John Backus liderou o FORTRAN na IBM, provando que código de alto nível podia rodar rápido — aumentando a produtividade e ajudando o software a evoluir para uma indústria real.
No início dos anos 1950, computadores eram máquinas raras e caras usadas por governos, universidades e grandes empresas. Eram poderosos para a época — mas programá‑los era dolorosamente lento. Muitos programas eram escritos diretamente em código de máquina ou assembly, onde cada instrução tinha que corresponder ao conjunto minúsculo de operações do hardware. Uma pequena mudança em uma fórmula podia significar reescrever longos trechos de código, e um único erro podia derrubar uma execução inteira depois de horas de espera.
John Backus era um engenheiro na IBM que já via quanto tempo era desperdiçado com codificação de baixo nível. Ele liderou uma pequena equipe para tentar algo radical: deixar os programadores escreverem instruções pesadas em matemática numa forma mais próxima de como pensavam sobre os problemas, e deixar um compilador traduzir isso para código de máquina rápido.
O projeto virou o FORTRAN (abreviação de “Formula Translation”), voltado aos clientes científicos da IBM — pessoas que faziam trabalho numérico, não processamento de registros clericais. A promessa era direta: escrever menos código, ter menos bugs e ainda rodar de forma eficiente em máquinas como o IBM 704.
Na época, muitos programadores acreditavam que linguagens de alto nível eram um luxo. Assumiam que qualquer coisa “parecida com inglês” rodaria muito mais devagar que um assembly cuidadosamente otimizado — lento demais para justificar a conveniência. Com computadores custando fortunas e tempo de máquina rigidamente racionado, desempenho não era um “desejável”. Era o ponto central.
Portanto, o FORTRAN não era apenas uma nova sintaxe. Era uma aposta de que a automação poderia igualar a habilidade humana especializada: que um compilador poderia produzir código bom o suficiente para ganhar a confiança de cientistas e engenheiros que se importavam com cada ciclo.
A história do FORTRAN é parte avanço técnico, parte mudança cultural. A seguir, veremos como era programar antes das linguagens de alto nível, como a equipe de Backus construiu um compilador que podia competir com código escrito à mão e por que esse sucesso mudou a economia do software — criando padrões que times modernos ainda seguem hoje.
Antes do FORTRAN, “programar” geralmente significava escrever instruções no vocabulário da própria máquina — ou algo apenas um pouco mais amigável.
Os primeiros computadores executavam código de máquina: opcodes numéricos e endereços de memória. Como isso era quase impossível de gerenciar em escala, programadores usavam assembly, que substituía muitos números por mnemônicos curtos. Mas assembly ainda era uma camada muito fina sobre o hardware. Você não descrevia o que queria em termos matemáticos — você descrevia como fazer passo a passo, registrador por registrador.
Para um cálculo científico, isso podia significar gerenciar manualmente loops, layout de memória e valores intermediários. Mesmo uma pequena alteração em uma fórmula podia exigir reescrever múltiplas partes do programa porque tudo estava interligado por endereços e saltos.
Programar em assembly era lento e frágil. Problemas comuns incluíam:
Cientistas e engenheiros não rodavam apenas um cálculo — eles refinavam modelos, rerodavam simulações e exploravam cenários “e se”. Quando cada atualização significava dias ou semanas de recodificação e testes, a experimentação freava.
Foi aí que um novo tipo de custo ficou óbvio: o tempo do programador. Hardware era caro, mas pessoas qualificadas também eram. Em meados dos anos 1950, o gargalo nem sempre era a velocidade da máquina — era quanto tempo os humanos demoravam para fazer a máquina produzir trabalho útil de forma confiável.
John Backus não começou como um “pioneiro dos computadores” predestinado. Após uma carreira inicial inquieta e passagem pelo Exército dos EUA, ele entrou na IBM no início dos anos 1950, quando computadores ainda eram raros e em sua maioria programados à mão. Backus rapidamente se destacou por duas coisas: uma impaciência prática com trabalho tedioso e talento para organizar esforços de engenharia ambiciosos.
A IBM tinha um problema e uma oportunidade concentrados numa máquina: o IBM 704. Era poderoso para sua época e desenhado com recursos importantes para tarefas matemáticas (como aritmética de ponto flutuante). Mas clientes técnicos e científicos — engenheiros, pesquisadores, laboratórios governamentais — gastavam enorme tempo escrevendo e depurando em assembly. Se a programação continuasse tão lenta, mesmo um ótimo computador ficaria subutilizado.
A aposta da IBM era simples de enunciar e arriscada de tentar: tornar o 704 mais fácil de programar sem perder velocidade.
Backus liderou uma equipe que tratou o FORTRAN como dois projetos inseparáveis: uma linguagem que as pessoas pudessem escrever e um compilador que a traduzisse para código de máquina rápido. Essa segunda parte era a verdadeira aposta. Muitos especialistas acreditavam que “programação automática” sempre seria ineficiente demais para substituir assembly escrito à mão.
Uma linguagem de alto nível não era só “sintaxe bonita”. Significava escrever fórmulas, laços e instruções estruturadas mais próximas da matemática e da lógica do problema — e confiar que o compilador produziria código competitivo com o que um programador habilidoso faria manualmente. Essa confiança era o que a IBM e Backus tentavam conquistar.
A promessa central do FORTRAN era simples, porém radical: em vez de dizer à máquina como executar cada pequeno passo, você poderia escrever instruções muito mais próximas da matemática que já usava.
Um engenheiro podia escrever algo como “calcule esta fórmula para muitos valores”, em vez de soletrar a sequência de carregamentos, somas, armazenamentos e saltos que o assembly exigia. A esperança era que programar se tornasse mais como expressar uma ideia — e menos como ligar um painel de controle com palavras.
FORTRAN não rodava diretamente na máquina. Um programa separado — o compilador — traduzia o código fonte FORTRAN para as instruções de baixo nível da máquina.
Você pode pensar nisso como um tradutor habilidoso: você escreve em uma linguagem que humanos leem; o compilador reescreve para uma linguagem que o IBM 704 pode executar.
A equipe de Backus buscava uma combinação rara:
Esse último ponto importava. FORTRAN não buscava ser tudo para todos — era feito para realizar cálculos reais com menos erros.
O ceticismo era intenso. Muitos programadores acreditavam que desempenho exigia controle total e que a tradução automática seria desperdiçadora. Outros se preocupavam com a depuração: se o compilador gerava as instruções finais, como saber o que a máquina estava realmente fazendo?
Os primeiros usuários do FORTRAN foram engenheiros e cientistas — pessoas com equações para rodar, modelos para testar e resultados a produzir. Para eles, a promessa não era novidade; era economia de tempo, menos erros de transcrição e programas que poderiam ser compartilhados e mantidos por mais do que uma pequena casta de especialistas em assembly.
FORTRAN não era apenas uma nova forma de escrever programas — exigia uma nova forma de traduzir esses programas. Essa tarefa de tradução ficou a cargo do compilador, e seu sucesso decidiria se o FORTRAN seria uma revolução ou uma nota de rodapé.
Pense no compilador como um intérprete muito habilidoso em uma reunião técnica. Você fala em frases de alto nível (“calcule esta equação, repita para cada valor”), mas a audiência só entende um vocabulário estrito e de baixo nível. Um intérprete medíocre pode traduzir corretamente o sentido, mas de forma desajeitada — lenta, prolixa e cheia de desvios. Um grande intérprete preserva tanto o sentido quanto a eficiência, entregando algo que a audiência possa executar imediatamente.
O FORTRAN precisava desse grande intérprete.
Os primeiros programadores não escolhiam FORTRAN por beleza ou conforto. Escolhiam-no somente se ele pudesse “pagar o aluguel”: menos horas de codificação sem penalidade no tempo de execução. Em máquinas caras como o IBM 704, tempo de CPU desperdiçado era dinheiro desperdiçado — e em trabalho científico, código lento podia significar resultados chegando tarde demais para serem úteis.
Então, o produto real não era a especificação da linguagem; era o código gerado pelo compilador. Se o programa compilado rodasse quase tão rápido quanto o assembly escrito à mão, as equipes poderiam justificar a mudança. Se não, abandonariam o FORTRAN por mais atraente que fosse sua sintaxe.
O diferencial do FORTRAN — escrever matemática como matemática — tornava a compilação difícil. O compilador precisava:
Muitos engenheiros assumiam que código de alto nível precisava ser mais lento por definição. A equipe de Backus teve que vencer essa suposição com evidência: programas compilados competitivos, previsíveis e confiáveis. Sem essa credibilidade de desempenho, FORTRAN teria sido visto como uma conveniência acadêmica — não uma ferramenta para trabalho real.
A grande promessa do FORTRAN não era só facilitar escrever código — era garantir que o programa compilado ainda rodasse rápido. Isso importava porque os primeiros adotantes não eram amadores; eram engenheiros e cientistas que avaliavam valor em horas de máquina e resultados entregues.
Otimização é o compilador fazendo trabalho extra para que você não precise. Você escreve declarações claras e matemáticas, e o compilador silenciosamente as reescreve numa versão que usa menos instruções, menos acessos à memória e menos tempo na IBM 704.
O objetivo não era ser “espertinho”. Era ser previsivelmente eficiente — para que as pessoas confiassem que escrever em FORTRAN não as puniria com programas lentos.
O compilador FORTRAN aplicava melhorias que correspondem à intuição do dia a dia:
Nada disso exigia que os programadores pensassem no tempo de instrução ou em endereços de memória — ainda assim, eram exatamente os detalhes que programadores em assembly valorizavam.
Assembly tinha um argumento forte: “eu sempre posso deixá‑lo mais rápido à mão.” Céticos iniciais assumiam que uma linguagem de alto nível produziria código inchado e ineficiente.
A equipe de Backus tratou esse ceticismo como um requisito do produto. Otimização não era um luxo; era a prova de que abstração não significava renunciar ao desempenho.
Quando se espalhou a notícia de que programas FORTRAN podiam competir com assembly escrito à mão em velocidade para muitas cargas reais, a adoção acelerou. O compilador virou uma espécie de parceiro confiável: escreva a intenção claramente, deixe o compilador cuidar dos detalhes e ainda assim obtenha resultados que respeitassem o hardware.
FORTRAN não era apenas “mais bonito” que assembly. Ele agrupou algumas ideias práticas que se alinhavam diretamente ao trabalho diário de cientistas e engenheiros: repetir um cálculo, reutilizar um método e armazenar muitos números de forma previsível.
Programas científicos estão cheios de tarefas “faça isso N vezes”: somar medições, avançar no tempo, iterar até uma solução ou aplicar a mesma equação a muitos dados. Em assembly, repetição muitas vezes significava lógica de salto escrita à mão — fácil de errar e difícil de ler depois.
O DO do FORTRAN deixou essa intenção óbvia:
SUM = 0.0
DO 10 I = 1, 100
SUM = SUM + X(I)
10 CONTINUE
Em vez de gerenciar múltiplos saltos e contadores manualmente, programadores podiam declarar o intervalo e focar na fórmula.
O trabalho de engenharia se repete: multiplicar matrizes, converter unidades, avaliar um polinômio, ler um formato de dados padrão. Subrotinas permitiam escrever uma rotina confiável e chamá‑la em muitos lugares, reduzindo programação por cópia — uma das formas mais rápidas de espalhar erros.
Igualmente importante, subrotinas incentivavam dividir um programa grande em partes menores que as pessoas podiam revisar, testar e melhorar independentemente.
Medições, vetores, tabelas, grades e matrizes são centrais à computação científica. Arrays deram aos programadores um jeito direto de representar essa estrutura, em vez de administrar muitas variáveis separadas ou fazer aritmética manual de endereços na memória.
Fluxo de controle centrado em assembly dependia de muitos saltos condicionais e incondicionais. Um único rótulo errado podia quebrar resultados silenciosamente. Ao oferecer construções estruturadas como laços e subrotinas nomeadas, FORTRAN reduziu a necessidade de lógica de saltos emaranhada — tornando programas mais fáceis de verificar e menos frágeis perante mudanças.
FORTRAN não ficou só numa ideia brilhante de laboratório — tornou‑se bem‑sucedido porque foi usado repetidamente por pessoas resolvendo problemas caros e sensíveis ao tempo. Uma linguagem pode ser admirada (até influente) sem mudar o trabalho diário. FORTRAN mudou o trabalho diário porque equipes confiaram nele o suficiente para apostar prazos e orçamentos reais.
Os primeiros adotantes eram grupos que viviam e morriam por computação: programas aeroespaciais, laboratórios de física, iniciativas de previsão do tempo e departamentos de engenharia fazendo cálculos estruturais e elétricos. Não eram exemplos de faz‑de‑conta. Eram cargas de trabalho nas quais uma pequena melhoria de produtividade significava mais experimentos, mais iterações de projeto e menos erros escondidos em assembly ajustado à mão.
O FORTRAN encaixou especialmente bem porque seus recursos principais batiam com o formato dos problemas: arrays para matrizes e grades, laços para passos numéricos repetidos e subrotinas para organizar código pesado em matemática em peças gerenciáveis.
Programas em assembly eram fortemente acoplados a máquinas específicas e escritos num estilo difícil para outros lerem ou modificarem. FORTRAN não tornou programas magicamente portáveis entre todas as máquinas, mas os deixou mais compreensíveis. Isso tornou prático circular código dentro de uma organização — e, progressivamente, entre organizações — sem exigir que o autor original “traduzisse” todo o detalhe.
Quando programadores puderam expressar cálculos em alto nível, começou a fazer sentido manter uma biblioteca de rotinas confiáveis. Equipes podiam reutilizar métodos numéricos, padrões de entrada/saída e cálculos específicos de domínio com menos medo de que mudar uma linha quebrasse tudo. Essa mudança — código como ativo a ser mantido e reutilizado — ajudou a empurrar a programação de trabalho pontual para trabalho repetível.
FORTRAN não apenas facilitou uma máquina — estabeleceu expectativas sobre o que linguagens de programação deveriam fazer e sobre o que compiladores podiam fazer — num momento em que ambas as ideias ainda eram controversas.
Uma lição chave do sucesso do FORTRAN é que projeto de linguagem e projeto de compilador são inseparáveis. Críticos iniciais duvidavam não só de “códigos parecidos com inglês”; duvidavam que um compilador pudesse traduzi‑los em instruções de máquina eficientes. A resposta da equipe FORTRAN — investir pesado em compilação e otimização — ecoa em projetos de linguagem posteriores.
Você vê essa mentalidade na crença de longa data de que técnicas melhores de compilador desbloqueiam linguagens melhores: abstrações mais seguras, sintaxe mais clara e maior produtividade sem sacrificar desempenho. Muitos sistemas posteriores — de linguagens científicas a linguagens mainstream — herdaram a ideia de que o compilador deve fazer o trabalho duro que programadores antes faziam manualmente.
FORTRAN ajudou a normalizar a noção de que um compilador deveria produzir código competitivo, especialmente para cargas numéricas. Embora nem toda linguagem posterior tenha perseguido os mesmos objetivos de desempenho, a expectativa de base mudou: alto nível não precisava significar lento.
Isso deslocou pesquisa e prática de compiladores para técnicas de otimização (como análise de laços, reorganização de computações e gerenciamento de registradores) que se tornaram tópicos padrão na construção de compiladores nas décadas seguintes.
O FORTRAN inicial estava ligado ao hardware da IBM, e portabilidade não era o ponto principal a princípio. Mas à medida que FORTRAN se espalhou entre instituições e máquinas, o custo de reescrever código científico ficou claro. Ao longo do tempo, há consenso histórico de que o FORTRAN foi uma das forças que empurraram a indústria em direção à padronização de linguagens.
O resultado não foi instantâneo nem perfeito — mas ajudou a estabelecer um precedente: linguagens que sobrevivem além de um único fornecedor ou geração de máquinas precisam de definições estáveis, não só de boas implementações.
FORTRAN resolveu um problema doloroso — escrever cálculos complexos sem se afogar em assembly — mas não tornou programação “fácil”. Usuários iniciais descobriram que uma linguagem de alto nível podia eliminar um conjunto de dores e expor outras.
A reputação de velocidade do FORTRAN veio com trocas na forma do código e na maneira de programar. Programas eram frequentemente moldados em função do que o compilador podia otimizar, não do que era mais legível.
Um exemplo concreto: um cientista podia dividir um cálculo claro em vários passos ou reordenar declarações simplesmente porque assim rodava mais rápido. O resultado podia ser código que tinha bom desempenho, mas era mais difícil para um novo colega entender.
O FORTRAN é frequentemente elogiado por ajudar programas a moverem‑se entre máquinas, mas no começo “portável” vinha com restrições. Computadores diferiam em tamanho de palavra, dispositivos de entrada/saída e até comportamento numérico básico. Equipes às vezes mantinham versões separadas do mesmo programa para sistemas distintos ou inseriam partes específicas de máquina quando precisavam de recursos especiais.
Um exemplo simples: ler dados de cartões perfurados, fita ou um dispositivo similar a impressora podia exigir tratamento diferente, mesmo que a matemática fosse idêntica.
FORTRAN foi construído para computação científica, não para tudo. Não oferecia ferramentas robustas para organizar grandes bases de código do modo como linguagens posteriores fariam. Depuração podia ser lenta e frustrante, e compiladores iniciais às vezes geravam erros crípticos que pareciam “voltar ao assembly”, só com outras palavras.
FORTRAN desencadeou discussões que equipes modernas ainda reconhecem: devem os desenvolvedores priorizar velocidade máxima ou código mais claro e abstrações de alto nível? A melhor resposta dependia do contexto então — e ainda depende agora.
FORTRAN provou que abstração podia compensar, mas também ensinou uma lição duradoura: toda camada de conveniência tem limites, e equipes precisam decidir que trocas estão dispostas a aceitar.
FORTRAN teve sucesso porque tratou o tempo do desenvolvedor como recurso escasso. Backus e a IBM não inventaram só uma sintaxe mais agradável — provaram que investir em ferramentas pode desbloquear novas classes de software.
A mensagem do FORTRAN era simples: escreva menos linhas, entregue programas mais corretos. Times modernos relembram isso constantemente. Uma semana gasta construindo uma API mais segura, uma fronteira de módulo mais clara ou um script que automatiza um fluxo de trabalho doloroso frequentemente retorna mais valor do que espremer 3% de um loop quente que talvez nem importe.
As pessoas duvidaram do FORTRAN porque abstração parecia abandono de controle. O compilador mudou isso entregando velocidade próxima ao assembly escrito à mão.
A versão moderna é confiar em frameworks, runtimes gerenciados e serviços em nuvem — mas essa confiança é conquistada, não dada. Quando uma abstração falha, times voltam ao “modo manual”. O antídoto é o mesmo de 1957: desempenho mensurável, comportamento transparente e modos de falha previsíveis.
FORTRAN não foi apenas uma linguagem — foi um esforço de compilador que tornou a programação em alto nível viável em escala. Equivalentes de hoje são:
Há também uma categoria mais nova de ferramentas que ecoa a aposta original do FORTRAN: usar automação para mover trabalho das mãos humanas para um sistema “tipo compilador”. Plataformas de geração assistida, como Koder.ai, levam essa ideia adiante ao permitir que equipes descrevam o que querem em chat, e agentes gerem e iterem aplicações reais (por exemplo, React na web, Go + PostgreSQL no backend e Flutter no mobile). Na prática, recursos como modo de planejamento, snapshots e rollback buscam oferecer o mesmo que o FORTRAN teve de provar: intenção em nível mais alto sem perder controle operacional.
Boas ferramentas não apenas evitam bugs; elas expandem a ambição. Permitem que times construam sistemas maiores com equipes menores.
O impacto duradouro de Backus é a ideia de que software escala quando o sistema em torno do código — linguagem, compilador e práticas — ajuda as pessoas a trabalhar mais rápido e com mais confiança. Esse ainda é o manual das equipes de engenharia modernas.
FORTRAN importava porque reduzia o custo humano da programação sem impor um grande ônus de tempo de execução.
Um compilador é um programa que traduz código-fonte escrito por humanos para as instruções de baixo nível que uma máquina específica pode executar.
No caso do FORTRAN, o compilador tinha duas tarefas principais:
Porque a principal objeção a linguagens de alto nível era velocidade. Se o FORTRAN compilado rodasse muito mais lento que assembly, equipes científicas e de engenharia não poderiam justificar a conveniência.
A adoção do FORTRAN dependia do compilador provar que ele podia produzir código competitivo, não apenas código que funcionasse.
Otimizações típicas incluíam melhorias práticas e mecânicas, como:
Esses eram exatamente os truques que programadores em assembly usavam — agora automatizados.
O FORTRAN tornou padrões numéricos centrais fáceis de expressar:
DO para cálculos repetidos sobre intervalos.Juntos, esses recursos reduziram “saltos misteriosos” e a aritmética manual de endereços — duas fontes comuns de bugs em assembly.
Não imediatamente, e não perfeitamente. O FORTRAN inicial reduziu o custo de reescrita humana e melhorou a legibilidade, mas a portabilidade real era limitada por:
Com o tempo, a pressão para mover código científico entre máquinas ajudou a empurrar a indústria rumo à padronização.
Mudou a economia do desenvolvimento:
Em suma, o FORTRAN ajudou a mover a programação de um ofício dependente de uma máquina para uma indústria baseada em métodos repetíveis e software reutilizável.
Algumas compensações apareceram na prática:
Resolveu um gargalo importante, mas não eliminou a complexidade do desenvolvimento de software.
A lição central é que investir em ferramentas pode desbloquear escala.
Sugestões práticas:
Ainda é relevante em computação científica e numérica, especialmente onde existem bibliotecas maduras e bases de código de longa duração.
Se for aprender ou usar hoje: