8 лучших языков программирования для разработки ИИ в 2022 году

Поскольку ранее Facebook предлагал новые технологические инновации, такие как Meta, стоит изучить, как искусственный интеллект повлияет на будущее разработки программного обеспечения.

Если не считать научно-фантастического фильма 2001 года с Хейли Джоэлом Осментом, искусственный интеллект — сложная и глубокая предметная область.

Существует огромный мир возможностей, когда машины являются разумными существами.

Только в маркетинге использование искусственного интеллекта может иметь большое значение.

И недавние исследования показывают, что большинство проектов искусственного интеллекта ориентированы на рынок.

Должно быть понятно, почему эти проекты будут привлекательны для растущего бизнеса, такого как ваш.

Но это не все, на что способен искусственный интеллект. И как только вы узнаете, как разрабатывать искусственный интеллект, вы сможете делать все это.

Сегодня вы познакомитесь с восемью языками программирования для решения проектов искусственного интеллекта:

Чтобы узнать больше о том, что эти языки могут сделать для вас, следите за обновлениями!

Что такое искусственный интеллект?

Если вы думаете, что искусственный интеллект создает пугающие альтернативные реальности, вы не одиноки.

Любой, кто видел Терминатора, хорошо знает, что когда вы начинаете наделять машины человеческими чертами, все идет наперекосяк — быстро!

На самом деле вероятность того, что роботы-убийцы будут угрожать вашему существованию в ближайшее время, довольно мала.

В его ядре, искусственный интеллект (ИИ) относится к интеллектуальным машинам.

Действительно, если вы когда-либо работали с цифровым устройством, которое не знало, как отличить верх от низа или выполнить простую задачу, вам, вероятно, понравился бы искусственный интеллект.

Без сомнения, вы уже используете искусственный интеллект как есть. Вы знаете тот голос робота, с которым вы разговариваете в своем телефоне? Это технология искусственного интеллекта у вас под рукой.

С точки зрения бизнеса искусственный интеллект имеет ряд преимуществ. Например, большинство инструментов автоматизации маркетинга полагаются на ИИ.

Именно так лучшие инструменты создают и организуют кампании, а также собирают информацию для повышения эффективности вашего бренда. И это только один пример.

В эту эпоху цифровой трансформации вы обязательно увидите появление ИИ в многочисленных сценариях, работающих вместе с людьми и предлагающих упреждающие решения повседневных проблем.

8 лучших языков программирования для разработки ИИ

Разработка ИИ не для слабонервных.

Встраивание искусственного интеллекта в ваше программное обеспечение требует определенного набора навыков и, в этой заметке, смежного стека технологий, чтобы разработка прошла гладко.

Ниже приведены восемь языков программирования, хорошо подходящих для разработки ИИ.

1. Питон

Python — это высокоуровневый язык программирования общего назначения.

Разработчики ценят Python за его простой синтаксис и объектно-ориентированный подход к сопровождению кода.

Но хотя Python кажется дружелюбным, он хорошо оснащен для работы с большими и сложными проектами.

Инжиниринг данных остается частым вариантом использования Python, как и машинное обучение.

Машинное обучение — это подмножество ИИ, которое включает использование алгоритмов для обучения машин.

TensorFlow — самая популярная платформа Python для разработки ИИ. Это библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом, в которой вы можете обучать глубокие нейронные сети.

Другие ранее существовавшие библиотеки и фреймворки включают:

Помимо машинного обучения, вы можете использовать эти технологии для обработки естественного языка (NLP) и оценки сложных математических выражений.

НЛП — это то, что приложения умных помощников, такие как Google и Alexa, используют, чтобы понять, что вы говорите, и отреагировать соответствующим образом.

Еще одна замечательная особенность Python заключается в том, что это один из самых простых языков для изучения, несмотря на то, на что он способен!

2. Лисп

Lisp (исторически стилизованный под LISP) — один из старейших языков, используемых для разработки ИИ.

Созданный в 1958 году, Lisp является сокращением от обработки списков, одного из его первых приложений.

К 1962 году с помощью создателя Джона Маккарти язык продвинулся до уровня, способного решать проблемы искусственного интеллекта.

В наши дни этот язык так же эффективен, но из-за его сложного синтаксиса и сложных библиотек разработчики редко выбирают Lisp первыми.

Тем не менее, существует множество проектов ИИ, в которых опыт Lisp может быть большим преимуществом, включая, помимо прочего:

• Быстрое прототипирование
• Создание динамического объекта
• Выполнение структур данных как программ
• Изменение программ как данных
• Обязательный вывоз мусора

В целом, Лисп известен в недавней истории своей чрезвычайной гибкостью и способностью превращать мысли в реальность.

3. Ява

Java — ценный серверный язык.Его ключевой особенностью является то, что вы можете использовать Java практически в любом месте, на любой платформе, через его виртуальную машину.

Хотя разработчики Android также могут работать с Kotlin, Java является родным языком для разработки приложений для Android.

Разработчики мобильных приложений прекрасно понимают, что искусственный интеллект — прибыльный тренд в разработке приложений.

Таким образом, печально известное FaceApp в дополнение к утилитарному Google Assistant служат примерами приложений для Android с искусственным интеллектом, встроенным через Java.

Даже за пределами мобильных приложений в Java есть довольно много библиотек машинного обучения для глубокого обучения и обработки естественного языка.

Проверьте следующее, если вы планируете использовать Java для своих нужд машинного обучения:

• Глубокая библиотека Java
• Кубефлоу
• OpenNLP
• Библиотека машинного обучения Java
• Невроф

Кроме того, объектно-ориентированный дизайн Java значительно упрощает работу с языком, и он обязательно пригодится в проектах ИИ.

4. С++

C++ существует уже довольно давно и, по общему признанию, является низкоуровневым.

Это означает, что C++ хорошо работает с оборудованием и машинами, но не так хорошо с теоретической частью программного обеспечения.

Тем не менее, на практике Возможности C++ для низкоуровневого программирования делают его идеальным для работы с моделями ИИ в производственной среде..

Вы можете создавать нейронные сети с нуля, используя C++, и переводить пользовательский код в нечто, понятное машинам.

Если подумать, многие из самых известных библиотек машинного обучения были созданы на C++.

По этим причинам C++ по-прежнему привлекает большое внимание в мире искусственного интеллекта. Не стоит недооценивать возможности C++!

5. Р

R — популярный язык как для начинающих, так и для профессиональных статистиков.

Честно говоря, R — не лучший язык для искусственного интеллекта. Но это очень удобно при обработке чисел.

В разработке ИИ данные имеют решающее значение, поэтому, если вы хотите точно анализировать и представлять данные, все станет немного математическим.

R может быть вашим сияющим светом в темном туннеле.С точки зрения получения цифр, он на самом деле лучше, чем Python.

Вот некоторые пакеты R, которые вы можете изучить:

• Gmodels — предоставляет инструменты для подгонки моделей.
• Tm — фреймворк для приложений для анализа текста
• OneR — используется для реализации классификации One Rule Machile Learning.

6. Юлия

Julia — один из новых языков для разработки ИИ. Но это не должно удерживать вас от выбора этого языка для вашего следующего проекта ИИ.

Хотя его сообщество на данный момент невелико, Julia по-прежнему попадает в большинство списков как один из лучших языков для искусственного интеллекта.

Вы можете списать его невинную славу на счет динамического интерфейса и захватывающей графики для визуализации данных.

Добавьте сюда управление памятью, отладку и метапрограммирование, и вы скоро поймете, о чем идет речь.

Широкий спектр основных функций Julia также включает прямую поддержку функций C, систему динамических типов, а также параллельные и распределенные вычисления.

Строго говоря, в отношении разработки ИИ Джулия содержит готовые модели, помощь по алгоритмам и несколько пакетов для вероятностного программирования, а именно:

• MLJ.jl
• Поток, Дж
• Тьюринг, мл.
• Металлист

7. Пролог

Пролог, сочетание логического программирования, существует с 1972 года. Несмотря на свой возраст, Prolog хорошо подходит для правильных проектов.

В Прологе вместо использования закодированных последовательностей вы просто намечаете базовый набор фактов, правил, целей и запросов.

В результате Пролог подходит для сопоставления с образцом, особенно когда задействовано НЛП.

Например, первый чат-бот в истории назывался ELIZA и был написан на Прологе.

Система логики Пролога сыграла большую роль в способности ELIZA присваивать значения словам и переупорядочивать их для формирования вопроса.

Основные принципы Пролога следующие:

‣ факты определить истинные утверждения
‣ правила определить операторы с дополнительными условиями
‣ цели определить, где размещаются представленные отчеты с учетом базы знаний
‣ запросы определить, как сделать утверждения верными, и окончательный анализ фактов и правил

Удивительно, но эти основы составляют суть мастерства Пролога.

В настоящее время облачные технологии позволяют чат-ботам иметь целый набор данных для доступа к новой и старой информации, а это означает, что чат-боты намного умнее, чем во времена Пролога.

8. Хаскелл

Haskell — статически типизированный и чисто функциональный язык программирования. Вкратце это означает, что Haskell гибок и выразителен.

Его готовность к абстракции снижает необходимость тратить большое количество времени на отладку ошибок.

А эффективное управление памятью, система типов и методы повторного использования кода Haskell только добавляют ему привлекательности.

Но одна из самых интересных особенностей Haskell заключается в том, что это ленивый язык программирования.

Таким образом, Haskell оценивает фрагменты кода только тогда, когда это необходимо. Конечно, это может быть плюсом или минусом, в зависимости от того, как вы на это смотрите.

В целом привлекательность Haskell для разработчиков ИИ заключается в том, что этот язык эффективен. Вы потратите больше времени на размышления, чем на ввод текста.

Используйте ИИ в своем следующем проекте

Искусственный интеллект — это не шутки. Вы используете машины каждый день, чтобы упростить себе жизнь — от вождения до записи встреч в цифровом календаре.

Что происходит, когда ваши машины точно знают, чего вы хотите, и обладают достаточным интеллектом, чтобы удовлетворить ваши потребности без подсказок?

На личном уровне такая перспектива великолепна. На деловом уровне есть еще кое-что, что может порадовать.

Развертывание одного из вышеперечисленных языков в вашем технологическом стеке — лишь незначительная часть создания компетентного программного обеспечения для искусственного интеллекта.

Первый шаг — найти команду, которая сможет обеспечить успех вашего проекта. Задача Трио — помочь вам построить эту команду.

Свяжитесь с Trio сейчас, чтобы узнать больше о том, что мы можем сделать!