Las pruebas demuestran la presencia, no la ausencia, de errores. — Edsger Wybe Dijkstra
Si pregunto si la programación es fundamentalmente ciencia o matemáticas, muchas personas dirán matemáticas porque usamos variables, funciones, operadores y asignaciones que parecen fórmulas matemáticas. Sin embargo, la historia muestra que la programación nació con la aspiración de ser matemática y terminó, afortunada o desafortunadamente, convirtiéndose en una disciplina científica.
En los inicios la programación se realizaba con tarjetas perforadas, y el objetivo principal era reducir la complejidad de cálculos matemáticos. Programas monolíticos y fuertemente acoplados eran la norma, un solo error podía romper toda la aplicación y cualquier cambio requería reescribir grandes porciones de código.
Edsger Wybe Dijkstra vivió esa época y soñó con una programación basada en pruebas matemáticas, donde algoritmos fundamentales fueran como lemas y teoremas en los que confiar. En matemáticas se construye sobre verdades previamente demostradas, usando lemas para probar teoremas, y así se alcanzan resultados complejos como la integración, la diferenciación o procedimientos de optimización.
El obstáculo práctico fue la instrucción GOTO, que permite transferir el control a cualquier punto del programa y destruye la posibilidad de razonar por enumeración o inducción de manera fiable. La solución fue restringir GOTO y adoptar estructuras controladas como if else y bucles, lo que dio origen a bloques modulares e independientes en lugar de programas monolíticos.
Aunque la ambición de Dijkstra de transformar la programación en una teoría completamente demostrable no se concretó, la supresión de GOTO fue la semilla del paradigma de programación estructurada. Y aquí es donde la ciencia tomó el protagonismo: en lugar de buscar verdades eternas demostradas una vez por todas, la práctica del software se apoya en la refutación y en la validación empírica.
En ciencias no se prueba una verdad definitiva, se intenta falsar hipótesis. Si tras muchos experimentos no logramos refutar una teoría la aceptamos provisionalmente, hasta que aparezca un contraejemplo. En programación esto se traduce en pruebas unitarias, pruebas de integración y despliegues controlados: se testean submódulos, si una prueba falla se corrige, si pasan miles de pruebas asumimos que funcionan y luego combinamos módulos para testear a mayor escala.
Así como la ley de gravitación de Newton fue aceptada hasta que la relatividad de Einstein la amplió o corrigió, las garantías en software son provisionales. No podemos demostrar que un sistema no tenga errores en todos los casos posibles, solo podemos mostrar que no ha fallado en los escenarios que hemos probado.
Por eso, en la práctica, la programación se comporta como una ciencia: formulamos hipótesis, diseñamos experimentos mediante tests, iteramos sobre fallos y mejoramos continuamente el sistema. La verdad del código es siempre temporal, válida hasta que aparece un bug que la contradice.
En resumen, la programación es ciencia y no matemáticas en el sentido clásico; utilizamos razonamiento formal cuando es posible, pero dependemos de la experimentación, la medición y la refutación para garantizar calidad y seguridad del software.
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