AI के हाइप से आगे: Python के दर्शन, सरलता और प्रोग्रामिंग के भविष्य पर Guido van Rossum की बात
(odbms.org)AI के हाइप से आगे: Python के दर्शन, सरलता और प्रोग्रामिंग के भविष्य पर Guido van Rossum की बात
लेखक: Roberto V. Zicari
प्रकाशन तिथि: 10 अक्टूबर 2025
स्रोत: ODBMS Industry Watch
“मैं निश्चित रूप से AI-केंद्रित भविष्य को लेकर उत्साहित नहीं हूँ। मुझे इस बात की चिंता नहीं है कि AI हम सबको मारने की कोशिश करेगा, लेकिन समस्या यह है कि लोग जो ethics या morality के बिना काम करते हैं, वे बहुत कम मेहनत में समाज को कहीं ज़्यादा नुकसान पहुँचा सकते हैं।”
Q1. “Zen of Python” कोड की सरलता और पठनीयता पर ज़ोर देता है.
जब AI·मशीन लर्निंग सिस्टम लगातार अधिक जटिल होते जा रहे हैं, क्या आपको लगता है कि ये मूल सिद्धांत अब और भी महत्वपूर्ण हो गए हैं? या क्या इस नए दौर के लिए इन्हें फिर से परखा जाना चाहिए?
Guido van Rossum
कोड को अब भी इंसानों द्वारा पढ़ा और review किया जाना चाहिए। नहीं तो हम अपने अस्तित्व पर नियंत्रण पूरी तरह खो देने का जोखिम उठाते हैं।
साथ ही, models भी ऐसे language में coding करना अधिक पसंद करते दिखते हैं जिनका दर्शन “humanist” हो। जब language की संरचना मानव भाषा जैसी तरह से काम करती है, तो (उचित training के बाद) LLMs भी उस भाषा को अच्छी तरह पढ़ और लिख पाते हैं।
और ज़्यादातर large language models (LLM) के पास Python पर बहुत समृद्ध training data है।
Q2. जब आपने Python को पहली बार बनाया था, क्या आपने सोचा था कि यह scientific computing या artificial intelligence में एक प्रमुख language बन जाएगी?
आपके हिसाब से इस क्षेत्र में इसकी अप्रत्याशित सफलता के पीछे सबसे महत्वपूर्ण कारण क्या थे?
Guido van Rossum
बिल्कुल नहीं! सच कहूँ तो मेरी ऐसी कोई महत्वाकांक्षा नहीं थी (और आज भी नहीं है)।
मुझे लगता है कि इसकी सफलता के दो निर्णायक कारण थे।
पहला, language खुद बहुत आसानी से समझ में आने वाली है, और साथ ही काफ़ी शक्तिशाली भी। Bruce Eckel के शब्दों में, यह “fits in your brain” है।
दूसरा, इसे इस तरह डिज़ाइन किया गया था कि यह operating system services और third-party libraries के साथ बहुत अच्छे integration को support करे। इसी वजह से NumPy जैसी महत्वपूर्ण libraries Python के मूल हिस्से से लगभग स्वतंत्र रूप से विकसित हो सकीं।
Q3. हाल में GIL (Global Interpreter Lock) को optional बनाने की कोशिशें और AI क्षेत्र की performance demands साथ-साथ चल रही हैं. ऐसे में concurrency और parallelism के भविष्य को आप कैसे देखते हैं?
और Python के दीर्घकालिक अस्तित्व के लिए यह कितना महत्वपूर्ण है?
Guido van Rossum
ईमानदारी से कहूँ तो मुझे लगता है कि GIL removal project के महत्व को बढ़ा-चढ़ाकर बताया गया है।
GIL हटाना सबसे बड़े users (जैसे Meta) की ज़रूरतों को पूरा करता है, लेकिन CPython codebase में योगदान देना चाहने वाले संभावित developers के लिए यह जटिलता भी बढ़ाता है। नया code जोड़ते समय concurrency bugs न आने देना बहुत कठिन है।
मैं अक्सर ऐसे सवाल देखता हूँ जहाँ लोग code को parallelize करने की कोशिश करते हैं और वह उल्टा धीमा हो जाता है, जो यह भी दिखाता है कि programming model को आम तौर पर अच्छी तरह समझा नहीं गया है।
इसी वजह से मुझे चिंता है कि Python कहीं बहुत ज़्यादा enterprise-केंद्रित न बन जाए। बड़े enterprise users अपने लिए ज़रूरी नई features implement करवाने हेतु development manpower उपलब्ध करा सकते हैं (स्पष्ट कर दूँ, वे हमें पैसे देकर feature implement नहीं करवाते, बल्कि developers उपलब्ध कराते हैं, लेकिन असर लगभग वही होता है)।
Q4. Python में type hints लाने में आपकी महत्वपूर्ण भूमिका रही है.
आपको क्या लगता है कि static typing इस language के भीतर आगे कैसे विकसित होगी?
खासकर आज जो बड़े mission-critical AI applications बन रहे हैं, उनमें type hints की क्या भूमिका है?
Guido van Rossum
मुझे बड़े mission-critical AI applications के बारे में ज़्यादा जानकारी नहीं है।
लेकिन मैं बहुत-से बड़े mission-critical non-AI applications को जानता हूँ, और उनमें type hints अनिवार्य हैं — नहीं तो दूसरे tools के लिए codebase का लाभ उठाना मुश्किल हो जाता है।
मेरी राय में लगभग 10,000 lines एक तरह की सीमा है जहाँ type hints का इस्तेमाल करना चाहिए या नहीं, यह तय होता है। उससे नीचे developer काफ़ी कुछ अपने दिमाग़ में रख सकता है, और पारंपरिक dynamic tests पर्याप्त रूप से अच्छे साबित हो सकते हैं।
लेकिन 10,000 lines के बाद type hints के बिना code quality बनाए रखना कठिन हो जाता है।
हालाँकि मैं beginners पर type hints थोपना नहीं चाहूँगा।
Q5. Python 2 से 3 में संक्रमण language के इतिहास की एक बड़ी चुनौती थी.
भविष्य में नए paradigms के उभरने के बीच, उस अनुभव से मिली सबसे महत्वपूर्ण सीख क्या है?
Guido van Rossum
जब paradigm बदलते हैं, तो पुराने अनुभव अक्सर नई reality को समझने में बहुत मददगार नहीं होते।
लेकिन एक महत्वपूर्ण सीख यह है कि भविष्य में किसी भी transition में (जैसे 3.x से 3.x+1), पुराने version के applications को बिना बदलाव support करने का रास्ता ज़रूर सोचना चाहिए।
अधिकांश libraries को कई versions support करने पड़ते हैं, इसलिए migration का तरीका बहुत सावधानी से डिज़ाइन किया जाना चाहिए।
हमने 2→3 transition में इस बात पर पर्याप्त ध्यान नहीं दिया, और न ही कोई अच्छी योजना बनाई।
Q6. Python की सरलता उसकी सबसे प्रशंसित विशेषताओं में से एक है.
ऐसे समय में जब AI के लिए शक्तिशाली libraries abstraction layers बढ़ाकर जटिलता भी बढ़ा रही हैं, community language को सुलभ और beginners के लिए सहज कैसे बनाए रख सकती है?
Guido van Rossum
अब तक मैंने जिन AI libraries का इस्तेमाल किया है, वे खास तौर पर जटिल नहीं थीं।
असल में लोग बस किसी “ऐसे server” को call कर रहे थे जो जादू की तरह सब संभाल लेगा। यह internet protocols का इस्तेमाल करने वाले जटिल APIs को handle करने से बहुत अलग नहीं है।
फ़र्क बस इतना है कि AI providers इतनी जल्दी में हैं कि वे हर 3 हफ्ते में API बदल देते हैं और बहुत खराब documentation देते हैं।
आख़िरकार चीज़ें उसी तरह आगे बढ़ेंगी जैसे हम हमेशा करते आए हैं — software की दुनिया libraries और APIs पर ही बनती है।
Python ने 1990 के शुरुआती दशक से, जब internet लगभग था ही नहीं, जब Microsoft software को floppy disks और CD के ज़रिए वितरित करता था, तब से लेकर centralized computers से PC, browser के भीतर चलने वाले software, और hardware performance में भारी बढ़ोतरी जैसे बदलावों तक सब कुछ झेला है और सुरक्षित रहा है।
Q7. आधुनिक AI development में data manipulation, model training और अन्य कई तरह के काम शामिल हैं.
अगर आप अभी Python core में एक बड़ा feature या बदलाव जोड़ सकते, तो वह क्या होता और क्यों?
Guido van Rossum
ऐसी कोई एक चीज़ तुरंत दिमाग़ में नहीं आती।
AI को ज़रूरत से ज़्यादा बढ़ा-चढ़ाकर पेश किया गया है। आख़िरकार वह अब भी software ही है।
मैं खुद AI का इस्तेमाल करते समय कुछ छोटी libraries का उपयोग करता हूँ ताकि AI की language understanding और generation क्षमता को data processing में लगा सकूँ।
“agent” नाम का कुछ code ज़रूर लिखा जाता है, लेकिन हम vibe coding जैसी चीज़ें इस्तेमाल नहीं करते। architecture और API design में हमारा नियंत्रण हमारे हाथ में रहता है।
Q8. Mojo और Julia जैसी नई languages को AI high performance के लिए विकसित किया जा रहा है.
आप इस प्रतिस्पर्धा को कैसे देखते हैं, और अगले 10 वर्षों में Python को leadership बनाए रखने और प्रासंगिक बने रहने के लिए क्या करना होगा?
Guido van Rossum
Mojo एक ऐसी language है जिसका लक्ष्य high-performance AI “kernel” को implement करना है। लेकिन इसके Python ecosystem की जगह लेने की संभावना नहीं है — क्योंकि वह उनका रुचि-क्षेत्र ही नहीं है।
Julia, जहाँ तक मुझे याद है, high-performance numerical computing में इस्तेमाल होती है, लेकिन AI high-performance क्षेत्र में उसका व्यापक उपयोग नहीं दिखता। यह सच है कि numerical computing को AI में लागू किया जा सकता है, लेकिन मुझे नहीं लगता कि वह सिर्फ AI के लिए विशेषीकृत है।
Q9. BDFL (Benevolent Dictator For Life) के दौर से Microsoft में Distinguished Engineer की भूमिका तक आने के बाद,
इस बदलाव ने Python development, community governance और बड़े enterprise tech ecosystem में Python की स्थिति को कैसे प्रभावित किया?
Guido van Rossum
यह बदलाव स्पष्ट रूप से एक demotion है।
BDFL की भूमिका निभाते रहने के लिए एक व्यक्ति पर ज़िम्मेदारी बहुत ज़्यादा हो गई थी, और एक ही व्यक्ति के लिए सब कुछ संभालना असंभव हो गया था।
मैं अपनी मुख्य नौकरी से retire हो चुका था, लेकिन coding पूरी तरह छोड़ना नहीं चाहता था, इसलिए Microsoft से जुड़ गया।
Google और Dropbox के बाद, और Ballmer युग के निशानों को साफ़ कर देने के बाद, मुझे लगा कि यह मज़े से coding करने के लिए एक अच्छी जगह होगी।
Q10. Python के साथ अपनी अद्भुत यात्रा को देखते हुए, और AI-केंद्रित भविष्य की ओर नज़र डालते हुए,
आप चाहते हैं कि Python की अंतिम विरासत क्या हो? और व्यक्तिगत रूप से आपको क्या लगता है कि programming का craft आगे कैसे बदलेगा?
Guido van Rossum
मैं निश्चित रूप से AI-केंद्रित भविष्य को लेकर उत्साहित नहीं हूँ। मुझे इस बात की चिंता नहीं है कि AI हमें मारने की कोशिश करेगा, लेकिन मुझे ज़्यादा चिंता इस बात की है कि जिन लोगों में ethics या morality नहीं है, वे कम मेहनत में समाज को ज़्यादा नुकसान पहुँचा सकेंगे।
ऐसे दुरुपयोग की जड़ social media पहले ही रख चुका है, और वह भी computing paradigms में एक बड़ा बदलाव था। उसने समाज को बदला, लेकिन software की प्रकृति पर उसका बहुत गहरा असर नहीं पड़ा।
मैं चाहता हूँ कि Python की विरासत “शक्ति और पैसे से अधिक, fairness और respect पर आधारित grassroots worldwide collaboration” की भावना को प्रतिबिंबित करे।
और यह ऐसी language के रूप में याद की जाए जो “छोटे व्यक्ति” को अपने सपनों के project को code करने में सक्षम बनाती है।
✏️ Guido van Rossum का परिचय
Guido van Rossum Python language के creator हैं।
वे नीदरलैंड से हैं और उन्होंने University of Amsterdam से mathematics और computer science में master's degree प्राप्त की।
स्नातक होने के बाद उन्होंने CWI में ABC language, Amoeba distributed operating system जैसे कई projects पर काम किया और साथ ही Python को side project के रूप में विकसित किया।
इसके बाद वे अमेरिका चले गए, एक non-profit research institute में काम किया, फिर Dropbox और Google से होते हुए 2020 से Microsoft में Distinguished Engineer के रूप में काम कर रहे हैं।
2 टिप्पणियां
> मैं निश्चित रूप से AI-केंद्रित भविष्य को लेकर उत्साहित नहीं हूँ। मुझे यह चिंता नहीं है कि AI हमें मारने की कोशिश करेगा, लेकिन मुझे इस बात की अधिक चिंता है कि जिन लोगों के पास नैतिकता या सदाचार नहीं है, वे कम प्रयास में समाज को नुकसान पहुँचा सकेंगे।
यह एक अच्छी पंक्ति है
| मैं चाहता हूँ कि Python की विरासत “ताकत और पैसे से ज़्यादा निष्पक्षता और सम्मान पर आधारित जमीनी वैश्विक सहयोग (grassroots worldwide collaboration)” की भावना को दर्शाए।
और इसे ऐसी भाषा के रूप में याद किया जाए जो “छोटे लोगों (little guy)” को अपने सपनों के प्रोजेक्ट्स को कोड करने में सक्षम बनाती है।
इसके बाद आने वाला यह वाक्य भी बहुत अच्छा है।