Como gênero, a “palestra de aceitação do prêmio” é pouco mais que uma formalidade e uma banalidade. Mas há pelo menos uma exceção encantadora a esta regra: as palestras proferidas pelos principais cientistas da computação por ocasião de seu Prêmios Turing.
Alguns parecem manifestos: John Backus ‘“A programação pode ser libertada do estilo von Neumann?“(1977) inspirou um novo paradigma que gerou linguagens funcionais como Haskell. Outros são avisos: Em seu “Reflexões sobre Confiar na Confiança“(1984), Ken Thompson demonstrou o perigo dos compiladores backdoor, provavelmente evitando inúmeras vulnerabilidades de segurança. Edsger Dijkstra, em “O humilde programador”(1972), exortou sua turma a ter cuidado com a inteligência e a reconhecer “as limitações intrínsecas da mente humana”.
Para nossos propósitos, considere a palestra inebriante de Kenneth Iverson em 1979, “Notação como ferramenta de pensamento.” Nele, ele demonstrou que as notações matemáticas não são apenas uma abreviação conveniente – CO2 para o dióxido de carbono, 3.888 para MMMDCCCLXXXVIII — eles também tornam novos insights facilmente detectáveis. Como disse certa vez o matemático Alfred North Whitehead: “Ao aliviar o cérebro de todo o trabalho desnecessário, uma boa notação liberta-o para se concentrar em problemas mais avançados”.
Iverson ganhou o Prêmio Turing pela APL, uma linguagem de programação de aparência assustadora que começou sua vida como um sistema de notação para fazer a ponte entre linguagens. Nos primórdios da computação científica, os programadores tinham que pensar em uma linguagem (notação matemática) e depois programar em outra (por exemplo, Fortran). O APL foi projetado para que operações complicadas pudessem ser escritas de forma tão compacta quanto equações – linhas de código resumidas em alguns símbolos como + ou ×. APL acabou sendo mais influente do que adotada, mas não importa: ela mostrou que duas linguagens poderiam ser fundidas em uma.
O ano de 2026 marca 60 anos desde a introdução do APL, e um novo tipo de problema de dois idiomas atormenta o campo da computação científica. A linguagem de programação dominante é Pitãomas reina não como um conquistador musculoso, mas como um rei trêmulo. Python, em outras palavras, é terrivelmente lento – uma falha que mesmo seus defensores mais fervorosos não negariam.
Daí o problema das duas linguagens: os pesquisadores fazem protótipos em Python lento e amigável, mas, para partes críticas de desempenho, reescrevem em linguagens mais rápidas e menos amigáveis, como C++ ou Rust. Essa limitação não pode ser resolvida criando um pelotão de agentes de codificação de IA, porque não importa o quanto você otimize uma linguagem lenta, uma linguagem mais rápida irá superá-la.
Estas compensações binárias existem em outros domínios. Poderíamos dizer que a construção, por exemplo, tem um problema de dois materiais. A madeira é um material flexível para a prototipagem de uma estrutura – até mesmo um amador pode serrar e pregar um edifício funcional. Mas não é bom construir um arranha-céu. Isto levanta uma questão óbvia: e se existisse um material tão manipulável como a madeira, mas tão forte como o aço? E se existisse uma linguagem tão ergonômica quanto Python, mas tão rápida quanto C?
Em 2012, quatro cientistas da computação com forte reputação matemática se uniram para resolver o problema moderno das duas línguas. Em um pequeno ensaio chamado “Por que criamos Julia”, eles disseram que aceitaram o projeto “porque somos gananciosos”. O texto deles começa como um dia dos namorados para linguagens de programação:
Somos usuários avançados do Matlab. Alguns de nós somos hackers Lisp. Alguns são Pythonistas, outros Rubyistas, outros ainda hackers Perl… Geramos mais gráficos R do que qualquer pessoa sã deveria. C é a nossa linguagem de programação na ilha deserta.
Mas cada uma dessas linguagens, escreveram eles, “é perfeita para alguns aspectos do trabalho e terrível para outros”. Por mais gananciosos que fossem, eles queriam “uma linguagem de código aberto, com uma licença liberal… Algo que fosse muito simples de aprender, mas que mantivesse felizes os hackers mais sérios”. Julia seria a única língua que uniria todos eles.
