С появлением и стремительным развитием больших языковых моделей (Large Language Models, LLM), таких как GPT, мир программирования погружается в новую эпоху. Эти модели не только меняют подходы к написанию кода, но и ставят под сомнение традиционные парадигмы разработки языков программирования. Несмотря на то, что технологии искусственного интеллекта открывают перед разработчиками множество новых горизонтов, вопрос о необходимости создания и поддержании собственных языков программирования остаётся весьма актуальным и спорным. История проекта Rye, начатого в 2018 году, демонстрирует, насколько сложным, но вместе с тем увлекательным может быть путь создания нового языка программирования в современных условиях. Автор проекта признаёт, что работа над языком — это не только дело радости, но и вызов, продиктованный возможностью создания полезного инструмента для сообщества программистов и разработчиков.
Сегодня практически никто не сомневается в том, что мы вступили в эпоху LLM. Код, генерируемый по текстовым подсказкам, становится всё более точным и функциональным. Это меняет привычные представления о том, как и кем пишется программное обеспечение. И, несмотря на пессимизм относительно перспектив новых языков, прогресс не остановить — идея генерации кода из описаний на естественном языке уже стала фактом. Однако попытки убедить разработчиков перейти на новый, созданный с нуля язык программирования в условиях, когда все больше внимания уделяется генерации кода с помощью LLM, звучат амбициозно, если не сказать безрассудно.
Многие задаются вопросом, зачем вводить что-то новое, когда в приоритете оказывается непосредственная генерация кода на уже существующих и широко используемых языках. И всё же применение LLM не отменяет необходимость в самих языках программирования. На данный момент модели продолжают полагаться на существующие языки, поскольку не могут генерировать напрямую исполняемые двоичные файлы. Более того, LLM активно используют огромное количество обучающих материалов — примеры кода, учебники, ответы на Stack Overflow — которые их же собственным влиянием подвергаются деградации. Таким образом, LLM — скорее инструмент трансляции, нежели полного замещения языков программирования.
Существует гипотеза, что если смелые эксперименты с генерацией кода увенчаются успехом, в будущем языковые модели смогут разрабатывать собственные среды выполнения, библиотеки и прочие компоненты, необходимые для полноценной разработки и запуска программ. Это поднимает вопросы о судьбе традиционных языков: если спрос на Python минимум сократится, получит ли он дальнейшее развитие? Или уйдёт в прошлое? В долгосрочной перспективе разработка языка, ориентированного на энтузиастов и профессионалов, становится ставкой на будущее, где формальные синтаксис и конструкции сохраняют своё значение несмотря на развитие ИИ. Основная дилемма заключается в том, можно ли считать естественный язык идеальным инструментом для точного описания того, что требуется от компьютера. Традиционно специалисты считали, что естественный язык слишком неоднозначен, сложен для формализации задач и неэффективен в плане конкретики. Но, с другой стороны, естественный язык может быть полезен для декларации идей на высоком уровне.
Опыт показывает: для того, чтобы получить надёжное, воспроизводимое и точное решение, всё же нужны специализированные языки, обладающие строгой, последовательной и однозначной структурой. Это напоминает ситуацию с любыми инструментами — специализированные инструменты выигрывают у универсальных в своих узконаправленных задачах. Rye пытается проникнуть именно в эту нишу, предоставляя разработчикам и пользователям средства, позволяющие описывать конкретные структуры, поведение и интерфейсы. Язык программирования — это не просто средство коммуникации между человеком и машиной. Это расширение когнитивных возможностей программиста.
Примером служит медицинский жаргон, который призван не только облегчить общение врачей, но и помочь в структурировании мыслей и анализе сложных вопросов. Языки программирования схожим образом формируют определённые когнитивные рамки, способствующие решению задач специфичным образом. SQL помогает мыслить об отношениях в данных, функциональные языки — строить чистые и композиционные решения с минимальным состоянием. Если исключить из арсенала разработчиков специализированные языки, мы рискуем утратить и способность мыслить с необходимой точностью. Когнитивные инструменты отражаются на качестве мышления, и в этом контексте важность языков программирования выходит далеко за пределы синтаксиса.
В то время как большие языковые модели обучаются на «решениях вчерашнего дня», они превосходно комбинируют известные паттерны и идеи, зачастую делая это в новых, неожиданных формах. Тем не менее, невозможно не заметить их фундаментальной ретроспективности: модели не создают по-настоящему оригинальных концепций, а скорее перерабатывают существующий опыт. Поднимается философский вопрос — смогут ли 100 LLM, оставшиеся «один на один» в течение 100 лет, породить действительно инновационные идеи или будут лишь повторять и переосмысливать накопленные знания? В какой степени мы ограничены рамками человеческого опыта, вложенного в обучающие данные? Появление ИИ и языковых моделей, безусловно, меняет ландшафт разработки и программирования. Но вызовы, встающие перед создателями новых языков, остаются прежними: обеспечить баланс между удобством, формальной точностью и выразительностью. Создание языка программирования в эпоху LLM — это заявление о необходимости продолжать развивать когнитивные инструменты, не отказываясь от традиций и инноваций одновременно.
Это вызов, который можно принять лишь осознавая, что инструменты мышления должны эволюционировать вместе с технологиями, чтобы сохранять человечность и глубину восприятия в мире, где искусственный интеллект всё больше становится партнёром в решении сложных задач. В завершение стоит подчеркнуть, что работа над новым языком программирования — это не только технический проект, но и философская позиция. Она говорит о вере в устойчивость и необходимость точных и специализированных средств выражения мыслей, даже когда мир стремительно меняется. Rye и подобные проекты показывают, что будущее программирования может включать в себя гармоничное сосуществование языков программирования и искусственного интеллекта, где каждый из них выполняет свою уникальную роль.
