¿Es Mojo el mejor idioma para el desarrollo de la IA?

Para el aprendizaje automático e inteligencia artificial, Python siempre ha sido el lenguaje de programación dominante con poderosas bibliotecas como Numpy, TensorFlow y Pytorch. Pero un vistazo rápido a las páginas GitHub de estas bibliotecas le mostrará que la mayor parte de su código fuente está escrito en C y C ++.

Eso es porque Python es demasiado lento para la IA. Mojo es un nuevo lenguaje de programación que intenta combinar la velocidad de C/C ++ con la elegancia de Python.

Mojo: Descripción general

Mojo es un nuevo lenguaje de programación que es sintácticamente similar al de Python, pero tiene la velocidad de C. Está destinado principalmente a la inteligencia artificial y al desarrollo de sistemas, que son áreas que requieren software de alto rendimiento.

Utiliza el paradigma SIMD (instrucción única, múltiples datos) para aprovechar el paralelismo. También compila justo en el tiempo y usa la memoria de manera eficiente.

Mojo, sin embargo, no es realmente un idioma nuevo; Es un subconjunto de Python. Eso significa que es Python más características adicionales. De la misma manera que ese mecanografiado extiende JavaScript. Esto es bueno, porque si ya conoces a Python, no debería ser difícil dominar a Mojo.

Mojo es desarrollado por Modular, una compañía fundada por Chris Lattner, el creador de LLVM y el lenguaje de programación Swift.

En conclusión, Mojo es un nuevo lenguaje de programación que es sintácticamente similar a Python, pero tan rápido como C/C ++. Está destinado a su uso en desarrollo de IA y programación de sistemas. Aunque el proyecto aún no está completo, es increíblemente prometedor, y en la siguiente sección discutiremos por qué.

Características de Mojo en comparación con otros lenguajes de programación

Mojo se ha vuelto increíblemente popular, a pesar de que aún no está disponible públicamente. Esto se debe a que tiene varias ventajas significativas sobre otros lenguajes de programación al realizar el aprendizaje automático y la creación de software a nivel de sistema. En esta sección, discutiremos estas ventajas.

№1. Soporte incorporado para IA y tareas de aprendizaje automático

Mojo está diseñado para desarrollar aplicaciones de inteligencia artificial. Como resultado, viene con características y módulos de biblioteca estándar para construir redes neuronales, realizar visión por computadora y preparar datos.

La mayoría de los idiomas de propósito general, como Python, requerirán bibliotecas adicionales para hacer esto, pero Mojo las apoya desde el principio.

№ 2. Sintaxis simplificada y abstracciones de alto nivel

Para escribir un software rápido y eficiente, generalmente necesitamos usar idiomas como C, C ++ y Rust. Aunque estos idiomas son rápidos, son más difíciles de aprender y trabajar. Esto se debe a que te obligan a trabajar a un nivel bajo para que tengas más control.

Sin embargo, Mojo todavía proporciona abstracciones de nivel superior como Python y una sintaxis simple. Esto hace que sea más fácil trabajar que otros idiomas que son comparables en el rendimiento.

№3. Integración con marcos y bibliotecas populares de IA

Como se mencionó anteriormente, Mojo no es un lenguaje completamente nuevo: es un subconjunto de Python. Como resultado, se integra bien con bibliotecas existentes como Numpy y Pytorch. Esto significa que, por defecto, el mojo tiene un ecosistema tan grande como Python.

№ 4. Capacidades eficientes de procesamiento de datos y manipulación de datos

Mojo está diseñado para manipular de manera eficiente múltiples valores en paralelo. Esto es más útil cuando se realiza el álgebra lineal en el que el aprendizaje automático depende en gran medida. Mojo también compila justo en el tiempo, por lo que el Bytecode está optimizado para la velocidad. Esto hace que la manipulación de datos y el aprendizaje automático sea eficiente en Mojo.

№ 5. Escalabilidad y soporte para la computación paralela

Como se mencionó anteriormente, MOJO admite el paradigma de computación paralelo «One Instruction, Múltiples datos». Esto está integrado en Mojo y lo hace más rápido fuera de la caja. También supera a las bibliotecas de Python como Numpy.

Elementos clave de Mojo

En esta sección, discutiremos cómo escribir programas en Mojo. Debido a que Mojo está destinado a ser un subconjunto de Python, al igual que TypeScript es un subconjunto de JavaScript, todo el código de Python válido es un código MOJO válido, pero no todo el código MOJO es un código de pitón válido.

Mojo todavía está en desarrollo, y algunas características del lenguaje de Python aún no son compatibles, clases, por ejemplo. Además, el compilador aún no está disponible, pero puede usar Mojo en el bloc de notas para un patio de recreo. Sin embargo, primero necesitará una cuenta, que puede crear en su sitio web.

En este punto, es difícil dar una guía completa sobre el idioma, ya que aún no se han agregado algunas características, y no todas las cosas son compatibles actualmente. En cambio, discutiremos algunas de las adiciones clave que Mojo agrega a lo que Python ya tiene.

Sintaxis y gramática

Dado que Mojo es un subconjunto de Python, su sintaxis es idéntica. Al igual que Python, un programa consta de operadores. Estos operadores se pueden agrupar en bloques de funciones, bucles o condiciones. Los operadores dentro de un bloque están sangrados. Aquí hay un ejemplo de un programa escrito en Mojo:

def impar_o_par(): for i in range(1, 101): if i % 2 == 0: print("Par") else: print("Impar") impar_o_par()

Esto es completamente idéntico al programa Python. Sin embargo, Mojo ofrece funciones adicionales, que verá en las siguientes secciones.

Declaraciones de variables

En Mojo, tiene dos formas adicionales de declarar variables. Puede utilizar la palabra clave let o var. La palabra clave let declara una variable inmutable. Una vez inicializado, no puede reasignar su valor a otra cosa. Por otro lado, las variables declaradas con var pueden reasignarse porque son mutables.

La principal ventaja de las variables declaradas con let o var es que admiten especificadores de tipo. El siguiente ejemplo ilustra la declaración de variables en Mojo.

let pi: Float64 = 3. 141 var saludo = "Hola, mundo" # Esto sería imposible # pi = 6. 283 # Pero esto es posible saludo = "Ola" print(pi, saludo)

Estructuras

Además de otra forma de declarar variables, Mojo admite estructuras. Una forma sencilla de ver las estructuras es que son similares a las clases, pero más rígidas. A diferencia de las clases, no puede agregar/eliminar o modificar métodos en tiempo de ejecución, y todos los miembros deben declararse usando las palabras clave var o let. Esta estructura más rígida le permite a Mojo administrar la memoria y el rendimiento de manera más eficiente. Aquí hay una estructura de ejemplo:

struct Persona: var nombre: StringLiteral var edad: Int32 fn __init__(inout self, nombre: StringLiteral, edad: Int32): self. name = nombre self. edad = edad john = Persona("John Doe", 32) print(john. nombre, juan. edad)

Funciones

A partir de la estructura anterior, es posible que haya notado que declaramos el método __init__ usando la palabra clave fn en lugar de def. Esto se debe a que en Mojo puedes declarar funciones usando fn y def. Una función declarada usando fn es más restrictiva que su contraparte def.

En particular, una función declarada usando fn tiene argumentos inmutables por defecto. Además, debe especificar el tipo de datos de los argumentos y el valor de retorno de la función. Todas las variables locales deben declararse antes de su uso.

fn say_hello (nombre: stringliteral): imprimir ("hola", nombre) # esto no sería válido # fn say_hello (nombre): # print ("hola", nombre) say_hello ("John")

Si una función plantea una excepción, esto debe declararse explícitamente al declarar la función utilizando la palabra clave aumenta. Además, Mojo no usa la clase de excepción como lo hace Python, sino que usa la clase de error.

Fn Will_raise_error () aumenta: elevar el error ('algún error') will_raise_error ()

Sobrecarga

Mojo también admite operadores de sobrecarga basados en diferentes tipos de datos. Esto respalda el principio del polimorfismo orientado a objetos.

fn add_numbers(a: Int32, b: Int32) -> Int32: return a + b fn add_numbers(a: Int32, b: Int32, c: Int32) ->Int32: return a + b + c deje first_total = add_numbers (2, 3) Second_total = add_numbers (1, 2, 3) imprima (first_total, stern_total)

Cómo se usa Mojo en el desarrollo de IA

Mojo viene con bibliotecas para construir modelos de aprendizaje automático. Estos incluyen bibliotecas para construir redes neuronales. Además, también puede realizar tareas como el procesamiento del lenguaje natural y la visión por computadora.

Si bien el lenguaje en sí aún no está completo y su ecosistema es casi inexistente, aún podemos esperar que Mojo traiga muchas características para realizar tareas como el procesamiento de datos, la construcción de modelos, la optimización, la gestión de modelos y el monitoreo.

¿Mojo es el futuro del desarrollo de inteligencia artificial?

Es difícil predecir cómo evolucionará la tecnología y se adoptará. La mayoría de las predicciones están mal, pero eso no significa que no podamos intentarlo. Para predecir si Mojo reemplazará a Python, veamos las ventajas y desventajas/limitaciones de Mojo:

Ventajas

• Es muy rápido y está diseñado para aprovechar el paralelismo sin esfuerzo, lo cual es importante para el aprendizaje automático porque los modelos de aprendizaje pueden llevar mucho tiempo.
• Es un superconjunto de Python, por lo que es más fácil aprender y tiene una curva de aprendizaje más suave. Esto reduce la fricción para la adopción.
• Reduce la posibilidad de errores en el entorno de trabajo porque errores como errores tipográficos en nombres variables o desajustes de tipo se detectan en el momento de la compilación. Esto lo hace preferible.

Desventajas

• Actualmente está incompleto. Pero, por supuesto, el equipo modular está trabajando para liberar el idioma y su traductor.
• Si bien esto hace que sea más fácil para los proveedores de marco, es posible que no tenga mucha ventaja para los consumidores de marco, ya que ya están utilizando marcos de aprendizaje automático en Python.
• Todavía no tiene un gran ecosistema de herramientas y recursos de aprendizaje. Si bien puede usar bibliotecas de Python en Mojo, aún puede usar bibliotecas de Python en Python. Para que Mojo tenga alguna ventaja sobre Python, necesita bibliotecas que proporcionen la velocidad de Mojo.

Ultimas palabras

Si la exageración actual continúa, Mojo probablemente se convertirá en un lenguaje de IA popular. Creo que su velocidad sola es suficiente para alentar a las personas a cambiar. Su simplicidad es una ventaja. Pero al igual que TypeScript no reemplazó por completo a JavaScript, es probable que Mojo no reemplace completamente a Python.

Mojo es definitivamente un lenguaje para vigilar cuando finalmente madura.

Luego, consulte el tipo y la interfaz de TypeScript.