¿Es Mojo el mejor lenguaje para el desarrollo de IA?

Para el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, Python siempre se ha convertido en el lenguaje de programación dominante, con potentes bibliotecas como NumPy, TensorFlow y PyTorch. Pero una revisión rápida de las páginas de GitHub de estas bibliotecas le mostrará que gran parte de su código fuente está escrito en C y C++.

Esto se debe a que 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: una visión general

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

Utiliza el paradigma SIMD – Instrucción única, datos múltiples para aprovechar el paralelismo. También se compila justo a tiempo y es eficiente en memoria.

Mojo, sin embargo, no es un lenguaje completamente nuevo; es un superconjunto de Python. Eso significa que es Python más funciones adicionales. Similar a cómo TypeScript extiende JavaScript. Eso es bueno porque si ya conoce Python, no debería ser demasiado difícil aprender Mojo.

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

En conclusión, Mojo es un nuevo lenguaje de programación diseñado para ser sintácticamente similar a Python pero tan rápido como C/C++. Está diseñado para su uso en el desarrollo de IA y la programación de sistemas. Aunque el proyecto no está terminado, es increíblemente prometedor y en la siguiente sección explicaremos 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 para el público. De hecho, tiene varias ventajas significativas sobre otros lenguajes de programación cuando realiza aprendizaje automático y crea software a nivel de sistema. En esta sección, discutiremos estos beneficios.

#1. Soporte nativo para tareas de inteligencia artificial y aprendizaje automático

Mojo está destinado al desarrollo de aplicaciones de inteligencia artificial. Como resultado, viene con funciones y módulos en la biblioteca estándar para construir redes neuronales, realizar visión artificial y preparar datos.

La mayoría de los lenguajes de propósito general como Python requerirían bibliotecas adicionales para lograr esto, pero Mojo lo admite desde el primer momento.

#2. Sintaxis simplificada y abstracciones de alto nivel

Para escribir software rápido y eficiente, normalmente necesitaríamos usar lenguajes como C, C++ y Rust. Aunque estos lenguajes son rápidos, son más difíciles de aprender y usar. 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 alto nivel como Python y sintaxis simple. Esto facilita el trabajo con otros lenguajes comparables en términos de rendimiento.

#3. Integración con marcos y bibliotecas de IA populares

Como se mencionó anteriormente, Mojo no es un lenguaje completamente nuevo, es un superconjunto de Python. Como resultado, se integra bien con bibliotecas existentes como NumPy y PyTorch. Esto significa que, por defecto, Mojo tiene un ecosistema tan grande como Python.

#4. Capacidades efectivas de procesamiento y manipulación de datos.

Mojo está diseñado para manipular de manera eficiente múltiples valores en paralelo. Esto es especialmente útil cuando se realiza álgebra lineal, en la que se basa en gran medida el aprendizaje automático. Mojo también se compila justo a tiempo, por lo que el código de bytes está optimizado para la velocidad. Esto hace que trabajar con datos y aprendizaje automático sea eficiente en Mojo.

#5. Escalabilidad y soporte para computación paralela

Como se mencionó anteriormente, Mojo está diseñado para admitir el paradigma Instrucción única – Datos múltiples de computación paralela. Esto está integrado en Mojo y lo hace más rápido desde el primer momento. También supera a las bibliotecas de Python como NumPy.

Elementos clave de Mojo

En esta sección, veremos cómo escribir programas en Mojo. Dado que Mojo está destinado a ser un superconjunto de Python, al igual que TypeScript es un superconjunto de JavaScript, todo el código de Python válido es un código de Mojo válido, pero no todo el código de Mojo es un código de Python válido.

Mojo aún está en desarrollo y algunas funciones del lenguaje Python aún no son compatibles, por ejemplo, las clases. Además, aún no hay un compilador disponible, pero puede usar Mojo en un cuaderno de juegos. Sin embargo, primero necesitará una cuenta, que puede crear en su página web.

Por el momento, es difícil dar un tutorial completo sobre el idioma porque aún se deben agregar algunas funciones y no todo es compatible actualmente. En cambio, discutiremos algunas adiciones clave que Mojo agrega además de lo que Python ya tiene.

Sintaxis y gramática

Debido a que Mojo es un superconjunto de Python, sus sintaxis son idénticas. Al igual que Python, un programa se compone de sentencias. Estas declaraciones se pueden agrupar en bloques bajo funciones, bucles o condiciones. Las instrucciones dentro de un bloque están sangradas. Aquí hay un ejemplo de un programa escrito en Mojo:

def odd_or_even():
     for i in range(1, 101):
        if i % 2 == 0:
            print("Even")
        else:
            print("Odd")

odd_or_even()

Esto es exactamente lo mismo que un programa de Python. Sin embargo, Mojo ofrece funciones adicionales que verá en las secciones siguientes.

Declaraciones de variables

Con Mojo, tiene dos formas adicionales de declarar variables. Puede usar el let O var palabra clave. EL let La palabra clave declara una variable inmutable. Una vez inicializado, no puede reasignar su valor a nada más. Por el contrario, las variables declaradas utilizando var se pueden reasignar ya que son editables.

La principal ventaja de las variables declaradas usando let O var es que admiten especificadores de tipo. El siguiente ejemplo ilustra cómo se declaran las variables en Mojo.

let pi: Float64 = 3.141
var greeting = "Hello, World"

# This would be impossible
# pi = 6.283

# But this is possible
greeting = "Ola"

print(pi, greeting)

Estructuras

Además, para una forma diferente de declarar variables, Mojo admite estructuras. Una forma simple de visualizar estructuras es que se ven como clases, excepto que son 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 el var O let palabras clave. 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 Person:
    var name: StringLiteral
    var age: Int32
    
    fn __init__(inout self, name: StringLiteral, age: Int32):
        self.name = name
        self.age = age


john = Person("John Doe", 32)
print(john.name, john.age)

Las funciones

De la estructura anterior, es posible que haya notado que hemos declarado el __init__ método 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 estricto en relación con su def contrapartida.

Específicamente, una función declarada usando fn tiene sus 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(name: StringLiteral):
    print("Hello,", name)
    
# This would be invalid
# fn say_hello(name):
#     print("Hello,", name)

say_hello("John")

Si la función lanza una excepción, debe indicarse explícitamente al declarar la función usando el raises palabra clave. Además, Mojo no usa la clase Exception como lo hace Python, sino la clase Error.

fn will_raise_error() raises:
    raise Error('Some error')
    
will_raise_error()

Sobrecarga

Mojo también admite operadores de sobrecarga basados ​​en diferentes tipos de datos. Esto apoya el principio de 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

let first_total = add_numbers(2, 3)
let second_total = add_numbers(1, 2, 3)

print(first_total, second_total)

Cómo se utiliza 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 procesamiento de lenguaje natural y visión por computadora.

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

¿Es Mojo el futuro del desarrollo de la IA?

Es difícil predecir cómo es probable que evolucione y se adopte la tecnología. La mayoría de las predicciones son incorrectas, pero eso no significa que no podamos intentarlo. Para predecir si es probable que Mojo reemplace a Python, considere las ventajas y desventajas/limitaciones de Mojo:

Ventajas

• Es muy rápido y está diseñado para aprovechar el paralelismo sin hacer mucho, lo cual es esencial para el aprendizaje automático porque los modelos de entrenamiento pueden llevar mucho tiempo.
• Es un superconjunto de Python, por lo que es más fácil de aprender y tiene una curva de aprendizaje más fluida. Esto reduce la fricción para la adopción.
• Esto reduce la posibilidad de errores en la producción, ya que se detectan errores como nombres de variables mal escritos o discrepancias de tipos en el momento de la compilación. Esto lo hace preferible.

Desventajas

• es actualmente incompleto. Pero claro, el equipo de Modular está trabajando en liberar el idioma y su traductor.
• Si bien esto simplifica el trabajo de los productores de marcos, es posible que no brinde muchos beneficios a los consumidores de marcos, ya que ya están usando marcos de aprendizaje automático en Python.
• Todavía no tiene un gran ecosistema de herramientas y recursos de aprendizaje. Aunque puede usar bibliotecas de Python en Mojo, aún puede usar bibliotecas de Python en Python. Para que Mojo tenga una ventaja sobre Python, necesita bibliotecas que tengan la velocidad de Mojo.

Ultimas palabras

Si hay que creer en la exageración actual, es probable que Mojo se convierta en un lenguaje de IA popular. Creo que su velocidad por sí sola es suficiente para hacer que la gente se mueva. Su sencillez es un plus. Pero al igual que TypeScript no ha reemplazado completamente a JavaScript, es probable que Mojo no reemplace completamente a Python.

Mojo es definitivamente un lenguaje para mantener en su radar a medida que madura.

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