10 лучших языков программирования для разработки ИИ
Языки программирования известны своей универсальностью, и каждый из них способен на великие подвиги в правильных руках. Технология AI (искусственного интеллекта) также полагается на них для правильного функционирования при мониторинге системы, запуске команд, отображении контента и т. Д.
Как программист, вы должны знать лучшие языки для разработки ИИ. Ниже приведены 10 вариантов, которые следует учитывать, и то, как они могут принести пользу вашим умным проектам.
1. Python
Удобство использования Python больше, чем что-либо другое, делает его самым популярным выбором среди разработчиков ИИ. Тем не менее, это также высокопроизводительный и широко используемый язык программирования, способный выполнять сложные процессы для всех видов задач и платформ.
Искусственный интеллект достаточно сложен, поэтому инструмент, который упрощает вашу жизнь кодирования, неоценим, экономя ваше время, деньги и терпение.
Еще одно преимущество, которое следует учитывать, – это безграничная поддержка со стороны библиотек и форумов. Если вы можете создавать настольные приложения на Python с помощью библиотеки графического интерфейса Tkinter, представьте, что вы можете создать с помощью библиотек машинного обучения, таких как NumPy и SciPy.
2. Java
Вот еще один язык программирования, который выигрывает у программистов с ИИ своей гибкостью, простотой использования и обширной поддержкой. Java не такой быстрый, как другие инструменты кодирования, но он мощный и хорошо работает с приложениями AI.
Одной из ключевых особенностей является совместимость между платформами, поэтому вам не нужно переписывать код каждый раз, когда вы используете другую систему. Java также дает хорошие визуальные эффекты. Вам не нужно так сильно беспокоиться о качестве вашей графики AI.
Кодирования требуется больше, чем Python, но общие результаты Java при работе с искусственным интеллектом явно делают его одним из лучших языков программирования для этой технологии.
3. JavaScript
Плюсы и минусы аналогичны Java, за исключением того, что JavaScript больше используется для динамических и безопасных веб-сайтов. Программисты, которые не против программирования, предпочтут его вместо Python.
Его возможности AI в основном включают интерактивность, которая без проблем работает с другими исходными кодами, такими как CSS и HTML. Он может управлять внешними и внутренними функциями, от кнопок и мультимедиа до хранения данных.
JavaScript также получил поддержку со стороны программистов и целых сообществ. За идеями ознакомьтесь с библиотеками, такими как React.js, jQuery и Underscore.js.
4. Скала
Scala взяла среду виртуальной машины Java (JVM) и разработала лучшее решение для программирования интеллектуального программного обеспечения. Он совместим с Java и JavaScript, делая процесс кодирования проще, быстрее и продуктивнее.
Благодаря мощным функциям Scala, таким как высокопроизводительные функции, гибкие интерфейсы, сопоставление шаблонов и инструменты браузера, его усилия по впечатлению программистов окупаются. Теперь это один из лучших языков для разработки ИИ.
Еще одно преимущество, о котором следует помнить, – это Scaladex, индекс, содержащий все доступные библиотеки Scala и их ресурсы.
5. Лисп
Lisp, разработанный в 1960-х годах, является старейшим языком программирования для разработки ИИ. Он очень умный и адаптируемый, особенно хорош для решения проблем, написания кода, который сам себя изменяет, создания динамических объектов и быстрого прототипирования.
Однако есть и недостатки. Синтаксис Лиспа необычен по сравнению с современными компьютерными языками, что затрудняет его интерпретацию. Соответствующие библиотеки также ограничены, не говоря уже о программистах, которые могут вам посоветовать.
Несмотря на свои недостатки, Lisp все еще используется, и стоит изучить, что он может предложить вашим проектам AI. Grammarly, DART и Routinic – вот некоторые из его историй успеха.
6. R
Если вы работаете с ИИ, который включает в себя анализ и представление данных, R – ваш лучший язык программирования. Это инструмент с открытым исходным кодом, который может обрабатывать данные, автоматически применять их по своему усмотрению, сообщать о закономерностях и изменениях, помогать с прогнозами и т. Д.
Помимо в основном выполнения статистических функций, R – сложный язык для изучения, и его следует использовать в сочетании с другими надежными инструментами для создания всестороннего программного обеспечения и продуктивного рабочего процесса для вашего бизнеса.
Но недостаток диапазона R компенсируется высокой совместимостью и отличным стилем при создании визуальных элементов, таких как графики и диаграммы, независимо от того, насколько они детализированы.
7. Пролог
Для более логичного способа программирования вашей системы искусственного интеллекта взгляните на Prolog. Программное обеспечение, использующее его, следует базовому набору фактов, правил, целей и запросов вместо последовательностей закодированных инструкций.
Prolog может понимать и сопоставлять шаблоны, логически находить и структурировать данные, а также автоматически возвращаться к процессу, чтобы найти лучший путь. В целом, лучший способ использовать этот язык в ИИ – это решение проблем, когда Prolog ищет решение – или несколько.
Отсюда его использование в чат-ботах и виртуальных помощниках, таких как IBM Watson. Подумайте, насколько просты, но полезны эти формы умного общения. Prolog может быть не таким универсальным и простым в использовании, как Python или Java, но он может предоставить неоценимую услугу.
8. Юлия
Julia – еще один высококлассный продукт, который просто не получил должного статуса или поддержки сообщества. Тем не менее, его возможности не разочаровывают. Этот язык программирования полезен для общих задач, но лучше всего работает с числами и анализом данных.
Он предлагает несколько инструментов для создания динамического интерфейса и впечатляющей графики, например, для визуализации ваших данных. Также есть управление памятью, метапрограммирование и отладка для повышения эффективности.
Что касается возможностей искусственного интеллекта, Джулия отлично подходит для любого проекта машинного обучения. Если вам нужны готовые модели, помощь с алгоритмами или игра с вероятностным программированием, вас ждет целый ряд пакетов, включая MLJ.jl, Flux.jl, Turing.jl и Metalhead.
9. Haskell
Если вам нужна чистая функциональность превыше всего, Haskell – хороший язык программирования для изучения. Чтобы освоить его для разработки ИИ, может потребоваться время, отчасти из-за ограниченной поддержки.
Но его возможности абстракции делают его очень гибким, особенно при работе с ошибками. Основными преимуществами Haskell являются эффективное управление памятью и система типов, а также ваша способность повторно использовать код.
Это также ленивый язык программирования, то есть он оценивает фрагменты кода только при необходимости. С одной стороны, это может помочь произвести очень умный процесс. С другой стороны, это может закончиться запаздыванием. Даже в этом случае правильная настройка может сделать Haskell достойным инструментом для разработчиков ИИ.
10. C ++
Это может быть один из самых популярных языков, но он не так эффективен для разработки ИИ, как предыдущие варианты. Основная проблема в отношении ИИ – это синтаксис C ++. Слишком сложно быстро создать полезный код для приложений машинного обучения или глубокого обучения.
В то же время у нас не было бы TensorFlow, ключевого фреймворка машинного обучения, без C ++. Он остается мощным и гибким инструментом для разработки программного обеспечения, поэтому вы должны помнить о нем для определенных задач и наряду с другими инструментами.
Например, такие поисковые системы, как Google, используют возможности своей памяти и быстрые функции, чтобы обеспечить малое время отклика и эффективную систему ранжирования. Другими словами, не стесняйтесь использовать C ++, но делайте это осторожно.
Узнайте, что можно создать с помощью программирования на основе искусственного интеллекта
У вас есть несколько языков программирования для разработки ИИ на выбор, в зависимости от того, насколько простым или техническим вы хотите, чтобы ваш процесс был. Еще один фактор, который следует учитывать, – какая система лучше всего подходит для разрабатываемого вами программного обеспечения.
Один из способов ответить на этот вопрос – взглянуть на уже существующие популярные приложения. Что они делают? Как работают их основные или интерактивные функции? Какие языки они используют? Чем больше узнаешь, тем больше идей у тебя появится.