Node.js创造者，Ryan Dahl专访

Ryan Dahl是谷歌大脑的软件工程师，並且是Node.js的创造者。目前，他正在致力于深度学习研究项目，他研究方向的是图像变换，包括彩色化和超分辨率。他参与了多个开源项目包括HTTP解析器和libuv。

Pramod: 告诉我们你在接触技术之前的经历吧？

Ryan: 我在圣地亚哥长大，我妈妈在我六岁的时候买了一台苹果2C，所以我很早就有机会接触电脑了，顺便说一下我36岁了，当互联网出来的时候，我已经长大了。我在圣地亚哥的社区学院读大学，然后去了加州大学圣地亚哥分校，我在那里学习了数学。然后，我去了罗切斯特大学的数学研究生院。在那里，我研究了代数拓扑学，它是一种非常抽象的学科，我发现它很漂亮，但几年后我厌倦了它，因为它不太适用于现实生活。这是一个博士项目，一旦我意识到我不想做一辈子的数学家，我就退出项目，买了一张去南美洲的单程票。我在那里呆了一年，处于饥饿的学生模式中，我和Eric找到了一份工作, 使用Ruby on Rails为一个滑雪板公司做网站， 这就是我的编程生涯的起点。

Pramod: 放弃博士学位，到南美洲旅行，做网站开发，这都是一种经历。

Ryan: 研究生院的经历，让我擅长处理非常抽象的问题，但网站开发工作是一个非常具体的过程，但我真的想把它变成一个美丽的数学理论，就像我在研究生院经历的那样。我想这让我开始思考，我真的很喜欢Ruby的发展，你可以使用Ruby更清楚地表达你的想法。我认为Rails推广了MVC的结构，它给出了这个新的结构，可能不是完全新的，这两件事结合在一起，对我来说真的很有趣。

Pramod: 构建Web应用程序非常有趣，Ruby是个完美的工具，接下来你继续在德国做一名自由网站开发者。你所从事的项目之一是Node，你在德国时接下来的六到八个月里会一直为之努力吗？

Ruby: 在南美洲之后，我和我的女朋友搬到了德国，因为她是德国人，不得不回大学。我开始去Ruby会议，在那里人们谈论这个MVC的新范例。有一个人叫Chris Neukirchen，他开发了一个叫做Rack的项目，它是Web服务器的简化抽象，它真的把Web服务器变成了一个单一的函数接口，在那里你得到一个请求，然后返回一个响应。结合我正在为Engineyard项目开发的Nginx模块的表现，我开始思考了。在Nginx上一切都是异步的，所以当你为它建立一个模块时，你必须非常小心以避免阻塞。结合Chris Neukirchen的Rack和Nginx Web服务器非阻塞IO结构，使我开始思考如何将这两件事情结合起来。

Pramod: 现在你有一点关于Nginx和Rack想法，你是如何说服自己进行“好吧，我将花我接下来的6个月构建框架，使服务器端可以运行JavaScript，这可能会大大提高性能”这个想法的。

Ryan: 这两件简化Web服务器的接口，就是Rack和Nginx的异步。然后Chrome在2008年12月发布了，还有就是V8 JavaScript解释器，我不应该说解释器，应该是实时编译运行。所以当V8引擎出来时，我开始用它，它看起来非常有趣、干净、快速，突然我想到：哦！JavaScript实际上是单线程的，每个人都在做非阻塞。但就像在Web浏览器中，人们在做Ajax请求时已经在做非阻塞请求。我认为JavaScript加异步IO加上一些HTTP服务器的东西实际上是一件非常酷的事情，我对这个想法非常兴奋，以至于我在接下来的四年里一直在不停地为之工作。

Pramod: JavaScript和异步I/O真的很好。我相信开发人员正等待看到一个框架。只是好奇，在这段时间里，有没有导师或者和任何人商量过？还是只是你自己？

Ryan: 基本上就是我。我有一些编程朋友，他们给了我建议，我的意思是，它的第一个位置真的只有我。但后来，我搬到洛杉矶加入Joyent工作，和很好的编程人员在一起工作，在这之后很多人的想法构成了如今的Node。

Pramod: 给我我们讲述一下Node开发的经过吧，自从你在2009点创建Node以来，已经过去很长时间了。

Ryan: 至少对我自己来说，在我的生活中，没有比为自己坚信的目标而努力更伟大的时刻了，我有时间坐下来好好地工作。我认为Node是一个等着产生的想法，如果我没有这个想法，别人也会有。但碰巧的是，我相对失业，有一些空闲时间，可以连续工作几个月，这就是我可以创造它的一些必要条件吧。

Pramod: 你做得很好。Node是建立在“纯粹的异步”编程模型的思想，这个想法是如何产生的？

Ryan: 我觉得这是一个非常有趣的问题。到目前为止，我已经有好几年了没有在Node上工作过，比如2012、2013年。Node是一个大项目，当它第一次出现的时候，我四处走了一圈，做了一系列的谈话，试图让人们相信也许我们正在做I/O错误，如果我们以一种非阻塞的方式完成所有事情，那么我们就可以解决很多编程上的困难。比如：也许我们可以完全忘记进程，只使用线程抽象和序列化通信。在单个线程中，我们可以完全异步地处理许多请求。当时我坚信这一想法，但在过去的几年里，我认为这可能不是编程的最终全部想法。当Go语言出现后，我认为Go已经出现好长时间了，我第一次听说Go是2012左右，他们有一个很好的运行方式，有独有的绿色进程并且非常容易使用的抽象，我开始认为是“阻塞I/O”，因为它都是在Go和操作系统之间的接口的绿色线程。我认为它实际上是非阻塞I/O，但是他们向用户提供的接口是阻塞的，我认为这是一个更好的编程模型，如果它阻塞的话，你可以在很多action下仔细想想你在做什么。你知道，如果你有一系列的actions，可以这样理解：做A时，等待一个响应，也许抛出异常，做B时，等待响应，抛出异常。但在Node中，这是比较困难的，因为你必须跳转到另一个函数调用中。

Pramod: 我喜欢Go的编程模型。用Goroutines是如此简单和有趣。事实上，我们正在使用它来构建分布式应用程序。

Ryan: 对于某一类应用程序来说，假如你正在构建一个服务器，Go将是首选项。如果在你不需要多线程时，我认为Node的非阻塞模式真的很好，很多回调函数的问题，通过async/await得到了解决。我认为Node不是构建大型web服务器的最佳选择，我肯定会用Go。老实说，这基本上就是我离开Node的原因。人们意识到：哦，事实上，这不是最好的服务器端系统。我觉得Node真的发光点是用在客户端。例如：一些小服务器或小开发服务器的实时流量服务，Node是正确选择。但是如果构建一个大规模分布式DNS服务器，我不会选择Node的。

Pramod: 你一点也不偏袒Node，2009年你在柏林JSCONF介绍Node时，你对突然获得的成功和吸引力感到惊讶吗？

Ryan: 我基本上连续四年感到惊讶。因为它发展得很快，人们非常喜欢它。

Pramod: 在你加入joyant全职开发Node时，那段经历怎么样？开发人员喜欢它，而你就是它的中心。

Ryan: 当然，这是我生命中一次重要的经历，我觉得在这一切的中心，例如会议和诸如此类的东西。有一次我去了日本，人们要求和我合影，我觉得有点奇怪。每当我在网上发表评论时，我就会得到很多评论。我想大约在那个时候，我发现我必须非常谨慎地选择自己的言辞并注意自己的表现，因为人们似乎在认真倾听，这是很奇怪的。我不喜欢这样，我的意思是，我是一个程序员，我想写代码，分享我的意见，而不是太仔细地考虑它是不是合适。

Pramod: 其实有许多服务器端JavaScript项目，Node不是唯一的一个，你认为Node的成功是什么原因？

Ryan: 有几个人想让服务器端运行javascript，我甚至不能再列举它们了，我完全忘了它们是什么。但是他们都做阻塞I/O，这真的不合拍JavaScript的特点。因为没有多进程，如果你正在做阻塞I/O，你实际上不能处理请求，你一次只做一件，那是永远不会成功的。而我喜欢让HTTP服务器工作得很好。所以，我有一个demo，一个HTTP服务器，然后是一个原始TCP服务器，我让这些东西工作得很好，让人们可以坐下来，建立一个网站，而不会经历太多的麻烦。坦白地说，构建一个Web服务器不是容易的事情，我想很多这样的系统留给社区去构建，但是没有人做。我认为有一点很重要，那就是当你发布一个软件框架，或者任何种类的软件时，你需要你有一个demo，可以让人们立即使用。这是Node所做的事情之一，人们下载后可以立刻使用的Web服务器。

Pramod: 如果人们可以很容易的下载、安装和使用它将会产生很大的差异。而且，人们了解JavaScript，他们可以很快就开始编码。

Ryan: 我们理所当然地认为在语言之间切换是多么容易，即使你知道另一种语言，某种程度上说，这也是相当困难的。有很多人非常熟悉JavaScript，而且这些工具能够在其他环境中使用，突然你能做得比你以前多得多，这大大激发了开发者们的兴趣。

Pramod: 在2012年，Node已经有一个巨大的开发者基础,你为什么离开，把缰绳交给Joyent的Isaac Schlueter呢？

Ryan: 我已经在Node上工作了四年，并且已经达到了我想要的地步。我从不希望Node是一个非常庞大的API。我希望它是一种小型的、紧凑的、核心的，然后人们可以在上面构建模块。还有一些关键的事情，我想支持关键的特性，有许多扩展模块是在早期添加的，所有的网络库HTTP、UDP、TCP，我们可以访问所有的文件系统。然后有一大块工作，这可能是五个人一年的工作，把它正确的移植到windows上。我们希望使用Windows抽象来进行异步IO，就需要重写核心库，这样做的结果是libuv库产生了。但在某些时候，所有这些都完成了，我们已经在Windows上发布了，这就是我想创造的，我很高兴我有机会继续贯彻下去。当然，在我余下的生活中，有无数的缺陷需要修复，有足够多的人参与，因此我不需要这样做，我想去做其他事情。再加上Go出现的事实，我并没有看到Node是服务器的最终解决方案。还有一点是不想成为关注的焦点，即使是我的博客。

Pramod: 在你和Node的精彩旅程之后，你决定做什么？

Ryan: 在Node之后，我离开Joyent并退出Node项目后，我搬到了纽约，并花了一些时间去完成自己的项目。所以，我有很多项目。在当时，Instagram已经出来了，这是新的，它似乎很简单，每个人都在说：哇，那很简单，我可以做出来。我不禁想到了同样的事情。所以，我有一个社交网络，一个C++构建系统项目，我还有一个HTML构建系统项目，以一个聪明的方式打包你的JavaScript和HTML。我有一堆的项目，在我的印象里没有一个成功的。虽然我认为它们其中一些目前仍在次要位置，像我的社交网络项目，我会在某个时候回来。我做了一会儿，然后我开始阅读卷积网络以及图像分类是如何解决的，这让我对机器学习非常感兴趣。

Pramod: 你也是谷歌大脑驻留计划的一部分。 这样的经历怎么样？

Ryan: 使得，我刚刚在山景城度过了一年。回过头来，TensorFlow已经在两年前发布了。与此同时，他们宣布了谷歌大脑驻留计划，并邀请了20个人来到谷歌机器学习研究实验室。这些人并不一定是真正学习机器学习的人，而是在数学和程序设计方面有一些背景，并且对机器学习感兴趣的人，他们喜欢这些新想法。因为机器学习正在快速变化，而且还有大量的工作已经完成，但现在社区在神经网络中已经有所缩小，成为机器学习中最有用的算法，也许只是引入了一堆的人，只是尝试这个新的ML框架（TensorFlow），但是这将产生一些有趣的想法。我花了一年的时间，基本上编写了模型，并写了关于这些模型的论文。我主要从事图像转换问题，如果你有一些输入图像，你想预测一些输出图像。我发现这个问题真的很有趣，例如着色的问题，您可以将黑白照片作为输入，您可以尝试将照片的颜色预测为输出。关于这个问题的很酷的是有无限的训练数据，您可以拍摄任何彩色照片并使其饱和，然后这是你的输入图像了。机器学习的一个问题是你需要大量的数据，并且通过这些任务，这不是大问题。近来在生成模型方面已经有做了很多工作，也就是输出图像的模型。特别是生成性对抗网络和像素卷积网络，证明了它有能力学习自然图像的多样性，就像真正了解什么是真实图像，什么不是真实图像，什么看起来像一个真实的形象。我的想法是把这个最近的工作应用在生成模型中，并采取这个无限的训练数据，看看是否可以做一些图像转换问题。我做了一些超分辨率的工作，将一个低分辨率的图像，提高分辨率，这也是图像转换问题。现在我已经完成了两个关于彩色化的项目。

Pramod: 我已经读到了TensorFlow已经成为许多机器学习问题的一个很好的平台。图像分类，转换，我真的不太明白，但我相信它很有趣。你还在继续你的工作吗？

Ryan: 是的，所以我现在仍然在谷歌，作为一个软件工程师，处理同样的问题,研究生成模型，并试图帮助研究人员建立下一代系统，下一代模型。

Pramod: 它与JavaScript、Web或Web开发工作有很大的不同。

Ryan: 是的，我开始学的数学，所以我有相当不错的数学功底。我认为人们喜欢让别人进入某些领域，我真的不想那样做。我不想成为一个JavaScript开发者，我也不想成为一个机器学习开发者。人们探索某些东西是很有趣的，令人兴奋的是建立一些以前从未做过的新事物，它可能在某种程度上造福人类。

Pramod: 是的，很高兴知道机器学习需要良好的数学背景。在最近的一篇关于乐观虚无主义的博客中，你说我们终有一天会模仿大脑，建立一个像人类一样理解和思考的机器。我们实现这一目标有多远？

Ryan: 关于这种预言我必须小心一点。人工智能离人类智力还差得远。我的意思是，我们使用的机器学习系统非常简单，基本上根本不起作用。我有一篇博客，其中列举了开发这些模型所遇到的所有困难。我认为那些不在这个领域工作的人有这样的想法：你可以接受这个模型并通过它运算一些数据，它就可以工作了。但事实并非如此，这些东西都是非常挑剔的并且不是很好理解，即使是最温和的结果也需要很多很多个月的精心调整和实验。最近确实出现了一些有希望的技术，也就是说卷积网络似乎起作用了，而且传播似乎起作用了。事实上，这些东西是建立在一个模型的基础上的，这种神经网络模型不是真正的大脑，但是它是由大脑激发出来的，是非常诱人的。我们也有GPU，我们展示了如何在这些GPU上进行训练，并在一定程度上分配GPU上的训练。我认为这种建立更大，更智能的系统的基础正在发生。而个人而言，我是一个无神论者，一些化学物质和神经元构成了我的大脑，这些神经元相互作用。我认为我的意识，我们所有的意识都被编码，神经元之间的相互作用。我不明白为什么我们有一天能够在这个领域有足够的研究和工作，却不能够效仿这种行为，这真的是太远了，很难预测会有多长时间。

Pramod: 你想在未来20年看到什么科技？

Ryan: 我对机器学习及其带来的可能性感到非常兴奋。我甚至认为，在我们接触到真正的人工智能之前，这种技术就有很多应用层面，基本上任何系统从这项技术中都会受益。就拿现在不可计数的工业过程来说，例如：回收中心可用计算机视觉分类回收，而不是像现在这样。我们将越来越多地看到这些系统被应用到不同的过程中，我认为这将极大地影响科技，而且全人类都将大大受益。

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