Yapay Zeka Çağında Modern Dil

Modern Diller

Modern dil, geçmiş dillerine kıyasla daha yüksek üretkenlik, istikrar, güvenlik ve sürdürülebilirlik sağlayan bir dili ifade eder. Bu diller, en son teknikleri ve kavramları aktif olarak benimseyerek geliştiricilere daha verimli ve güvenli geliştirme araçları sunar. Temsilci modern diller arasında Java, Rust, Python, TypeScript bulunmaktadır ve bunlar aşağıdaki özelliklere sahiptir.

1. Nesne Yönelimli Tasarım ( OOP )

Modern dillerin çoğu nesne yönelimli kavramlara dayalı olarak tasarlanmıştır. Nesne yönelimi, kapsülleme, kalıtım ve polimorfizm gibi ilkeleri destekler ve karmaşık sistemleri küçük birimlere ayırarak programın yapısını net ve esnek hale getirir. Bu, özellikle büyük ölçekli yazılım geliştirmede geliştirme maliyetlerini ve çabasını kontrol etmede, ayrıca bakım sırasında ortaya çıkabilecek sorunları azaltmada etkilidir.

2. Sentaktik Şeker ve İfadeler

Modern diller, kodun okunabilirliğini ve geliştirme üretkenliğini artırmak için çeşitli sentaktik şekerler ve ifade tabanlı sözdizimi sunar. Üçlü operatörler, lambda ifadeleri ve desen eşleştirme gibi özellikler, boilerplate kodu azaltır, kodu öngörülebilir hale getirir ve geliştiricilerin üretkenliğini artırır.

3. Modül Sistemi

Modern diller, modül sistemi aracılığıyla programları birden çok birime ayırarak yönetmeye olanak tanır. Bu, kodun yeniden kullanılabilirliğini ve bağımlılık yönetimini kolaylaştırır ve proje boyutu büyüdüğünde bile bakımı basitleştirir. Temsilci örnekler arasında Java'nın Maven/Gradle'ı, Rust'ın Cargo'su ve TypeScript'in npm/yarn'ı bulunur.

4. Ara Dil ve Sanal Makine

Modern diller, platform bağımsızlığı, performans optimizasyonu ve güvenlik için ara dil ve sanal makineler kullanır. Temsilci örnekler arasında JVM, LLVM, WASM, GraalVM bulunur.

Yapay Zeka Çağında Geliştirme ve Modern Dillerin Sınırlılıkları

Modern diller, insanların kodun çoğunu yazdığı varsayımıyla ortaya çıkmıştır. Doğal olarak, modern dillerin amacı tekrarlayan görevleri azaltmak, üretkenliği artırmak ve geliştiricilerin işbirliği yapabileceği bir yapı aracılığıyla büyük yazılımları etkin bir şekilde uygulamaktır. Ancak, yapay zeka çağında bu varsayım giderek zayıflamaktadır. Copilot, Cody gibi yapay zeka tabanlı araçlar, kod yazmanın birçok bölümünü otomatikleştiriyor ve tek bir geliştiricinin üretebileceği kod miktarı katlanarak artmaktadır. Bu durum, geçmişte avantaj olarak görülen modern dillerin özelliklerinin giderek eskimiş dezavantajlara dönüşmesine neden olmaktadır.

Nesne Yönelimli Tasarım

Yapay zeka, tüm bilgilerin bir fonksiyon veya modül içinde açıkça belirtildiği yapıları hızlı ve doğru bir şekilde analiz edebilir. Buna karşılık, bağlam arttıkça çıkarım yapılması gereken alanlar da arttığından, yapay zekanın üretkenliği ve doğruluğu azalır. OOP ile yazılmış kod, mantığı tek bir yerde yönetmek yerine birden fazla nesneye dağıtır ve bu durum, yapay zeka için daha fazla bağlam gereksinimine yol açar. Aşağıdaki koda bakalım.

 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}

Yukarıdaki kodda, yapay zeka, speak() yönteminin aslında ne yapacağını anlamak için aşağıdaki çıkarımları tekrar etmelidir:

1. animal hangi somut sınıfın bir örneğidir?
2. o sınıfta geçersiz kılınan speak() yöntemi nerede tanımlanmıştır?
3. Dog ve Cat sınıflarının tanımları nerede ve içindeki davranışları nelerdir?
4. Dog ve Cat sınıflarının başka sınıflarda geçersiz kılınma olasılığı var mıdır?

Bu bilgiler tek bir dosyada veya tek bir fonksiyonda toplanmış olmayıp, sınıf dosyaları arasındaki ilişkileri ve kalıtım yapısını takip ederek anlaşılabilir. Dahası, reflection veya dinamik yükleme gibi çalışma zamanında belirlenen öğeler, yapay zeka açısından bir kara kutu gibidir ve fiilen analiz edilmesi imkansızdır.

Sentaktik Şeker ve İfadeler

Yapay zeka, örtük işlemlerden ziyade açık işlemleri tercih eder ve karmaşık yapıları kullanmak yerine basit yapıları birleştirerek tek bir doğru cevap oluşturmayı yeğler. Buna karşın, sentaktik şeker, çeşitli ifadelerin kullanılmasına izin verirken, içsel işleyişleri genellikle aynı veya benzerdir. Yapay zeka, bu çeşitli ifadelerin anlamlarını tek tek öğrenmek zorunda kalır ve belirli bir durumda hangi sözdizimini önermesi gerektiği konusunda öncelik belirlemede zorluk yaşayabilir.

Ara Dil ve Sanal Makine

Yapay zeka genellikle kaynak kodu temel alarak öğrenir. Buna karşılık, ara dil (bytecode), derleme sürecinde değişken adları gibi anlamların kaldırıldığı ve yürütme zamanında sanal makine tarafından yeniden yorumlanması gereken bir yapıdır. Bu, yapay zekanın anlaması veya dönüştürmesi çok zor bir görevdir. Örneğin, yapay zekanın TypeScript'ten Go'ya dönüştürmesi mümkünken, V8 engine'in bytecode'unu JVM'in bytecode'una veya makine diline dönüştürmesi fiilen imkansıza yakındır.

Yapay Zeka Çağının Gerçek Modern Dili

Yukarıdaki içerik aracılığıyla, modern dillerin özelliklerinin aslında yapay zeka çağında uygun olmayan eski unsurlar olduğunu anlayabiliriz. Peki, yapay zeka çağının en uygun modern dili hangisi olabilir? Bu, geçmiş modern dillerin dışladığı unsurlardan ipuçları alınarak bulunabilir. Yapay zeka çağının modern dili:

1. Açık bir sözdizimine ve doğal bir akışa sahip olmalıdır.
2. Aşırı OOP yapılarından uzak, düz ve basit bir yapıya sahip olmalıdır.
3. Gereksiz sentaktik şeker veya örtük desenler yerine, sınırlı temel anahtar kelimelerle birçok işlevi oluşturmalıdır.
4. Karmaşık derleme sistemleri yerine basit ve öngörülebilir bir derleme sistemine sahip olmalıdır.

Bu kriterlere en uygun dil Golang'dir. Go dili, minimum temel anahtar kelimeler ve basit sözdizimi kombinasyonlarıyla pratik işlevlerin çoğunu uygulayabilecek şekilde tasarlanmıştır ve gereksiz soyutlamaları ve örtük işlemleri kesinlikle dışlar. Bu, sadece geliştiriciler için değil, yapay zekanın kodu yorumlaması ve üretmesi için de avantajlı bir yapıdır.

Bu şekilde, öngörülebilir ve düz bir yapı, açık bir akış ve tutarlı bir sözdizimi hedefleyen Go'nun özellikleri, insan geliştiriciler temel alınarak tasarlanmış mevcut modern dillerden farklı olarak, yapay zekanın aktif olarak katıldığı geliştirme ortamına daha iyi uyar. Bir zamanlar eskimiş olarak görülen Go'nun muhafazakar tasarım felsefesi, yapay zeka çağında aksine en ileri tercih haline gelmektedir.