La intel·ligència artificial ha estat des de la dècada de 1950, però només en la darrera dècada els desenvolupadors de programari han pogut crear IA en aplicacions com esperaven. Els llenguatges de programació són la columna vertebral dels projectes de desenvolupament de la IA i, amb la seva ajuda, els desenvolupadors de programari poden crear noves solucions d’AI sense haver de conèixer llenguatges altament especialitzats que només utilitzen els científics per comunicar -se entre ells.
Aleshores, com s’utilitza la IA a les indústries a nivell mundial?
En aquest article, abastarem alguns dels llenguatges de programació que s’adapten millor a la IA i els avantatges que ofereixen aquests idiomes.
1) Python
Python és una bona opció per a la IA per les seves potents capacitats de ciències de dades i aprenentatge automàtic. La seva ràpida potència computacional i la seva llegibilitat la converteixen en una elecció superior per als científics de dades. Amb Python, els científics de dades poden analitzar conjunts de dades grans i complexos sense preocupar -se per la velocitat computacional.
Python compta amb una àmplia llista de paquets relacionats amb l'AI, com ara Pybrain, NeuralTalk2 i Pytorch. Mentre que el tensor es fa més àmplia Pytorch ha llançat recentment. Equiparació.
Aquestes funcions úniques inclouen precisió variable a més de l’acceleració de la GPU per a xarxes d’aprenentatge profund, i la darrera versió de Pytorch també admet diversos dispositius. Això també fa que Python sigui més fàcil d’aprendre que C ++ o Java (d’aquí la seva popularitat amb els principiants.) Python és també un dels idiomes més populars que utilitzen els professionals.
Atès que els desenvolupadors afegeixen constantment noves biblioteques o milloren les existents, Python no queda darrere d'altres idiomes en termes de desenvolupament. Si coneixeu C ++ o Java, però no coneixeu massa xarxes neuronals o mètodes d’aprenentatge profund, en aquest cas, podeu triar fàcilment el que necessiteu amb l’ajuda de més de 830 classes a la biblioteca Numpy.
Beneficis d’utilitzar Python en IA
- Python compta amb moltes biblioteques disponibles que poden simplificar la programació mitjançant l’aprenentatge automàtic.
- Si esteu treballant en un projecte basat en IA, les biblioteques Python poden satisfer totes les vostres necessitats.
- Com a nou desenvolupador, seria més adequat aprendre Python, ja que té una corba d’aprenentatge més senzilla i és més fàcil d’aprendre en comparació amb la majoria de llenguatges de programació.
- Té un potent marc d’aprenentatge de màquines, pybrain i una comunitat d’usuaris activa on els desenvolupadors sempre poden fer preguntes i obtenir respostes rellevants.
2) R LLENGUA
El llenguatge R és un llenguatge de programació de codi obert que admet anàlisi estadística i informàtica científica. El llenguatge de programació ens ajuda a generar gràfics interactius i altres visualitzacions avançades. Pot gestionar tot tipus d’anàlisi de dades, des de regressió lineal simple fins a simulacions 3D complexes. I qualsevol pot utilitzar R.
Com a llenguatge de programació, R s’utilitza en una àmplia gamma d’aplicacions, des de la informàtica estadística fins a les tècniques d’aprenentatge automàtic. La programació orientada a objectes, altament escalable, capaç de realitzar càlculs d’alt rendiment sense interrupcions i prou versàtils Predicció amb una gran base d’usuaris.
Beneficis d’utilitzar R en IA
- El llenguatge R és extremadament computacionalment quan es tracta de grans quantitats de dades.
- La capacitat del llenguatge R per aplicar funcions matemàtiques també la fa més popular per crear programes amb processos de presa de decisions complexos.
- R El llenguatge és una eina de codi obert ens proporciona la mateixa funcionalitat sense cobrar cap comissió.
- R Language destaca en trobar nous patrons en conjunts de dades grans. Aquesta característica del llenguatge R és especialment popular entre les empreses de risc que necessiten analitzar la informació del client i utilitzar aquesta informació en màrqueting i operacions empresarials.
3) Java
Java es classifica com un dels llenguatges de programació més populars actuals. Amb la seva naturalesa orientada a objectes, Java ens permet realitzar tasques sense esforç i ràpidament; És fàcil utilitzar funcions de roscat i multithread a Java, ja que compta amb un suport integrat per a la concurrència.
Molts llenguatges de programació (com Ruby on Rails, Python i Node.js) es poden utilitzar conjuntament amb Java perquè tots proporcionen marcs complets per treballar amb ells.
Beneficis d’utilitzar Java en IA
- El llenguatge de programació Java té diverses funcions que el fan especialment adequat per desenvolupar programes IA.Java és un llenguatge de programació orientat a objectes d’alt nivell.
- Java és molt llegible, una característica que es fa extremadament important quan els desenvolupadors treballen sovint en un gran projecte amb molts altres membres de l’equip en diferents zones horàries i a diferents velocitats.
- És un llenguatge de programació de nivell 5 que garanteix múltiples avantatges per als programadors.
- Atès que les aplicacions AI utilitzen algoritmes d’aprenentatge de màquines, escriure codi des de zero (en lloc de biblioteques prèviament elaborades) triga més a compilar que el codi Java.
4) Lisp
Creat originalment el 1958, LISP és un llenguatge de programació funcional, cosa que també significa que tot a LISP és una expressió. Dit d’una altra manera, cada línia de codi fa alguna cosa específica. Al principi pot semblar una mica complicat, però podeu escriure una funció per fer tot el que vulgueu, de manera que comprendre i crear la sintaxi LISP és més fàcil que aprendre des de zero un idioma completament nou.
Per tant, si teniu algun tipus d’experiència de programació, encara que sigui Python o C ++, l’aprenentatge de Lisp no serà un problema per a vosaltres.
Beneficis d’utilitzar Lisp en IA
- Gairebé tots els principals marcs d’aprenentatge profund es basen en Lisp per a les seves operacions bàsiques, cosa que ens proporciona molta flexibilitat a l’hora d’escollir biblioteques o eines.
- El codi s’executa ràpidament, sense haver de considerar els detalls mediambientals.
- És adequat per a operacions abstractes: els models més simples s’utilitzen per explicar models més profunds, de manera que els programadors no necessiten entendre el funcionament dels components individuals.
- Si una predicció basada en el model inicial resulta equivocada, l'ús de Lisp ens estalvia temps després, de manera que la reescriptura del model es fa relativament senzill i no interfereix massa amb el progrés de l'obra.
5) pròleg
Prolog és un llenguatge de programació declaratiu en el qual podem descriure l’objectiu que s’ha d’aconseguir sense escriure la implementació exacta. En pròleg, el coneixement està representat per fets i regles. Els fets són declaracions sobre objectes, com ara que Diligaba és bonic o que Zhang Yining és immillorable al tennis de taula.
Les regles descriuen com inferir nous fets a partir dels fets existents, per exemple, si es diu que una persona té molts fills, aleshores el fet inferit serà que la persona tingui almenys 2 fills. Es tracta d’un mètode d’AI que permet als programadors passar menys temps en algoritmes i més temps pensant en objectius.
Beneficis d’utilitzar pròleg en IA
- El pròleg pot processar grans quantitats de dades ràpidament.
- Prolog té una reputació per les seves declaracions i les persones que l’utilitzen solen ser més intel·ligents que el programador mitjà.
- Prolog ajuda a augmentar la velocitat i la precisió d’aquests programes.
- Si voleu que el vostre programa sigui perceptiu amb el pas del temps (com Skynet), el pròleg pot ser el que busqueu. Això es deu al fet que pot modificar el vostre programa, millorant significativament les seves capacitats.
6) C++
C ++ és un popular llenguatge de programació de propòsit general. És un llenguatge d’alt nivell desenvolupat per un equip d’informàtics dirigit per Bjarne Stroustrup de Bell Labs. Funciona amb sistemes operatius Windows, Linux i Mac OS X, així com en dispositius mòbils com telèfons intel·ligents i tablets.c ++ s'han utilitzat per desenvolupar jocs, aplicacions i programes gràfics.
C ++ ens pot ajudar a crear molts altres programes de programari, inclosos els dissenyats per utilitzar -los en tecnologies d’intel·ligència artificial. No obstant això, a causa de la seva complexitat i la seva lenta velocitat de desenvolupament, no és adequat per a tasques com el disseny de GUI (interfície gràfica d'usuari) o un prototipat ràpid.
Beneficis d’utilitzar C ++ a Ai
- C ++ ajuda en el prototipat i la producció d'aprenentatge automàtic perquè ens ajuda a carregar models complexos a la memòria fàcilment i ràpidament.
- També ens permet experimentar ràpidament amb nous models o redissenyar models existents sense temps de càrrega excessius ni sacrificar la potència de processament.
- C ++ és una de les millors opcions a l’hora de desenvolupar un codi d’alt rendiment que requereix un accés ràpid a molts magatzems de dades.
- Si hem d’utilitzar un determinat algorisme o si utilitzem una aplicació que requereixi una funcionalitat que encara no estigui integrada en l’idioma i que algú altre ja hagi escrit el que necessitem, en la majoria dels casos aquests mòduls són de codi obert, és a dir, que podem Només heu d'utilitzar o modificar el que algú altre ha escrit.
7) Haskell
Haskell és un llenguatge basat en funcions, que condueix al fet que totes les expressions de Haskell produeixen només un valor. Com que no hi ha variables, Haskell es basa molt en la recursió per crear codi, però hi ha alguns tipus mubles, especialment llistes i matrius.
Hi ha algoritmes complexos que requereixen diversos passos per aconseguir el resultat desitjat, en aquest cas Haskell és una elecció ideal. Una de les seves característiques més atractives és el seu sistema de tipus, Haskell no té valors nuls, no es pot emmagatzemar res en una variable i no es pot passar cap paràmetre.
Beneficis d’utilitzar Haskell en IA
- Haskell conté un sistema de tipus robust per evitar diversos errors de tipus al vostre codi.
- Tot i que altres idiomes no ens ajuden fàcilment a escriure codi concis, Haskell sí. Per tant, utilitzar Haskell és una bona opció per a projectes que impliquen moltes dades.
- La senzillesa de Haskell també ens ajuda a treballar en diversos projectes alhora.
- Un dels avantatges evidents d’utilitzar Haskell és la seva velocitat. Els programes escrits a Haskell solen funcionar més ràpidament que els programes escrits en altres llenguatges de programació perquè és tan senzill.
8) JavaScript
JavaScript és un llenguatge de programació àmpliament utilitzat que és fonamental per a la intel·ligència artificial, ajudant -nos a construir -ho tot, des de chatbots fins a la visió informàtica. Amb la seva flexibilitat i la seva forta comunitat de desenvolupadors, JavaScript s'ha convertit ràpidament en un dels idiomes més populars per a l'AI.
Des de la creació de JavaScript el 1995, l’hem utilitzat per escriure molts comportaments semblants a l’ésser humà, com ara el reconeixement facial i els programes de generació d’art. Si bé les organitzacions es publicaran alguns sistemes obsolets, JavaScript seguirà sent una habilitat essencial per a qualsevol desenvolupador que vulgui endinsar -se en el camp de la IA.
Avantatges d’utilitzar JavaScript en IA
- L’elevat grau de flexibilitat de JS permet utilitzar -lo amb els diversos sistemes operatius, navegadors i màquines virtuals que utilitzen els desenvolupadors.
- JS no s’ha de portar d’un sistema a un altre, ja que molts sistemes poden funcionar amb arquitectures similars.
- JS es pot utilitzar àmpliament en qualsevol camp.
- JS està basat en la web o el navegador i la codificació és relativament lleugera sense molts requisits tècnics.
9) Julia
AI és una àrea de recerca calenta i Julia està ben posicionada en aquest camp.Jeff Bezanson, Stefan Karpinski, viral B. Shah, i el seu equip van construir aquest llenguatge des de zero basat en el rendiment numèric. Julia funciona en gairebé qualsevol sistema operatiu, I, a més, utilitza molts dels conceptes de codificació de propòsit general que ja hem dominat conceptes de codificació de propòsit general com ara bucles i declaracions condicionals Fàcil d’aprendre.
L’entorn de desenvolupament de Julia no és ideal en aquest moment (hi ha alguns treballs d’eines de desenvolupament), però millorarà amb el pas del temps, ja que cada vegada hi ha més persones que construeixen eines al voltant dels llenguatges de programació.
Beneficis d’utilitzar Julia en IA
- És un llenguatge de programació d’alt nivell i d’alt rendiment dissenyat per a la informàtica científica.
- Les declaracions de Julia són estèticament agradables i concises, de manera que podeu centrar -vos en la resolució del problema en lloc d’escriure un nou codi.
- Amb Julia, podeu generar un codi més clar i més ràpid amb menys errors mentre estalvieu temps.
- Un dels majors avantatges de Julia és que és de codi obert i gratuït, cosa que significa que qualsevol pot accedir al seu codi.
Resumir
En resum, hi ha diversos llenguatges de programació que podem utilitzar per desenvolupar IA. Cap llenguatge és perfecte, alguns se centren en la velocitat de desenvolupament, alguns tenen l’avantatge natural del modelat probabilístic, mentre que d’altres treballen perfectament amb el programari existent. El llenguatge de programació que cal utilitzar depèn en última instància de les nostres necessitats reals. L’article conclou compartint una llista de llenguatges de programació d’ús comú el 2021 amb informació percentual extrema.
Taula de percentatge extremadament percentatge de llenguatges de programació d'ús comú el 2021
