا في مؤسسات منها جامعة ماكماستر في أونتاريو. لذلك، مثل أهو، يستدعي إدراجه التمييز بين مكان الميلاد والهوية المهنية والوطنية ومسار العمل.

 

1. إخفاء المعلومات: الفكرة التي جعلت بارناس شخصية تأسيسية

أهم مساهمة مرتبطة باسم بارناس هي مبدأ إخفاء المعلومات (Information Hiding)، الذي عرضه بصورة مؤثرة في بحثه المنشور عام 1972 بعنوان:

On the Criteria To Be Used in Decomposing Systems into Modules.

لكن لفهم عمق الفكرة، ينبغي ألا نختزلها في عبارة مألوفة مثل «أخفِ البيانات داخل الصنف» أو «استخدم واجهات برمجية».

كانت المشكلة التي تناولها بارناس أعمق من مجرد تقسيم برنامج طويل إلى ملفات أو إجراءات فرعية.

في الأنظمة الكبيرة، لا تكمن الصعوبة في عدد الأسطر وحده؛ بل في مقدار المعرفة التي يجب أن يمتلكها كل جزء من النظام عن الأجزاء الأخرى. فإذا احتاج تعديل خوارزمية داخلية إلى تغييرات متتابعة في عشرات المكونات، فإن المشكلة قد تكون في طريقة تقسيم النظام نفسها، لا في صعوبة الخوارزمية وحدها.

اقترح بارناس أن تُقسّم الأنظمة وفق قرارات التصميم التي يُحتمل أن تتغير، مع عزل كل قرار خلف واجهة محددة.

 

مثال تطبيقي

لنفترض أنك تبني نظامًا لإدارة مكتبة، ويحتوي على وحدة لحساب غرامات التأخير.

هناك طريقتان للتصميم:

• التقسيم وفق خطوات العمل: توزّع تفاصيل حساب الغرامة بين شاشة المستخدم، ووحدة الإعارة، ووحدة الفواتير، وتقارير الإدارة.

• التقسيم وفق القرارات التصميمية: تضع قواعد حساب الغرامة داخل وحدة مستقلة، وتتيح لبقية النظام طلب حسابها عبر واجهة واضحة.

في الحالة الثانية، إذا تغيرت سياسة الغرامات، أمكن تعديل الوحدة المعنية دون الحاجة إلى إعادة كتابة أجزاء كثيرة من النظام، ما دامت الواجهة المتفق عليها وسلوكها الخارجي لم يتغيرا.

هذا هو جوهر إخفاء المعلومات: ليس إخفاء الشيفرة لذاته، وإنما عزل المعرفة والقرارات التي لا ينبغي أن تعتمد عليها بقية أجزاء النظام.

وتلك نقلة مهمة من النظر إلى البرنامج بوصفه سلسلة تعليمات، إلى النظر إليه بوصفه بنية من الوحدات ذات الحدود والعقود والاعتماديات المدروسة.

2. لماذا كان بحث عام 1972 مهمًا إلى هذا الحد؟

العمل المرجعي: On the Criteria To Be Used in Decomposing Systems into Modules

تكمن أهمية البحث في أنه تحدّى معيارًا كان يبدو طبيعيًا عند تقسيم البرامج: أن تُبنى الوحدات وفق الوظائف أو خطوات المعالجة التي تنفذها.

لم يرفض بارناس التقسيم الوظيفي من حيث المبدأ، بل بيّن أن الاعتماد عليه وحده لا يكفي لتصميم أنظمة مرنة. فقد تكون وحدتان مسؤولتان عن وظيفتين مختلفتين، لكنهما تعتمدان على قرار داخلي واحد؛ وقد يكون من الأفضل عزلهما وفق هذا القرار بدلًا من اتباع تقسيم يبدو منطقيًا على مستوى تدفق العمل.

ويمكن تلخيص الأهداف التي ربطها بالتقسيم الجيد في ثلاثة أمور:

1. قابلية الفهم: يستطيع المهندس دراسة وحدة دون الحاجة إلى فهم تفاصيل النظام كله.

2. العمل المستقل: يمكن تطوير أجزاء النظام بواسطة أفراد أو فرق مختلفة مع تقليل الحاجة إلى التنسيق المستمر.

3. قابلية التغيير: يمكن تعديل قرار تصميمي دون إحداث سلسلة من التعديلات غير الضرورية في بقية الوحدات.

هذه ليست مجرد مزايا تنظيمية. إنها تعالج التكلفة الحقيقية للبرمجيات على امتداد عمرها: فالنظام قد يعمل بصورة صحيحة عند تسليمه، لكنه يصبح مكلفًا وخطيرًا في الصيانة إذا كانت مكوناته متشابكة بشدة.

 

أين تكمن أصالة بارناس؟

في رأيي، ليست أصالته في اكتشاف أن تقسيم البرامج مفيد؛ فهذا كان معروفًا قبله. وإنما في تغيير المعيار الذي ينبغي أن نستخدمه عند تحديد حدود الوحدات البرمجية.

فالفرق بين برنامج مقسّم إلى وحدات وبرنامج صُمّم وفق مبدأ إخفاء المعلومات قد لا يظهر في البداية. كلاهما قد يحتوي على ملفات مستقلة وواجهات وإجراءات واضحة. لكن الفرق يظهر عند التغيير: أي تصميم يسمح بتعديل أحد قراراته الداخلية دون إجبار بقية النظام على معرفة تفاصيله؟

بهذا المعنى، قدّم بارناس معيارًا لتقييم جودة البنية، لا مجرد وصفة لترتيب الشيفرة.

3. من إخفاء المعلومات إلى هندسة البرمجيات الحديثة

هناك تحفظ تاريخي مهم هنا: لا يصح القول إن بارناس اخترع البرمجة كائنية التوجه أو كل مفاهيم التغليف والمكونات الحديثة. الأدق أنه أسهم إسهامًا تأسيسيًا في ترسيخ منطق تصميمي أثّر في تطور هذه الأساليب، من دون أن تكون كل تقنية لاحقة مشتقة منه مباشرة أو حصرًا.

وهذه الدقة مهمة عند تقييم شخصيات مسردك؛ إذ ينبغي التمييز بين ابتكار مفهوم محدد، وتطوير صياغته النظرية، والتأثير في عائلة واسعة من الممارسات اللاحقة.

4. بارناس وعائلات البرامج: التفكير في الاختلاف قبل أن يصبح مشكلة

من الأفكار الأخرى التي تستحق مكانًا في دراسة بارناس أن الأنظمة البرمجية لا تعيش دائمًا في نسخة واحدة ثابتة.

قد تحتاج المؤسسة إلى برنامج يعمل على منصات مختلفة، أو إلى إصدارات تلائم عملاء متباينين، أو إلى تطوير نسخة جديدة بعد سنوات من التشغيل. فإذا صُمّم النظام الأول باعتباره منتجًا منفردًا لا يُتوقع تغييره، فقد يصبح إنتاج النسخ اللاحقة عملية إعادة بناء مكلفة.

في عمله عن عائلات البرامج، طرح بارناس أهمية دراسة الخصائص المشتركة بين مجموعة البرامج قبل التعامل مع كل برنامج على حدة.

 

وهنا تلتقي الفكرة بإخفاء المعلومات، ولكن من زاوية أخرى:

• إخفاء المعلومات يساعد على عزل القرارات التي قد تتغير داخل النظام.

• تصميم عائلات البرامج يساعد على التعامل مع الاختلافات المتوقعة بين عدة أنظمة متقاربة.

الأول يتناول كيفية حماية البنية من انتشار أثر التغيير، والثاني يتناول كيفية تنظيم التغيير نفسه عندما تكون هناك نسخ متعددة مطلوبة.

وهذا يجعل مساهمة بارناس أوسع من مبدأ منفرد في تصميم الوحدات؛ فهي جزء من تصور متكامل لمشكلة تطور البرمجيات وصيانتها على المدى الطويل.

5. التوثيق الدقيق: لماذا لم يكتفِ بارناس بالشيفرة؟

من السمات المميزة في فكر بارناس اهتمامه بالمواصفات والتوثيق الدقيق، لا باعتبارهما أعمالًا إدارية تكميلية، بل باعتبارهما جزءًا من هندسة النظام.

ففي البرمجيات المعقدة، لا تكفي معرفة ما تفعله الشيفرة حاليًا. يحتاج المهندس إلى معرفة ما الذي يُفترض أن تفعله، وما الشروط التي تلتزم بها، وما الحدود التي لا ينبغي تجاوزها عند تعديلها.

إذا كانت المواصفات غامضة، فقد تبدو الوحدة صحيحة في اختبار محدود بينما تخالف توقعات المكونات التي تعتمد عليها. وإذا كانت وثائق التصميم لا توضّح القرارات التي تخفيها الوحدات، فقد يصعب على المطور اللاحق معرفة أي التعديلات آمنة وأيها يهدد بنية النظام.

وقد جمع كتاب Software Fundamentals: Collected Papers by David L. Parnas أعمالًا لبارناس حول المواصفات والتصميم والتزامن والجدولة والمسؤولية المهنية. ويضم الكتاب 33 بحثًا موزعة على أقسام موضوعية، مما يجعله مدخلًا مهمًا إلى فكره بدل الاكتفاء ببحث عام 1972.

 

6. الكتب والمؤلفات والأبحاث الأساسية

بارناس ليس معروفًا بكتاب دراسي واحد على غرار بعض الشخصيات الأخرى في تاريخ الحوسبة؛ إنما تتمثل نسبة كبيرة من تأثيره في أبحاثه الأصلية التي أصبحت مراجع تأسيسية في هندسة البرمجيات، وفي مجموعة أوراقه المنشورة.

هذه ليست قائمة كاملة بأعماله؛ فبارناس نشر عددًا كبيرًا من الأبحاث على امتداد عقود. لكن الأعمال المذكورة تكفي لإظهار اتساع مشروعه بين تصميم الوحدات، والتطوير طويل الأمد، والمواصفات، والمسؤولية المهنية.

7. المسؤولية المهنية: عندما تصبح جودة البرمجيات مسألة تتجاوز الشيفرة

تتضح خصوصية بارناس أكثر عند النظر إلى موقفه من مبادرة الدفاع الاستراتيجي الأمريكية، المعروفة باسم Strategic Defense Initiative، في ثمانينيات القرن العشرين.

اعترض على جوانب من المشروع بسبب المخاوف المتعلقة بإمكان بناء برمجيات موثوقة بما يكفي لأداء الوظائف الدفاعية الحساسة التي طُرحت لها. لم تكن المسألة عنده مجرد تحدٍّ تقني ضخم يمكن التعامل معه بمزيد من المبرمجين والتمويل؛ بل مسألة تتعلق بما يمكن إثباته عن موثوقية النظام، وبالمسؤولية المهنية عن الادعاءات التي يقدمها المهندسون بشأن قدراته.

 

تكتسب هذه النقطة أهمية تاريخية لأن بارناس مثّل اتجاهًا يرى أن هندسة البرمجيات ينبغي أن تُعامل بوصفها ممارسة هندسية جادة، لا نشاطًا برمجيًا يمكن تقييمه بالوعود أو النجاح الظاهري وحدهما.

لكن لا ينبغي تحويل موقفه إلى ادعاء بأنه كان يرفض كل الأنظمة المعقدة أو كل المشاريع الدفاعية. اعتراضه كان مرتبطًا بمشكلات محددة تتعلق بالموثوقية وإمكان تحقيق المتطلبات المعلنة.

وهذا الجانب يضيف بعدًا مميزًا إلى المسرد: بعض كبار المبرمجين لا يغيرون ما تستطيع البرمجيات فعله فحسب، بل يغيرون أيضًا المعايير التي ينبغي أن نحاكم بها الادعاءات حول ما تستطيع فعله.

8. تقييم إدراجه ضمن أعظم المبرمجين الكنديين

حكمي النهائي: إدراج ديفيد بارناس في مسردك مبرر بقوة. فمكانته لا تتوقف على شيوع مصطلح Information Hiding، بل على أنه قدّم معيارًا عميقًا لتقسيم الأنظمة، وربط بنية البرنامج بقدرته على التغيير والصيانة والفهم. كما أن اهتمامه بالتوثيق والمسؤولية المهنية يوسّع صورته من منظّر في التصميم إلى شخصية أسهمت في تحديد ما ينبغي أن تعنيه الممارسة الهندسية الجيدة.

والمقارنة المفيدة بينه وبين ألفرد أهو ليست في تحديد من هو «الأعظم»، بل في اختلاف طبيعة الأثر: أهو أسهم في الخوارزميات وأدوات بناء البرامج والنظرية التي تقوم عليها، بينما أسهم بارناس في تحديد كيفية تنظيم البرامج المعقدة بحيث تظل مفهومة وقابلة للتطوير.

هذا التباين بالذات يجعل وجود الشخصيتين في مسرد واحد أكثر ثراءً؛ فهو يعرض تاريخ البرمجة باعتباره تاريخًا للخوارزميات واللغات، وكذلك تاريخًا للأفكار التي تحوّل البرامج من شيفرات تعمل إلى أنظمة هندسية يمكن الاعتماد عليها وتطويرها.

Erik Demaine — إريك ديمين

بعد ألفرد أهو وديفيد بارناس، يمثل ديمين انتقالًا مهمًا في طبيعة الشخصيات التي يضمها مسردك:

• أهو يبرز دور الخوارزميات وأدوات البرمجة ولغات البرمجة.

• بارناس يبرز دور التصميم المعياري وإدارة تعقيد البرمجيات.

• أما ديمين، فيبرز دور اكتشاف البنية الحسابية الكامنة وراء المشكلات، وإثبات ما يمكن حسابه بكفاءة وما يصعب حسابه بطبيعته.

هذا اختلاف مهم؛ فديمين ليس مشهورًا أساسًا بإنشاء لغة برمجة أو نظام تشغيل أو منتج برمجي جماهيري، بل ببحوثه الخوارزمية التي توسّع فهمنا لقدرات الحوسبة وحدودها. وتغطي أعماله الهندسة الحاسوبية، وهياكل البيانات، ونظرية التعقيد، والألعاب التوافقية، والطيّ الهندسي.

 

1. من هو إريك ديمين، ولماذا يستحق مكانًا في المسرد؟

وُلد ديمين في هاليفاكس، نوفا سكوشا، كندا، في 28 فبراير 1981. حصل على البكالوريوس من جامعة دالهوزي عام 1995، ثم درجة الماجستير في الرياضيات من جامعة واترلو عام 1996، والدكتوراه من الجامعة نفسها عام 2001. وفي العام ذاته بدأ العمل أستاذًا مساعدًا في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT)، وأصبح لاحقًا أستاذًا فيه.

 

ومن المثير أن مساره العلمي لا يتبع التقسيم التقليدي بين الرياضيات النظرية والتطبيقات الحاسوبية. فهو ينتقل بين مسائل هندسية تبدو للوهلة الأولى ترفيهية، مثل طي الورق وحل الألغاز، وبين أسئلة تقنية عميقة تتعلق بكفاءة الخوارزميات، وصعوبة المسائل، وتصميم الأنظمة القابلة للبرمجة.

حصل على زمالة ماك آرثر عام 2003، ثم جائزة بريسبيرغر من الجمعية الأوروبية لعلوم الحاسوب النظرية عام 2013، تقديرًا لإسهاماته في الخوارزميات والهندسة الحاسوبية وهياكل البيانات وغيرها.

 

لكن هذه الجوائز ليست المبرر الأساسي لإدراجه. المبرر الأهم هو أنه يمثّل نمطًا من علماء الحاسوب الذين يوسّعون نطاق المشكلات التي يمكن تحليلها بأدوات الخوارزميات ونظرية التعقيد.

2. الطيّ الهندسي والخوارزمي: كيف أصبح الأوريغامي موضوعًا في علوم الحاسوب؟

أحد أكثر جوانب أعمال ديمين تميزًا هو بحثه في الهندسة الحاسوبية للطيّ (Computational Folding)، وبخاصة الطيّ الورقي والأوريغامي.

قد يبدو طيّ الورق موضوعًا بعيدًا عن البرمجة، لكنه يثير أسئلة حسابية وهندسية دقيقة:

• هل يمكن طيّ سطح مستوٍ للحصول على شكل ثلاثي الأبعاد محدد؟

• كيف نحدد خطوط الطيّ اللازمة للوصول إلى الشكل المطلوب؟

• هل يمكن الوصول إلى الشكل باستخدام عدد محدود من الخطوات أو القيود؟

• ما مقدار الوقت والذاكرة اللذين تتطلبهما خوارزمية إيجاد الطيّ؟

• هل توجد حالات يستحيل فيها إيجاد حل ضمن الشروط المحددة؟

هذه الأسئلة تحول عملية يدوية وفنية إلى مسألة يمكن تمثيلها رياضيًا، ثم تصميم خوارزميات لحلها أو إثبات حدود إمكان حلها.

من الورقة إلى النموذج الحسابي

من أعمال ديمين المبكرة بحثه عن إمكان طيّ الورق للوصول إلى أشكال ثلاثية الأبعاد عامة، وهو العمل الذي بدأه في مرحلة دراسته للدكتوراه في جامعة واترلو. وقد وصف معهد MIT هذا البحث باعتباره محطة مهمة في نشأة مجال الأوريغامي الحاسوبي.

 

والأهم هنا أن ديمين لا يتعامل مع الأوريغامي بوصفه فنًا يحتاج إلى رقمنة فحسب، بل بوصفه مجالًا تتولد فيه مسائل هندسية ذات بنية خوارزمية حقيقية.

3. لماذا تتجاوز أهمية أبحاثه الأوريغامي؟

لأن الطيّ يمثل نموذجًا لأسئلة أوسع بكثير: كيف نغيّر شكل جسم مع المحافظة على قيود معينة؟ وكيف نحدد المسارات الممكنة؟ وكيف نحسب الحل الأفضل عندما تكون هناك احتمالات كثيرة؟

تظهر هذه الأسئلة في مجالات متعددة، منها:

• التصنيع الهندسي: تشكيل الصفائح المعدنية وهندسة المواد القابلة للطي.

• الروبوتات: دراسة حركة الأجسام والروابط الميكانيكية ضمن قيود هندسية.

• علم الأحياء الحاسوبي: دراسة مسائل طيّ البروتينات وتصميمها، مع التنبيه إلى أن الطيّ الهندسي للورق ليس مطابقًا للمشكلة الفيزيائية الحيوية للبروتينات.

• الهندسة الحاسوبية: دراسة الأشكال متعددة الأبعاد، والتحويلات الهندسية، وإمكان إعادة تشكيل الأجسام.

ويشير ملف ديمين البحثي في MIT إلى هذه الصلات بين الطيّ الهندسي والخوارزميات والتصنيع والبيولوجيا.

 

تقييمي لهذا الجانب: إنه من أبرز أسباب فرادة ديمين تاريخيًا. فهو يبرهن على أن الخوارزميات ليست حكرًا على البيانات الرقمية أو قواعد البيانات أو النصوص؛ إذ يمكن تطبيق التفكير الخوارزمي على الأشكال والحركة والهندسة المادية، بل وحتى على مسائل تبدو أقرب إلى الفن والألعاب.

4. نظرية التعقيد والألعاب: متى تصبح اللعبة مسألة حسابية صعبة؟

مجال آخر مهم في مسيرة ديمين هو التعقيد الحسابي للألعاب والألغاز، وهو مجال يبحث في مقدار الصعوبة الحسابية لمسائل تتعلق بحالات اللعب والحركات الممكنة والوصول إلى حالة نهائية معينة.

ومن الأمثلة الشهيرة في هذا السياق لعبة تتريس (Tetris).

قد يبدو السؤال بسيطًا: هل يمكن ترتيب القطع بحيث تحقق هدفًا معينًا؟ لكن عند تعميم المسألة إلى أحجام ومدخلات اعتباطية، يمكن صياغة نسخ من مسائل اللعبة على هيئة مشكلات قرار رياضية، ثم دراسة تعقيدها الحسابي.

أظهرت أعمال ديمين وزملائه أن نسخًا محددة من مسائل تتريس يمكن أن تكون كاملة بالنسبة إلى فئة NP، أي إن التحقق من حل مرشح قد يكون ممكنًا في زمن كثير الحدود، بينما لا يُعرف عمومًا خوارزمية فعالة تحل جميع الحالات، إذا افترضنا أن \(P \ne NP\).

 

لكن يجب الانتباه إلى فارق مهم: لا تعني هذه النتيجة أن كل لعبة تتريس عادية مستحيلة الحل أو أن اللعب البشري يتطلب حسابات غير عملية. النتائج تتعلق بصياغات رياضية محددة للمسألة، وبكيفية تعميم حجم المدخلات.

ما القيمة العلمية لهذا النوع من الأبحاث؟

إنه يوضح أن قواعد اللعبة نفسها قد تكون بسيطة، بينما يصبح تحديد إمكان الفوز أو بلوغ حالة معينة شديد الصعوبة عندما يزداد حجم المسألة.

وهذه الفكرة تتصل مباشرة بتصميم الخوارزميات، وتحليل البحث في فضاءات الحالات، والتخطيط الآلي، والتحقق من الأنظمة.

لذلك، لا ينبغي النظر إلى أبحاث الألعاب عند ديمين بوصفها مجرد رياضيات ترفيهية. إنها تستخدم الألعاب مختبرًا لاختبار حدود الحساب، وتكشف كيف تتحول القواعد المحلية البسيطة إلى مشكلات عالمية معقدة.

5. هياكل البيانات والخوارزميات: الوجه الأقل ظهورًا من مسيرته

من السهل أن تستحوذ صور الأوريغامي والألغاز على الاهتمام عند الحديث عن ديمين، لكنها لا تمثل إلا جزءًا من مشروعه العلمي.

تشمل أعماله أيضًا هياكل البيانات الديناميكية، والخوارزميات على الرسوم البيانية، وخوارزميات المطابقة النصية، والخوارزميات التقريبية، والتعقيد ذي المعاملات الثابتة، وغيرها من موضوعات علوم الحاسوب النظرية.

 

هذا الاتساع مهم لتقييمه: ديمين ليس باحثًا متخصصًا في الأوريغامي فحسب، وإنما عالم خوارزميات يعمل في موضوعات مختلفة تجمعها أسئلة البنية والكفاءة وحدود الحساب.

6. الكتب والمؤلفات التي توثّق مشروعه

تساعد مؤلفات ديمين على فهم الطريقة التي يربط بها بين النظرية والتطبيق، وهي مهمة خصوصًا في مسرد يريد توثيق الإنجازات لا مجرد تسجيل الأسماء.

كلا الكتابين مدرج في قائمة مؤلفات ديمين الأكاديمية، إلى جانب أعمال أخرى ومجموعة واسعة من الأبحاث المنشورة.

 

ومن المفيد ألا نخلط بين دوره في هذه الكتب ودور مؤلف منفرد: الكتابان المذكوران نتاج تعاون علمي، وهو أمر طبيعي في أبحاث الخوارزميات المعاصرة.

7. هل إريك ديمين مبرمج بالمعنى الذي يعتمده مسردك؟

هنا أرى أن ديمين يقدم اختبارًا مهمًا لمعيار الاختيار لديك.

يمكن التمييز بين ثلاثة معانٍ متداخلة لكلمة «مبرمج»:

إذا كان مسردك يضم كل من أسهموا في تاريخ البرمجة بمعناها الواسع، بما يشمل الخوارزميات والبنى الحسابية التي تعتمد عليها البرامج، فإن إدراجه مبرر.

أما إذا كنت تقصد المبرمجين الذين اشتهروا بكتابة أنظمة تشغيل أو مترجمات أو لغات أو تطبيقات بعينها، فسيحتاج اختياره إلى تفسير أوسع من مجرد الإشارة إلى شهرته الأكاديمية.

وهذا ليس اعتراضًا على اختياره؛ بل تمييز ضروري بين تاريخ البرمجة بوصفها ممارسة لكتابة البرامج، وتاريخ علوم الحاسوب بوصفها العلم الذي يدرس ما يمكن للبرامج حسابه وكيفية حسابه.

8. موقعه في مسرد أعظم 26 مبرمجًا كنديًا

حكمي النهائي

أرى أن إريك ديمين اختيار قوي لمسردك، لا بسبب صغر سنه عند تحقيق إنجازاته المبكرة أو الجوائز التي حصل عليها فحسب، بل لأن أعماله توسّع فهمنا لما يمكن أن تكون عليه الخوارزمية، وما يمكن أن تعالجه علوم الحاسوب، وكيف يمكن تحويل مشكلات هندسية أو ترفيهية إلى موضوعات بحثية دقيقة.

ومع ذلك، فإن وضعه ضمن «أعظم 26 مبرمجًا كنديًا» يحتاج إلى معيار يفسّر لماذا تشمل القائمة علماء الخوارزميات والمنظّرين، وليس فقط من كتبوا برامج أو ابتكروا لغات وأنظمة. إذا كان هذا هو معيارك فعلًا، فإن ديمين يضيف إلى القائمة بُعدًا نظريًا مهمًا.

والمقارنة بين الأسماء الثلاثة التي ناقشناها حتى الآن تكشف تنوعًا مفيدًا: ألفرد أهو يمثل الخوارزميات والمترجمات وأدوات البرمجة، وديفيد بارناس يمثل هندسة تصميم البرمجيات وصيانتها، وإريك ديمين يمثل الخوارزميات المتقدمة وحدود الحساب. هذه ليست ثلاثة أسماء تؤدي الدور نفسه، بل ثلاث زوايا مختلفة لفهم تاريخ البرمجة.

أرسل الاسم التالي من المسرد، وسأواصل تقييمه وفق إسهاماته المحددة، مع الحفاظ على هذا التمييز بين البرمجة العملية، وهندسة البرمجيات، وعلوم الحاسوب النظرية.

Brendan Frey — بريندان فري

اختيار فري مثير للاهتمام؛ لأنه يختبر حدود مسردك من زاوية أخرى: هل يدخل ضمن أعظم المبرمجين من أسهموا في ابتكار الخوارزميات والنماذج الحسابية التي تقوم عليها أنظمة التعلم الآلي الحديثة، حتى إن لم تكن شهرتهم مرتبطة بلغة برمجة أو برنامج جماهيري؟

في حالة فري، أرى أن الإجابة تستحق بحثًا جادًا. فهو باحث يجمع بين الأسس الرياضية، وتصميم الخوارزميات، والتطبيقات البرمجية في تحليل البيانات البيولوجية والذكاء الاصطناعي. لكن من الضروري تقييم أعماله المحددة، لا افتراض أن كل باحث في التعلم الآلي يُعد تلقائيًا من أعظم المبرمجين.

2. الرسوم العاملية وخوارزمية حاصل الجمع: إسهامه الأبرز في الخوارزميات الاحتمالية

إذا أردنا تحديد العمل الذي يستحق أن يكون في صدارة مدخل بريندان فري، فسأبدأ ببحثه في الرسوم العاملية (Factor Graphs) وخوارزمية حاصل الجمع (Sum-Product Algorithm).

نُشر العمل المرجعي Factor Graphs and the Sum-Product Algorithm عام 2001، بمشاركة فرانك كيششانغ وهانس-أندرياس لويليغر ونيلز ويبرغ. ومن المهم نسبة هذا الإنجاز إلى فريق المؤلفين، لا إلى فري منفردًا.

 

ما المشكلة التي تعالجها هذه الفكرة؟

تخيل نموذجًا احتماليًا يحتوي على مئات أو آلاف المتغيرات، ترتبط فيما بينها بعلاقات كثيرة. قد نريد حساب احتمال قيمة معينة، أو تقدير الحالة الأكثر احتمالًا، أو استنتاج معلومات غير مرصودة من بيانات جزئية.

الحساب المباشر لهذه الاحتمالات قد يكون مكلفًا جدًا؛ إذ يمكن أن ينمو عدد الحالات الممكنة بسرعة هائلة كلما ازداد عدد المتغيرات.

تساعد الرسوم العاملية على تمثيل التوزيع الاحتمالي المركب بوصفه حاصل ضرب مجموعة من العوامل الأبسط، بحيث يعبّر كل عامل عن علاقة محددة بين بعض المتغيرات. وبعد ذلك، تسمح خوارزمية حاصل الجمع بتمرير الرسائل الحسابية بين العقد، لتجميع المعلومات والاستدلال على الاحتمالات المطلوبة.

هذا التمثيل يوضح المبدأ، وليس تنفيذًا كاملًا للخوارزمية؛ فالدقة والكفاءة تتوقفان على بنية الرسم وطبيعة العلاقات، كما أن وجود دورات في الرسم قد يجعل تمرير الرسائل تقريبيًا بدلًا من أن يكون مضمون الدقة.

لماذا يهم ذلك تاريخ البرمجة؟

لأن فري وزملاءه أسهموا في صياغة إطار موحّد يربط نماذج احتمالية وخوارزميات استدلال متعددة. وقد أتاح هذا النوع من التمثيل فهم الصلات بين الاستدلال في الشبكات البايزية، والحقول العشوائية، وخوارزميات فك الترميز في الاتصالات الرقمية.

 

وهنا تظهر نقطة مهمة في تقييم فري: لم تكن مساهمته مجرد تحسين برنامج يحسب الاحتمالات، بل العمل على إطار رياضي وحسابي يمكن أن تُبنى داخله خوارزميات كثيرة.

هذا النوع من الإنجازات قد يكون أقل وضوحًا للجمهور من ابتكار لغة برمجة، لكنه قادر على التأثير في عائلات كاملة من البرامج المستخدمة في الاتصالات والتعلم الآلي والرؤية الحاسوبية.

3. خوارزمية Wake-Sleep: من الاستدلال الاحتمالي إلى التعلم

من الأعمال المبكرة المهمة التي شارك فيها فري خوارزمية Wake-Sleep، التي نشرها مع جيفري هينتون وبيتر دايان عام 1995.

تتناول الخوارزمية كيفية تدريب نماذج توليدية ذات متغيرات كامنة، أي نماذج تحاول تعلم كيفية توليد البيانات المرصودة، إلى جانب تعلم كيفية الاستدلال على الأسباب أو التمثيلات الكامنة التي قد تكون أنتجتها.

 

يمكن فهم الفكرة عبر مثال مبسط للتعرف على الصور:

• في اتجاه التوليد، يتعلم النموذج كيف يمكن لتمثيل داخلي أن ينتج صورة أو بيانات مرصودة.

• في اتجاه التعرف، يتعلم النموذج الاستدلال على التمثيل الداخلي انطلاقًا من البيانات التي يراها.

تستخدم الخوارزمية مرحلتين تدريبيتين مترابطتين، تُعرفان بمرحلة اليقظة ومرحلة النوم، لتحديث أجزاء مختلفة من النموذج.

تاريخيًا، تكتسب هذه الفكرة أهميتها من أنها تنتمي إلى مرحلة مبكرة من البحث في التعلم غير الخاضع للإشراف والنماذج العصبية التوليدية. وهي ليست مطابقة للطرائق الحديثة المستخدمة في تدريب نماذج التعلم العميق؛ لذا سيكون من الخطأ تصويرها بوصفها الخوارزمية التي أنتجت النماذج التوليدية المعاصرة مباشرة.

لكنها دليل واضح على أن فري كان يعمل على مسائل تعلم الآلة العميقة الجذور منذ تسعينيات القرن العشرين، قبل موجة الانتشار الجماهيري الحالية للذكاء الاصطناعي.

4. Affinity Propagation: خوارزمية غيّرت طريقة التفكير في التجميع

من أبرز الأعمال التي جعلت اسم فري معروفًا على نطاق واسع في مجتمع التعلم الآلي بحثه عن خوارزمية Affinity Propagation، الذي نشره مع ديلبرت دويك (Delbert Dueck) في مجلة Science عام 2007.

 

تُستخدم خوارزميات التجميع (Clustering) لتقسيم مجموعة من العناصر إلى مجموعات متشابهة دون الحاجة بالضرورة إلى تحديد الفئات مسبقًا.

لنفترض أنك تمتلك مجموعة من الصور أو الوثائق أو الملفات الشخصية، وتريد اكتشاف المجموعات الطبيعية الموجودة بينها. في بعض الخوارزميات التقليدية، مثل K-means، تحدد عدد المجموعات المطلوب مسبقًا. أما Affinity Propagation، فتعمل بطريقة مختلفة: تتبادل العناصر رسائل حسابية تعكس مدى ملاءمة كل عنصر لأن يكون ممثلًا أو مثالًا نموذجيًا (Exemplar) لمجموعة.

تتكرر عملية تبادل الرسائل حتى تتشكل مجموعة من الممثلين والمجموعات التابعة لهم، وفق أوجه التشابه والتفضيلات المحددة في المسألة.

ما الذي يميزها؟

• لا تتطلب تحديد عدد المجموعات مسبقًا بالطريقة المعتادة في K-means.

• تعتمد على تبادل الرسائل بين العناصر لتحديد الممثلين المناسبين.

• يمكن استخدامها في تطبيقات مثل تحليل الصور والبيانات البيولوجية وتجميع المستندات، مع اختلاف ملاءمتها وكلفتها بحسب حجم البيانات وطبيعتها.

لكنها ليست أفضل من جميع خوارزميات التجميع في كل حالة؛ فقد تكون كلفتها الحسابية والذاكرية مرتفعة على مجموعات البيانات الضخمة، كما تتأثر النتائج باختيار معاملات التشابه والتفضيل.

أهمية فري هنا مزدوجة: شارك في تطوير خوارزمية ذات هوية واضحة في تاريخ التعلم الآلي، كما امتدت اهتماماته إلى الأسس الاحتمالية التي تساعد على فهم خوارزميات تبادل الرسائل. وهذا يمنح مساره تماسكًا علميًا يتجاوز جمع أوراق بحثية في موضوعات متباعدة.

5. المعلوماتية الحيوية: استخدام الخوارزميات لفهم الجينوم

من الجوانب المهمة في مسيرة فري تطبيق الأساليب الحسابية على علم الأحياء الجزيئي، ولا سيما تحليل التعبير الجيني وبنية الجينات وآليات التضفير البديل (Alternative Splicing).

في الخلايا، لا تُستخدم المعلومات الجينية دائمًا بالطريقة نفسها؛ إذ يمكن معالجة الرنا المرسال بطرق مختلفة تنتج نسخًا متعددة من الجين نفسه. وتحديد هذه البنى اعتمادًا على بيانات التجارب مسألة استدلال معقدة، لأن البيانات قد تكون ناقصة أو مشوشة أو متوافقة مع عدة تفسيرات.

ساهم فري وزملاؤه في تطوير أساليب لاستنتاج بنية الجينات من بيانات التعبير الجيني، وكذلك في دراسة الشيفرات التنظيمية المرتبطة بالتعبير الجيني والتضفير البديل. ومن الأعمال البارزة في هذا السياق بحث نُشر في Nature Genetics عام 2005، وأعمال لاحقة نُشرت في Nature عام 2010.

 

تُظهر هذه الأبحاث جانبًا مختلفًا من قيمة الخوارزميات: فهي لا تساعد على تنظيم البيانات أو تصنيفها فحسب، بل يمكنها أيضًا استنتاج البنية الخفية التي يُحتمل أن تكون قد أنتجت البيانات المرصودة.

ومن المهم عدم المبالغة في نسبة الاكتشافات البيولوجية إلى فري وحده؛ فهذه الأعمال جرت بالتعاون مع باحثين من تخصصات مختلفة. إنجاز فري الذي يهمنا هنا هو تطوير الجانب الحسابي والاستدلالي ضمن هذا التعاون.

لماذا يهم هذا لمسرد المبرمجين؟

لأن فري مثال على انتقال المبرمج أو مصمم الخوارزميات بين مجالات معرفية مختلفة دون أن تتغير الأداة الأساسية التي يقدمها: النمذجة الحسابية، والخوارزميات، والاستدلال من البيانات.

هذا يجعله أقرب إلى فئة علماء الحاسوب الذين أسهموا في جعل البرمجة أداة للاكتشاف العلمي، لا مجرد وسيلة لتنفيذ تعليمات حُددت سلفًا.

6. كتابه الأساسي: Graphical Models for Machine Learning and Digital Communication

تكمن أهمية الكتاب في أنه يوضح أن اهتمام فري لم يكن مجرد تطبيق نموذج إحصائي على مجموعة بيانات، بل بناء فهم منهجي للعلاقة بين تمثيل المسألة والخوارزمية المستخدمة لحلها.

ومع ذلك، ينبغي التمييز بين الكتاب والأبحاث اللاحقة التي شارك فيها. فالكتاب يمثل جانبًا من مشروعه المبكر، بينما تطورت أبحاثه بعد ذلك لتشمل خوارزميات جديدة للتجميع، ورؤية الحاسوب، وعلم الجينوم، وغيرها.

7. تقييم فري بوصفه مبرمجًا كنديًا

أين أضعه في تقييم المسرد؟

أرى أن إدراج بريندان فري مبرر علميًا، لكنه يستلزم معيارًا واضحًا للانتماء إلى فئة المبرمجين. فإسهاماته لا تقتصر على استخدام الأدوات البرمجية، بل تشمل تطوير خوارزميات وأطر استدلالية قابلة للتنفيذ وإعادة الاستخدام في أنظمة متعددة.

والنقطة التي تميزه عن الشخصيات السابقة هي أن جزءًا كبيرًا من أثره يقع عند التقاء البرمجة بالإحصاء والتعلم الآلي. إنه لا يركز على كيفية كتابة البرنامج فحسب، بل على كيفية بناء برنامج يستطيع استنتاج بنية غير مرئية من بيانات غير مكتملة.

8. ما الذي يضيفه إلى مسردك مقارنة بالأسماء السابقة؟

هذا التوزيع يكشف عن مسرد لا يحصر تاريخ البرمجة في اختراع اللغات أو بناء التطبيقات، بل يضم أيضًا من يطورون الأساليب الحسابية التي تعمل بها تلك التطبيقات.

خلاصة حكمي: فري إضافة ذات قيمة، خصوصًا إذا كان هدفك تمثيل التحول من الخوارزميات التقليدية إلى النماذج الاحتمالية والتعلم الآلي. لكنني سأمنحه مكانته في القائمة بسبب أعماله المحددة، لا لمجرد ارتباطه بالذكاء الاصطناعي.

والتمييز الذي سأحافظ عليه في تقييم بقية الأسماء هو الفرق بين ثلاثة أنواع من الإنجاز: ابتكار أداة أو نظام برمجي، وتطوير خوارزمية عامة، وتطوير نموذج أو إطار رياضي يُستخدم لبناء خوارزميات. قد تجتمع هذه الأنواع في شخصية واحدة، لكنها ليست متطابقة، وتحديد نوع الإنجاز هو ما يجعل تقييم المسرد تاريخيًا وتقنيًا بدلًا من أن يكون مجرد قائمة مشاهير.

Gotlieb — رائد الحوسبة الكندية بين البرمجة والذكاء الاصطناعي

يُعدّ اسم Gotlieb من الأسماء التي تستحق التوقف عندها في مسرد المبرمجين الكنديين، لكن ثمة نقطة مهمة في البداية: المقصود على الأرجح هو Calvin C. Gotlieb (1921–2016)، عالم الحاسوب الكندي الذي ارتبط بتأسيس أبحاث الحوسبة في جامعة تورونتو، وبالتاريخ المبكر للحوسبة والذكاء الاصطناعي في كندا.

أهمية غوتليب لا تأتي من ابتكار لغة برمجة ذائعة الصيت أو من إنشاء منتج برمجي تجاري واسع الانتشار، بل من دوره في بناء البيئة العلمية التي جعلت البرمجة والحوسبة مجالين بحثيين راسخين في كندا. وهذا يجعله حالة مفيدة لمسردك؛ إذ يضعنا أمام سؤال جوهري: هل نؤرّخ للمبرمجين بوصفهم كتّاب شيفرات، أم بوصفهم أيضًا من أسّسوا العلم والمؤسسات التي تطوّر فيها علم البرمجيات؟

1. من أين تبدأ أهميته التاريخية؟

وُلد غوتليب في تورونتو عام 1921، ودرس الفيزياء في جامعة تورونتو، حيث حصل على الدكتوراه عام 1947. بدأ اهتمامه بالحوسبة في مرحلة كانت فيها أجهزة الكمبيوتر الإلكترونية الرقمية لا تزال نادرة، وكانت الجامعات تتعامل معها باعتبارها تجهيزات علمية ضخمة تحتاج إلى فرق متخصصة، لا أدوات شخصية متاحة للمبرمجين كما نعرفها اليوم.

 

في عام 1948، شارك في تأسيس مركز الحوسبة بجامعة تورونتو، وأسهم في الفريق الذي عمل على بناء الحواسيب وتقديم خدمات الحساب الإلكتروني في كندا. ثم أدى دورًا أساسيًا في إدخال حاسوب Ferranti Mark I إلى الجامعة عام 1952؛ وهو الجهاز الذي عُرف محليًا باسم FERUT.

 

لم يكن هذا مجرد اقتناء جهاز جديد. كان إدخال الحاسوب إلى مؤسسة جامعية يعني إنشاء قدرة محلية على إجراء الحسابات العلمية والهندسية، وتدريب العاملين، وتطوير البرامج، وإقناع الباحثين بأن بعض المسائل التي كانت تتطلب حسابات يدوية طويلة يمكن معالجتها بطرق جديدة.

وهنا تكمن أولى نقاط قوة غوتليب: لقد عمل عند الحد الفاصل بين الحاسوب بوصفه آلة، والبرمجيات بوصفها وسيلة لاستخدام الآلة، والحوسبة بوصفها نشاطًا علميًا ومؤسسيًا.

2. هل كان مبرمجًا بالفعل؟

الإجابة الدقيقة: نعم، كان له ارتباط مباشر بالبرمجة وتطبيقاتها، لكن اختزاله في صورة مبرمج يكتب الشيفرات سيكون مضللًا تاريخيًا.

هذه النقطة مهمة في تقييم مسردك: ليس مطلوبًا أن يكون كل مبرمج عظيمًا بسبب لغة برمجة تحمل اسمه، أو خوارزمية تُدرّس باسمه، أو مشروع برمجي يستخدمه الملايين. لكن لا ينبغي كذلك أن يصبح كل شخص أسهم في انتشار الحواسيب مبرمجًا بالمعنى نفسه. حالة غوتليب أقوى من مجرد الترويج للتكنولوجيا؛ فقد ارتبط فعليًا بالعمل الحاسوبي والبرمجي في مرحلته التأسيسية.

3. من الحساب العلمي إلى التطبيقات التي غيّرت المجتمع

تتضح أهمية غوتليب أكثر عندما ننظر إلى أنواع المسائل التي ساعدت الحوسبة المبكرة في معالجتها.

الاستنتاج النقدي: لا ينبغي نسبة هذه الإنجازات جميعًا إلى غوتليب وحده. فقد كانت أعمالًا جماعية شارك فيها باحثون ومهندسون ومبرمجون ومشغلو حواسيب. وتتمثل مساهمته في القيادة العلمية والتنظيمية، وتطوير القدرة الحاسوبية، والمشاركة في التطبيقات التي برهنت على قيمتها.

هذا تمييز مهم؛ فالمسرد التاريخي الجيد لا يحوّل مدير المشروع إلى مؤلف منفرد لكل ما أنجزه فريقه، لكنه أيضًا لا يتجاهل الشخص الذي أتاح للفريق العمل أصلًا.

4. تأسيس تعليم علوم الحاسوب في كندا

هذه، في تقديري، هي أقوى حجة لإدراج غوتليب ضمن الأسماء المحورية في تاريخ الحوسبة الكندية.

• في عام 1950، شارك في تقديم مقرر دراسات عليا عن الأسس المنطقية لآلات الحوسبة الرقمية، مع M. A. R. Ghonarimy.

• في عام 1951، أدخل مقررات جامعية ودراسات عليا في الحوسبة ضمن التعليم الجامعي الكندي.

• في عام 1964، أصبح أول رئيس لقسم علوم الحاسوب الذي أُنشئ في جامعة تورونتو بوصفه وحدة للدراسات العليا.

  

  web.cs.toronto.edu

  +2

   

كان هذا التحول أكبر من إضافة تخصص جامعي جديد. قبل أن تستقل علوم الحاسوب أكاديميًا، كانت موضوعاتها موزعة بين الرياضيات والفيزياء والهندسة والإحصاء. إنشاء قسم مستقل ساعد على تثبيت فكرة أن دراسة الحوسبة تستحق أن تكون مجالًا معرفيًا له أسئلته ومناهجه وأبحاثه وتخصصاته.

وبهذا المعنى، لم يكتف غوتليب بالمساهمة في استخدام الحواسيب، بل شارك في بناء المؤسسة التي ستنتج أجيالًا من علماء الحاسوب والمبرمجين الكنديين.

وتظهر أهمية هذه المساهمة في أثرها المتراكم: قد يُستبدل حاسوب بعينه بعد سنوات، وقد تتجاوز التقنيات الجديدة أساليب البرمجة القديمة، لكن المؤسسة التعليمية التي تنتج الباحثين وتدرب المبرمجين يمكن أن تستمر في التأثير لعقود.

5. جانب أقل شهرة: المعلومات والخصوصية والمجتمع

لم ينظر غوتليب إلى الحوسبة باعتبارها مسألة تقنية فقط. فقد اهتم بالآثار الاجتماعية للحواسيب وبكيفية التعامل مع المعلومات، وأسهمت خبرته في قواعد البيانات والمعلومات المحوسبة في مشاركته في عمل حكومي كندي تناول قضايا الخصوصية.

 

تكتسب هذه النقطة أهمية خاصة إذا أردنا قراءة تاريخ المبرمجين قراءة أوسع من تاريخ الأدوات والخوارزميات. فالأنظمة البرمجية لا تنفذ عمليات حسابية فحسب؛ إنها تنظم معلومات عن الأشخاص والمؤسسات، وتؤثر في القرارات والخدمات، وتخلق مشكلات تتعلق بإمكانية الوصول إلى البيانات واستخدامها.

ومع ذلك، ينبغي عدم تقديم غوتليب باعتباره مؤسسًا منفردًا لأخلاقيات الحوسبة أو نظرية الخصوصية. الأدق أنه كان من الشخصيات التي أدركت مبكرًا ضرورة مناقشة الآثار الاجتماعية والتنظيمية للحوسبة، وشارك في تطوير الاستجابة المؤسسية لهذه المسائل.

6. كيف يقف غوتليب أمام الأسماء الأخرى في مسردك؟

الفرق هنا ليس أن غوتليب أقل أهمية بالضرورة، بل أن نوع أهميته مختلف. فآهو وبارناس مثلًا يسهل ربطهما بمفاهيم تقنية محددة تُستخدم في تحليل البرمجيات وتصميمها. أما غوتليب فتتوزع مساهمته بين التقنية والبنية المؤسسية والتعليم والتطبيقات.

ولهذا فإن تقييمه باستخدام معيار «كم لغة برمجة ابتكر؟» أو «كم منتجًا برمجيًا اشتهر به؟» سيقلل من شأنه، لكنه في المقابل لا يجعل مساهمته مساوية تلقائيًا لمساهمة كل مبتكر خوارزمية أو لغة. المطلوب هو تقييمه وفق معيار واضح يشمل طبيعة العمل البرمجي ومدى تأثيره.

7. الحكم النهائي على إدراجه

غوتليب ليس مجرد اسم إضافي لاستكمال الحروف أو توسيع القائمة. إنه يمثل طبقة غالبًا ما تُهمَل في قوائم المبرمجين: الرواد الذين بنوا القدرة على البرمجة قبل أن تصبح البرمجة صناعة جماهيرية ومهنة واسعة الانتشار.

ومع ذلك، إذا كان عنوان مسردك يَعِد تحديدًا بأعظم المبرمجين من حيث الابتكار البرمجي الفردي، فسيحتاج إدراجه إلى تبرير أدق مما يحتاج إليه في مسرد عن تاريخ المبرمجين والحوسبة الكندية. أما إذا كان المسرد يتناول المبرمجين بوصفهم صُنّاع المجال بمختلف أدوارهم، فإن مكانه قوي ومبرر تاريخيًا.