La inteligencia artificial ha existido desde la década de 1950, pero es solo en la última década que los desarrolladores de software han podido incorporar la IA en aplicaciones como esperaban. Los lenguajes de programación son la columna vertebral de los proyectos de desarrollo de IA, y con su ayuda, los desarrolladores de software pueden crear nuevas soluciones de IA sin tener que conocer lenguajes altamente especializados que solo los científicos usan para comunicarse entre sí.
Entonces, ¿cómo se utiliza la IA en todas las industrias a nivel mundial?
En este artículo, cubriremos algunos de los lenguajes de programación que son más adecuados para la IA y las ventajas que ofrecen estos idiomas.
1) Python
Python es una gran opción para la IA debido a su poderosa ciencia de datos y capacidades de aprendizaje automático. Su rápido potencia computacional y su legibilidad lo convierten en una mejor opción para los científicos de datos. Con Python, los científicos de datos pueden analizar conjuntos de datos grandes y complejos sin preocuparse por la velocidad computacional.
Python tiene una extensa lista de paquetes relacionados con la IA, como pybrain, neuraltalk2 y pytorch. Pytorch ha lanzado recientemente. Igualdad.
Estas características únicas incluyen precisión variable además de la aceleración de GPU para redes de aprendizaje profundo, y la última versión de Pytorch también admite múltiples dispositivos. Esto también hace que Python sea más fácil de aprender que C ++ o Java (de ahí su popularidad entre los principiantes). Python también es uno de los idiomas más populares utilizados por los profesionales.
Dado que los desarrolladores agregan constantemente nuevas bibliotecas o actualizan las existentes, Python no se queda atrás de otros idiomas en términos de desarrollo. Si conoce C ++ o Java, pero no está demasiado familiarizado con las redes neuronales o los métodos de aprendizaje profundo, en ese caso, puede elegir fácilmente lo que necesita con la ayuda de más de 830 clases en la biblioteca Numpy.
Beneficios del uso de Python en AI
- Python tiene muchas bibliotecas disponibles que pueden simplificar la programación a través del aprendizaje automático.
- Si está trabajando en un proyecto basado en AI, las bibliotecas de Python pueden satisfacer todas sus necesidades.
- Como nuevo desarrollador, sería más apropiado aprender Python, ya que tiene una curva de aprendizaje más simple y es más fácil de aprender en comparación con la mayoría de los lenguajes de programación.
- Tiene un poderoso marco de aprendizaje automático, pybrain y una comunidad de usuarios activa donde los desarrolladores siempre pueden hacer preguntas y obtener respuestas relevantes.
2) Lenguaje R
El lenguaje R es un lenguaje de programación de código abierto que admite análisis estadístico y computación científica. R El lenguaje de programación nos ayuda a generar gráficos interactivos y otras visualizaciones avanzadas. Puede manejar todo tipo de análisis de datos, desde regresión lineal simple hasta simulaciones 3D complejas. Y cualquiera puede usar R.
Como lenguaje de programación, R se utiliza en una amplia gama de aplicaciones, desde la informática estadística hasta las técnicas de aprendizaje automático. R es una programación orientada a objetos, altamente escalable, capaz de realizar cálculos de alto rendimiento sin interrupción y lo suficientemente versátil como para ser utilizado Predicción con una gran base de usuarios.
Beneficios de usar R en AI
- El lenguaje R es extremadamente potente computacionalmente cuando se trata de grandes cantidades de datos.
- La capacidad del lenguaje R para aplicar funciones matemáticas también lo hace más popular para crear programas con procesos de toma de decisiones complejos.
- El lenguaje R es una herramienta de código abierto nos proporciona la misma funcionalidad sin cobrar ninguna tarifa.
- El lenguaje R sobresale para encontrar nuevos patrones en conjuntos de big data. Esta característica del lenguaje R es especialmente popular entre las empresas de riesgo que necesitan analizar la información del cliente y utilizar esa información en marketing y operaciones comerciales.
3) Java
Java está calificado como uno de los lenguajes de programación más populares en la actualidad. Con su naturaleza orientada a objetos, Java nos permite realizar tareas sin esfuerzo y rápidamente; Es fácil usar funciones de subproces y múltiples lecturas en Java, ya que tiene soporte incorporado para la concurrencia.
Muchos lenguajes de programación (como Ruby on Rails, Python y Node.js) se pueden usar junto con Java porque todos proporcionan marcos completos para trabajar con ellos.
Beneficios del uso de Java en AI
- El lenguaje de programación Java tiene varias características que lo hacen particularmente adecuado para desarrollar programas de IA. Java es un lenguaje de programación de alto nivel orientado a objetos.
- Java es altamente legible, una característica que se vuelve extremadamente importante cuando los desarrolladores a menudo trabajan en un proyecto grande con muchos otros miembros del equipo en diferentes zonas horarias y a diferentes velocidades.
- Es un lenguaje de programación de nivel 5 que garantiza múltiples beneficios para los programadores.
- Dado que las aplicaciones de IA utilizan algoritmos de aprendizaje automático, escribir código desde cero (en lugar de bibliotecas prefabricadas) tarda más en compilarse que el código Java.
4) Lisp
Originalmente creado en 1958, LISP es un lenguaje de programación funcional, lo que también significa que todo en LISP es una expresión. En otras palabras, cada línea de código hace algo específico. Puede sonar un poco complicado al principio, pero puede escribir una función para hacer lo que desee, por lo que comprender y construir la sintaxis LISP es más fácil que aprender un idioma completamente nuevo desde cero.
Entonces, si tiene algún tipo de experiencia en programación, incluso si es Python o C ++, entonces aprender LISP será obvio para usted.
Beneficios de usar Lisp en AI
- Casi todos los principales marcos de aprendizaje profundo dependen de LISP para sus operaciones centrales, lo que nos brinda mucha flexibilidad al elegir bibliotecas o herramientas.
- El código se ejecuta rápidamente, sin tener que considerar los detalles ambientales.
- Es muy adecuado para operaciones abstractas: los modelos más simples se utilizan para explicar modelos más profundos, por lo que los programadores no necesitan comprender cómo funcionan los componentes individuales.
- Si una predicción basada en el modelo inicial resulta incorrecta, usar Lisp nos ahorra tiempo más tarde, por lo que reescribir el modelo se vuelve relativamente simple y no interfiere demasiado con el progreso del trabajo.
5) Prólogo
Prolog es un lenguaje de programación declarativo en el que podemos describir el objetivo que se logrará sin escribir la implementación exacta. En Prolog, el conocimiento está representado por hechos y reglas. Los hechos son declaraciones sobre objetos, como esa diligaba es bonita o que Zhang Yining es inmejorable en el tenis de mesa.
Las reglas describen cómo inferir nuevos hechos de los hechos existentes, por ejemplo, si se dice que una persona tiene muchos hijos, entonces el nuevo hecho inferido será que la persona tiene al menos 2 hijos. Este es un método de IA que permite a los programadores pasar menos tiempo en algoritmos y más tiempo pensando en los objetivos.
Beneficios del uso de Prolog en AI
- Prolog puede procesar grandes cantidades de datos rápidamente.
- Prolog tiene una reputación por sus declaraciones y las personas que las usan generalmente son más inteligentes que el programador promedio.
- Prolog ayuda a aumentar la velocidad y la precisión de estos programas.
- Si desea que su programa se vuelva perceptivo con el tiempo (como Skynet), ¡Prolog puede ser justo lo que está buscando! Esto se debe a que puede modificar su programa mejorando significativamente sus capacidades.
6) C++
C ++ es un lenguaje de programación de propósito general popular. Es un lenguaje de alto nivel desarrollado por un equipo de informáticos dirigido por Bjarne Stroustrup de Bell Labs. Se ejecuta en los sistemas operativos Windows, Linux y Mac OS X, así como en dispositivos móviles como teléfonos inteligentes y tabletas. C ++ se ha utilizado para desarrollar juegos, aplicaciones y programas de gráficos.
C ++ puede ayudarnos a crear muchos otros programas de software, incluidos los diseñados para su uso en tecnologías de inteligencia artificial. Sin embargo, debido a su complejidad y velocidad lenta de desarrollo, no es adecuado para tareas como el diseño de GUI (interfaz de usuario gráfico) o prototipos rápidos.
Beneficios de usar c ++ en AI
- C ++ ayuda en la creación de prototipos y producción de aprendizaje automático porque nos ayuda a cargar modelos complejos en la memoria de manera fácil y rápida.
- También nos permite experimentar rápidamente con nuevos modelos o rediseñar los modelos existentes sin tiempos de carga excesivos o sacrificar la potencia de procesamiento.
- C ++ es una de las mejores opciones al desarrollar un código de alto rendimiento que requiere un acceso rápido a muchas tiendas de datos.
- Si necesitamos usar un algoritmo determinado o si estamos utilizando una aplicación que requiera funcionalidad que aún no esté integrada en el idioma y alguien más puede haber escrito lo que necesitamos, en la mayoría de los casos estos módulos son de código abierto, lo que significa que podemos Simplemente use o modifique lo que alguien más ha escrito.
7) Haskell
Haskell es un lenguaje puramente basado en funciones, que lleva al hecho de que todas las expresiones en Haskell solo producen un valor. Dado que no hay variables, Haskell se basa en gran medida en la recursión para crear código, pero hay algunos tipos mutables, especialmente listas y matrices.
Hay algoritmos complejos que requieren múltiples pasos para lograr el resultado deseado, en cuyo caso Haskell es una opción ideal. Una de sus características más atractivas es su sistema de tipo, Haskell no tiene valores nulos, no puede almacenar nada en una variable y no puede pasar ningún parámetro.
Beneficios del uso de Haskell en AI
- Haskell contiene un sistema de tipo robusto para evitar errores de tipo múltiple en su código.
- Si bien otros idiomas no nos ayudan fácilmente a escribir un código conciso, Haskell sí. Por lo tanto, usar Haskell es una buena opción para proyectos que involucran muchos datos.
- La simplicidad de Haskell también nos ayuda a trabajar en múltiples proyectos al mismo tiempo.
- Una ventaja obvia de usar Haskell es su velocidad. Los programas escritos en Haskell generalmente se ejecutan más rápido que los programas escritos en otros lenguajes de programación porque es muy simple.
8) JavaScript
JavaScript es un lenguaje de programación ampliamente utilizado que es fundamental para la inteligencia artificial, ayudándonos a construir todo, desde chatbots hasta visión por computadora. Con su flexibilidad y una fuerte comunidad de desarrolladores, JavaScript se ha convertido rápidamente en uno de los idiomas más populares para la IA.
Desde la creación de JavaScript en 1995, la hemos usado para escribir muchos comportamientos similares a los humanos, como el reconocimiento facial y los programas de generación de arte. Si bien las organizaciones eliminarán algunos sistemas obsoletos, JavaScript seguirá siendo una habilidad esencial para cualquier desarrollador que quiera sumergirse en el campo de la IA.
Beneficios del uso de JavaScript en AI
- El alto grado de flexibilidad de JS permite que se use con los diversos sistemas operativos, navegadores y máquinas virtuales que los desarrolladores están utilizando.
- JS no tiene que portarse de un sistema a otro, ya que muchos sistemas pueden ejecutarse con arquitecturas similares.
- JS puede usarse ampliamente en cualquier campo.
- JS está basado en la web o en el navegador y la codificación es relativamente ligera sin muchos requisitos técnicos.
9) Julia
AI es un área de investigación caliente, y Julia está bien posicionada en este campo. Jeff Bezanson, Stefan Karpinski, Viral B. Shah y su equipo construyeron este idioma desde cero en función del rendimiento numérico. Julia se ejecuta en casi cualquier sistema operativo, y además utiliza muchos de los conceptos de codificación de uso general que ya hemos dominado conceptos de codificación de uso general, como bucles y declaraciones condicionales, por lo que es fácil para aprender.
El entorno de desarrollo de Julia no es ideal en este momento (hay algunos trabajos de desarrollo por hacer), pero mejorará con el tiempo a medida que más y más personas creen herramientas en torno a los lenguajes de programación.
Beneficios de usar Julia en AI
- Es un lenguaje de programación de alto nivel y de alto rendimiento diseñado para la informática científica.
- Las declaraciones de Julia son estéticamente agradables y concisas para que pueda concentrarse en resolver el problema en sí mismo en lugar de escribir un nuevo código.
- Con Julia, puede generar un código más claro y más rápido con menos errores al ahorrar tiempo.
- Una de las mayores ventajas de Julia es que es de código abierto y gratuita, lo que significa que cualquiera puede acceder a su código.
Resumen
Para resumir, hay múltiples lenguajes de programación que podemos usar para desarrollar IA. Ningún lenguaje es perfecto, algunos se centran en la velocidad del desarrollo, algunos tienen la ventaja natural del modelado probabilístico, mientras que otros trabajan sin problemas con el software existente. El lenguaje de programación para usar en última instancia depende de nuestras necesidades reales. El artículo concluye compartiendo una lista de lenguajes de programación comúnmente utilizados en 2021 con información porcentual extrema.
Tabla de porcentaje extremadamente utilizado de lenguajes de programación de uso común en 2021
