Ngôn ngữ lập trình OCaml đang có một bước tiến mới vào không gian học máy với Raven, một hệ sinh thái toàn diện được thiết kế để mang khả năng khoa học dữ liệu đến ngôn ngữ lập trình hàm này. Tuy nhiên, các cuộc thảo luận trong cộng đồng cho thấy sự hoài nghi đáng kể về việc liệu OCaml có thể vượt qua những thách thức lịch sử để cạnh tranh với Python trong lĩnh vực khoa học dữ liệu hay không.
Hệ sinh thái học máy mới của OCaml
Raven nhằm cung cấp cho các nhà phát triển OCaml những công cụ tương đương với bộ công cụ khoa học dữ liệu phổ biến của Python. Dự án tiền alpha này bao gồm Ndarray (tương tự như NumPy), Hugin (cho trực quan hóa), Quill (một sổ tay tương tác), và Rune (cho vi phân tự động). Hệ sinh thái được thiết kế để tận dụng những điểm mạnh vốn có của OCaml về tính an toàn kiểu dữ liệu và hiệu suất, đồng thời làm cho quy trình làm việc học máy trở nên trực quan hơn cho các nhà phát triển.
Đây không phải là nỗ lực đầu tiên nhằm đưa tính toán khoa học vào OCaml. Các thành viên cộng đồng đã lưu ý những nỗ lực trước đây như Owl, một thư viện tính toán khoa học gần đây đã được hồi sinh. Một người bình luận nhớ lại việc sử dụng Owl khoảng một thập kỷ trước, thấy nó hoạt động nhưng khá khó khăn so với NumPy mặc dù họ có kinh nghiệm với OCaml hơn Python vào thời điểm đó.
So sánh hệ sinh thái Python và Raven
| Nhiệm vụ | Hệ sinh thái Python | Hệ sinh thái Raven |
|---|---|---|
| Tính toán số học | NumPy | Ndarray |
| Trực quan hóa | Matplotlib, Seaborn | Hugin |
| Notebooks | Jupyter | Quill |
| Phân biệt tự động | JAX | Rune |
| Thao tác Dataframe | Pandas | Chưa có sẵn |
| Deep Learning | PyTorch, TensorFlow | Chưa có sẵn |
Thách thức trong việc áp dụng OCaml (từ thảo luận cộng đồng)
- Triển khai hỗ trợ đa lõi muộn
- Nhận thức về việc ít tiếp cận hơn so với các giải pháp thay thế
- Hỗ trợ Windows hạn chế cho đến gần đây
- Các khái niệm nâng cao (phương pháp lập trình hàm, lập trình cấp module)
- Cộng đồng nhỏ hơn so với Python và các ngôn ngữ khác
- Ít nỗ lực marketing trong các cộng đồng nói tiếng Anh
Những thách thức lịch sử đối với việc áp dụng OCaml
Cuộc thảo luận cộng đồng nhấn mạnh một số yếu tố đã hạn chế việc áp dụng OCaml rộng rãi hơn, đặc biệt là trong không gian học máy. Một vấn đề quan trọng là việc ngôn ngữ này trì hoãn triển khai hỗ trợ đa lõi, điều mà một người bình luận cho rằng có thể đã thay đổi đáng kể bối cảnh ngôn ngữ lập trình nếu nó được cung cấp vào khoảng năm 2010.
Thật đáng tiếc khi cú pháp được làm gọn gàng hơn không bao giờ phát triển, và OCaml đã bỏ lỡ cơ hội về đa lõi trong hơn một thập kỷ. Nếu OCaml có đa lõi tốt vào khoảng năm 2010, bối cảnh ngôn ngữ lập trình hiện tại có thể trông rất khác.
Những người khác phản bác đánh giá này, lưu ý rằng Python đã đạt được thành công to lớn bất chấp những hạn chế đa lõi tương tự trong cùng thời kỳ. Những giải thích thay thế cho việc áp dụng OCaml hạn chế bao gồm nguồn gốc không phải từ Mỹ, thiếu tiếp thị bằng tiếng Anh, và các khái niệm lập trình nâng cao quá xa so với thời đại đối với nhiều nhà phát triển.
Cạnh tranh từ các ngôn ngữ hàm khác
Các bình luận cho thấy OCaml không chỉ đối mặt với sự cạnh tranh từ Python mà còn từ các ngôn ngữ lập trình hàm khác. Một số người bình luận bày tỏ sự ưa thích đối với các lựa chọn thay thế như Haskell, Elixir, hoặc F#. F# đặc biệt được đề cập là có tiềm năng lợi thế cho các ứng dụng học máy nhờ khả năng truy cập vào hệ sinh thái .NET rộng lớn hơn trong khi vẫn duy trì nhiều chức năng của OCaml.
Một số dự án F# được đề cập trong cuộc thảo luận bao gồm TorchSharp, DiffSharp, và Furnace, cho thấy rằng ngôn ngữ hàm của Microsoft có thể đã có bước đầu trong việc xây dựng các công cụ học máy với hệ thống kiểu mạnh.
Tâm lý cộng đồng và triển vọng tương lai
Mặc dù có thông báo về Raven, tâm lý chung của cộng đồng dường như thận trọng. Nhiều người bình luận đánh giá cao ưu điểm kỹ thuật của OCaml nhưng bày tỏ nghi ngờ về khả năng đạt được sức hút đáng kể trong không gian học máy. Như một người bình luận đã nói, họ không hy vọng nhiều vào bất cứ điều gì có thể chiếm một phần đáng kể từ Python trong lĩnh vực ML/DL.
Những người khác mô tả OCaml như một ngôn ngữ thô ráp tạo ra các cơ sở mã ổn định, dễ bảo trì nhưng không nhất thiết thú vị để khám phá ý tưởng. Nhận thức này có thể là một rào cản đáng kể đối với việc áp dụng trong các lĩnh vực nghiên cứu nặng như học máy, nơi thường đánh giá cao khả năng thử nghiệm nhanh.
Dự án Raven đại diện cho một nỗ lực nghiêm túc để hiện đại hóa khả năng của OCaml cho khoa học dữ liệu, nhưng các cuộc thảo luận cộng đồng cho thấy nó phải đối mặt với một cuộc chiến khó khăn chống lại các hệ sinh thái đã được thiết lập và những nhận thức dai dẳng về trải nghiệm nhà phát triển của ngôn ngữ này. Liệu OCaml có thể tận dụng thế mạnh về tính an toàn kiểu dữ liệu và hiệu suất để tạo ra một vị trí trong thế giới học máy hay không vẫn còn phải chờ xem.
Tham khảo: Raven