Limbajul Modern al Erei AI

Limba Modernă

Limba modernă se referă la o limbă care oferă productivitate, stabilitate, securitate și mentenabilitate mai ridicate în comparație cu limbile din trecut. Aceste limbi adoptă în mod activ cele mai recente tehnici și concepte, oferind dezvoltatorilor instrumente de dezvoltare mai eficiente și mai sigure. Printre limbile moderne reprezentative se numără Java, Rust, Python, TypeScript, iar acestea prezintă următoarele caracteristici.

1. Proiectarea Orientată pe Obiecte ( OOP )

Majoritatea limbilor moderne sunt proiectate pe baza conceptului de programare orientată pe obiecte. Orientarea pe obiecte susține principii precum încapsularea, moștenirea și polimorfismul, făcând structura programului clară și flexibilă prin împărțirea și gestionarea sistemelor complexe în obiecte de dimensiuni mici. Acest lucru este eficient în special în dezvoltarea de software la scară mare, deoarece ajută la controlul costurilor și efortului de dezvoltare și reduce problemele care pot apărea în timpul mentenanței.

2. Sintaxă "Sugar" și Expresii

Limbile moderne oferă diverse forme de sintaxă "sugar" și sintaxă bazată pe expresii pentru a îmbunătăți lizibilitatea codului și productivitatea dezvoltării. Funcții precum operatorul ternar, expresiile lambda și pattern matching-ul reduc codul boilerplate, fac codul previzibil și îmbunătățesc productivitatea dezvoltatorului.

3. Sistemul de Module

Limbile moderne permit gestionarea programelor prin separarea lor în unități multiple prin intermediul unui sistem de module. Acest lucru facilitează reutilizarea codului și gestionarea dependențelor, făcând mentenanța mai ușoară chiar și pe măsură ce proiectul crește în dimensiune. Exemple reprezentative includ Maven/Gradle în Java, Cargo în Rust și npm/yarn în TypeScript.

4. Limbaj Intermediar și Mașină Virtuală

Limbile moderne adoptă limbajul intermediar și mașinile virtuale pentru independența platformei, optimizarea performanței și securitate. Exemple reprezentative sunt JVM, LLVM, WASM, GraalVM.

Dezvoltarea în Era AI și Limitele Limbilor Moderne

Limbile moderne au apărut sub premisa că oamenii scriu majoritatea codului. În mod natural, scopul limbilor moderne este de a reduce sarcinile repetitive, de a crește productivitatea și de a implementa software de mari dimensiuni în mod eficient printr-o structură care permite colaborarea între dezvoltatori. Cu toate acestea, în era AI, această premisă se destramă treptat. Instrumente bazate pe AI, cum ar fi Copilot și Cody, automatizează o mare parte din scrierea codului, iar cantitatea de cod pe care un singur dezvoltator o poate produce crește exponențial. Din această cauză, caracteristicile limbilor moderne, care în trecut erau considerate avantaje, se transformă treptat în dezavantaje învechite.

Proiectarea Orientată pe Obiecte

AI poate analiza rapid și precis o structură în care toate informațiile sunt specificate în cadrul unei singure funcții sau al unui singur modul. În schimb, pe măsură ce contextul crește, se mărește și intervalul de inferență necesar, ceea ce reduce productivitatea și precizia AI. Codul scris în OOP distribuie logica pe mai multe obiecte în loc să o gestioneze într-un singur loc, ceea ce, în consecință, solicită un context mai mare de la AI. Să analizăm codul de mai jos.

 1public class AnimalHandler {
 2    public void handle(Animal animal) {
 3        animal.speak();
 4    }
 5}
 6
 7public class Main {
 8    public static void main(String[] args) {
 9        AnimalHandler handler = new AnimalHandler();
10
11        Animal a1 = new Dog();
12        Animal a2 = new Cat();
13        Animal a3 = new Horse();
14
15        handler.handle(a1);
16        handler.handle(a2);
17        handler.handle(a3);
18    }
19}

În codul de mai sus, pentru a ști ce acțiune va efectua de fapt metoda speak(), AI trebuie să repete următoarele inferențe:

1. Ce clasă concretă este instanța animal?
2. Unde este definită metoda speak() suprascrisă în acea clasă?
3. Unde sunt definite clasele Dog și Cat și care este comportamentul lor intern?
4. Există posibilitatea ca clasele Dog și Cat să fie suprascrise de alte clase?

Aceste informații nu sunt adunate într-un singur fișier sau o singură funcție, ci pot fi înțelese doar urmând relațiile dintre fișierele claselor și structura de moștenire. Mai mult, elementele care sunt decise la runtime, cum ar fi reflection-ul sau încărcarea dinamică, sunt ca niște cutii negre pentru AI, făcând analiza practic imposibilă.

Sintaxă "Sugar" și Expresii

AI preferă operațiunile explicite în locul celor implicite și preferă să combine structuri simple pentru a ajunge la un singur rezultat corect, în loc să utilizeze structuri complexe. În schimb, sintaxa "sugar" permite o varietate de expresii, în timp ce operațiunile interne sunt adesea identice sau similare. AI trebuie să învețe individual semnificația acestei varietăți de expresii și poate deveni dificil să stabilească prioritățile pentru a recomanda o anumită sintaxă într-o situație specifică.

Limbaj Intermediar și Mașină Virtuală

AI învață în principal pe baza codului sursă. Pe de altă parte, limbajul intermediar (bytecode) pierde semnificația numelor de variabile și a altor elemente în timpul procesului de compilare și trebuie reinterpretat de mașina virtuală la momentul execuției. Aceasta este o sarcină extrem de dificilă pentru AI de înțeles sau de convertit. De exemplu, deși AI poate efectua conversia de la TypeScript la Go, conversia bytecode-ului motorului V8 la bytecode-ul JVM sau la cod mașină este practic imposibilă.

Adevărata Limbă Modernă în Era AI

Din cele de mai sus, putem observa că trăsăturile limbilor moderne sunt de fapt elemente învechite, nepotrivite pentru era AI. Așadar, ce limbă ar putea deveni cea mai potrivită limbă modernă pentru era AI? Putem găsi indicii în elementele pe care limbile moderne din trecut le-au respins. Limba modernă din era AI ar trebui:

1. Să aibă o sintaxă explicită și un flux natural.
2. Să se îndepărteze de structurile OOP excesive și să aibă o structură plană și simplă.
3. Să creeze multiple funcționalități folosind doar un set limitat de cuvinte cheie de bază, în loc de sintaxă "sugar" inutilă sau tipare implicite.
4. Să aibă un sistem de build simplu și previzibil, nu unul complex.

Limba care îndeplinește cel mai bine aceste criterii este Golang. Limbajul Go a fost proiectat pentru a permite implementarea majorității funcționalităților practice cu un număr minim de cuvinte cheie de bază și o combinație de sintaxă simplă, excluzând în mod categoric abstracțiile inutile și operațiunile implicite. Aceasta este o structură avantajoasă nu doar pentru dezvoltatori, ci și pentru AI în interpretarea și generarea codului.

Astfel, caracteristicile Go, care vizează o structură predictibilă și plană, un flux explicit și o sintaxă consistentă, se potrivesc mai bine unui mediu de dezvoltare în care AI este implicat activ, spre deosebire de limbile moderne existente, proiectate având la bază dezvoltatorul uman. Filosofia de design conservatoare a Go, considerată cândva învechită, devine, de fapt, cea mai avansată alegere în era AI.