Qual linguagem de programação é usada para inteligência artificial?

O aumento na demanda por Inteligência Artificial exigiu a contratação de um número crescente de engenheiros, pesquisadores e programadores. É impossível imaginar a existência sem o impacto ou contribuição da IA. A IA é onipresente, desde pesquisas de emprego até detecção de spam, compartilhamento de caronas a conexões de mídia social, e está tornando nossas vidas melhores e mais fáceis.

A IA pode ajudar sua empresa a economizar tempo e dinheiro automatizando e melhorando os procedimentos regulares. Quando a IA estiver em vigor, você pode ter certeza de que essas atividades serão concluídas com mais rapidez, precisão e confiabilidade do que uma pessoa poderia. No entanto, para incorporar a IA aos sistemas e serviços de sua empresa, você precisará de desenvolvedores de software capazes de fazê-lo.

Além disso, esses desenvolvedores precisarão estar familiarizados com as melhores linguagens de IA. Cada idioma tem seu próprio conjunto de pontos fortes e limitações, bem como traços distintos. Cabe a você determinar quais recursos são mais apropriados para suas necessidades.

Vamos começar e ver algumas das principais linguagens de programação para IA.

1. Python

Python é uma linguagem de programação de alto nível, interpretada e orientada a objetos que enfatiza os ideais de legibilidade e simplicidade do código. No momento, você pode pensar no Python como o precursor de todas as outras linguagens. A sintaxe simples do Python é responsável por sua ascensão meteórica em popularidade. Além disso, a sintaxe concisa permite que você gaste consideravelmente mais tempo desenvolvendo a estrutura fundamental, tornando o Python uma excelente opção para procedimentos de Machine Learning.

A facilidade de uso do Python é mais importante do que qualquer outra coisa para torná-lo a opção mais preferida entre os engenheiros de IA. No entanto, é um de alto desempenho e amplamente utilizado linguagem de programação capaz de procedimentos complexos para uma ampla gama de trabalhos e plataformas.

Em termos de tecnologia atual, a razão mais crucial pela qual o Python geralmente está no topo é que estruturas específicas de IA foram criadas para a linguagem. TensorFlow, um kit de ferramentas de código aberto projetado especialmente para aprendizado de máquina que pode ser usado para rede neural treinamento e inferência, é um dos mais populares. Entre as outras estruturas centradas em IA estão:

• scikit-learn — uma biblioteca Python para treinamento modelos de aprendizado de máquina.
• Keras é uma interface de programação para cálculos matemáticos complicados.
• PyTorch é uma biblioteca Python para processamento de linguagem visual e natural.
• Theano é um pacote que permite definir, otimizar e avaliar expressões matemáticas.

2. C + +

C++ é uma extensão de linguagem de computador que pode ser usada para criar redes neurais. A velocidade do C++ é a vantagem mais significativa, pois o desenvolvimento de IA requer cálculos complicados, e essa linguagem pode acelerar os cálculos. Ele tem controle de memória de baixo nível e oferece suporte a aplicativos baseados em ativos, aplicativos de desempenho crítico e assim por diante.

C++ tem uma sintaxe complicada, mas é mais barato do que outras linguagens, como Java. C++ pode ser usado na programação de inteligência artificial para otimização e classificação de mecanismos de busca.

Uma das razões para isso é a ampla flexibilidade da linguagem, o que a torna ideal para aplicativos de uso intensivo de recursos. C++ é uma linguagem de programação de baixo nível que melhora o gerenciamento do modelo de IA em produção. E, embora C++ possa não ser a primeira opção para programadores de IA, vale a pena notar que muitas estruturas de aprendizado profundo e de máquina são desenvolvidas em C++.

O TensorFlow, o framework de aprendizado de máquina mais popular, foi escrito em C++. Também foi usado para construir a Arquitetura Convolucional para Incorporação Rápida de Recursos estrutura de aprendizagem profunda (Café).

3. Linguagem de programação R

R é a linguagem padrão usada com mais frequência e foi projetada principalmente para análise estatística e exibição de dados gráficos. É uma linguagem de programação popular entre mineradores de dados e estatísticos. É de código aberto e possui uma comunidade de IA considerável. R é notavelmente eficaz para pesquisa de Inteligência Artificial que incorpora análise de séries temporais, testes estatísticos, modelagem linear e não linear e agrupamento.

A linguagem é orientada a objetos, extensível e permite que os objetos sejam manipulados por outras linguagens. A eficiência do R no processamento e análise de dados é uma de suas vantagens mais significativas. Ele também tem excelentes habilidades de gráficos. R, por outro lado, é difícil de aprender. É lento e tem falhas de segurança.

Os pacotes expandidos devem ser considerados mais do que os recursos gerais do R. Pacotes como Gmodels, RODBC, OneR e Tm fornecem suporte extensivo para operações de Machine Learning. Depois de começar a aprender, você verá que as estatísticas são a base da IA ​​e do ML. O status de código aberto do R indica que é gratuito para uso. Tem uma base de usuários considerável.

4. JAVA

A linguagem de programação Java é uma linguagem de programação de alto nível, de propósito geral e orientada a objetos. A sintaxe do Java é comparável às das linguagens C e C++; no entanto, Java deve ser autocontido e tem dependências mínimas. JAVA é sem dúvida a linguagem mais usada no planeta para uma variedade de atividades, sendo a IA uma delas.

A existência da Tecnologia de Máquina Virtual é a vantagem mais significativa da utilização da linguagem de programação JAVA. O que exatamente a JVM faz? Bem, a Java Virtual Machine simplifica o processo de implementação, economizando tempo e energia para compilar o aplicativo repetidamente.

Big Data e IA estão inextricavelmente ligados, e as estruturas de Big Data mais proeminentes, como Fink, Hadoop, Hive e Spark, foram escritas em Java. Ele também fornece várias estruturas de desenvolvimento de IA, incluindo Weka, Java-ML, H2O, DeepLearning4j e MOA, OenNLP, Kubeflow, biblioteca Deep Java, Neuroph.

5. Scala

Scala é uma linguagem de programação estaticamente tipada, de alto nível, orientada a objetos e funcional. Ele foi criado com a intenção de colher os benefícios do Java enquanto mitiga algumas de suas falhas. Scala criou um método melhor para construir software inteligente usando o ambiente Java Virtual Machine (JVM). É compatível com Java e JavaScript e torna o desenvolvimento mais fácil, rápido e produtivo

Scala tornou-se um componente essencial de sistemas de análise de dados como Apache Flink, Apache Spark, Apache Kafka e Akka Stream como resultado dessas características. As principais desvantagens do Scala incluem a falta de suporte da comunidade, adoção limitada, restrições de compatibilidade com versões anteriores e uma alta curva de aprendizado.

Breeze é a ferramenta de aprendizado de máquina mais popular para Scala. Esta biblioteca combina a funcionalidade do Matlab e a biblioteca NumPy do Python. Surgiu da fusão dos projetos ScalaNLP e Scala. O Breeze inclui muitos dos recursos computacionais necessários para criar sistemas de IA atuais.

6. Julia

Julia é outro produto de ponta que não obteve o reconhecimento ou o apoio da comunidade que merece. No entanto, suas características não decepcionam. Essa linguagem de programação é útil para uma variedade de trabalhos, mas se destaca em números e análise de dados.

Julia é outro produto de ponta que não obteve o reconhecimento ou o apoio da comunidade que merece. No entanto, suas características não decepcionam. Essa linguagem de programação é útil para uma variedade de trabalhos, mas se destaca em números e análise de dados.

Julia fornece DataFrames para lidar com conjuntos de dados e realizar transformações de dados típicas para análise estatística e ciência de dados. Os pacotes JuliaGraphs permitem que você trabalhe com dados combinatórios. Julia funciona bem com bancos de dados usando drivers JDBC, ODBC e Spark. É a linguagem ideal para criar Aprendizagem profunda código no back-end. jl e Flux.jl são ferramentas nativas de Julia, extremamente fortes para Machine Learning e Inteligência Artificial.

7. RUST

Rust é uma linguagem de programação multiparadigma que prioriza velocidade, segurança e simultaneidade. Rust tem uma sintaxe comparável a C++, embora seja significativamente mais segura para a memória. Ponteiros nulos, ponteiros pendentes e corridas de dados não são permitidos. A memória e outros recursos são tratados usando um método especializado que oferece gerenciamento previsível com pouca sobrecarga, em vez de coleta automática de lixo.

Na pesquisa anual de desenvolvedores do StackOverflow, a linguagem de programação de código aberto foi nomeada a mais popular. Muitas empresas de TI empregam os princípios da Rust em seus projetos. A Microsoft utilizou os princípios Rust em seu projeto de código aberto Verona. Rust é considerado uma linguagem de teste para programação de infraestrutura segura.

Rust é uma linguagem desafiadora para aprender, pois precisa de uma compreensão das ideias de programação orientada a objetos. Tem um compilador lento e enormes arquivos binários como resultado. Existem apenas algumas bibliotecas de aprendizado de máquina desenvolvidas expressamente em Rust. No entanto, numerosas ligações a aprendizado de máquina frameworks, como PyTorch ou TensorFlow, estão disponíveis para desenvolvedores.

8. Cicio

Desde a década de 1960, Lisp tem sido amplamente utilizado para estudos científicos nas disciplinas de linguagens naturais, provas de teoremas e solução de problemas de Inteligência Artificial. Lisp foi originalmente projetado como uma linguagem matemática prática para programação, mas rapidamente se tornou uma opção popular entre os desenvolvedores de IA.

Mais significativamente, o criador do Lisp (John McCarthy) foi uma figura importante no campo da IA, e muito de seu trabalho foi implementado por um longo período.

A principal motivação para o desenvolvimento do Lisp foi estabelecer uma representação matemática viável no código. Devido a essa vantagem intrínseca, rapidamente se tornou a linguagem de escolha para a pesquisa de IA. Muitos conceitos de ciência da computação, como recursão, estruturas de dados em árvore e tipagem dinâmica, foram inventados em Lisp.

Lisp é incrivelmente eficiente e permite a execução muito rápida do programa. Os programas Lisp são menores, mais rápidos de projetar, executam mais rápido e são mais fáceis de manter do que C++ ou Java aplicações.

9. prólogo

Prolog, uma das primeiras linguagens de programação, é uma estrutura sofisticada que trabalha com três elementos: fatos, regras e objetivos. Um desenvolvedor deve identificar todas as três partes antes que o Prolog possa construir relacionamentos entre elas para chegar a uma conclusão específica examinando fatos e regras.

O Prolog é capaz de entender e combinar padrões, encontrar e estruturar dados logicamente e retroceder automaticamente um processo para descobrir um caminho melhor. No geral, a melhor aplicação dessa linguagem em IA é para resolução de problemas, onde o Prolog procura uma solução – ou várias.

Como resultado, é usado em chatbots e assistentes virtuais como o Watson da IBM. O Prolog pode não ser tão diverso ou simples de usar quanto Python ou Java, mas pode ser bastante útil. O Prolog foi usado para desenvolver várias bibliotecas de IA. O Zamia-AI, por exemplo, é um framework que fornece componentes e ferramentas para o desenvolvimento de sistemas de processamento de fala e linguagem natural de código aberto.

O baseado em Prolog aprendizado de máquina pacotes de conjuntos de dados mlu, cplint e cplint também são muito úteis para construir inteligência artificial.

Conclusão

A integração de software de IA em um ambiente de negócios já variado requer o uso de uma variedade de ferramentas de programação, como várias linguagens, frameworks e bibliotecas. Essas tecnologias frequentemente exigem graus extraordinários de competência e experiência.

Todas as linguagens mencionadas acima são excelentes escolhas para projetos de Inteligência Artificial. É simplesmente uma questão de selecionar o projeto ideal para suas necessidades. Com uma compreensão básica do projeto, você pode selecionar o idioma mais adequado e aumentar a eficiência da sua empresa. Boa sorte com seu próximo projeto de IA!

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