Wzrost popytu na sztuczną inteligencję wymusił zatrudnianie coraz większej liczby inżynierów, badaczy i programistów. Nie można wyobrazić sobie istnienia bez wpływu lub wkładu sztucznej inteligencji. Sztuczna inteligencja jest wszechobecna, od poszukiwania pracy po wykrywanie spamu, udostępnianie przejażdżek po połączenia w mediach społecznościowych, i czyni nasze życie lepszym i łatwiejszym.
Sztuczna inteligencja może pomóc Twojej firmie zaoszczędzić czas i pieniądze, automatyzując i ulepszając regularne procedury. Gdy sztuczna inteligencja jest już na miejscu, możesz mieć pewność, że te czynności zostaną wykonane szybciej, dokładniej i niezawodnie niż człowiek. Jednak aby włączyć sztuczną inteligencję do systemów i usług swojej firmy, będziesz potrzebować programistów, którzy są w stanie to zrobić.
Ponadto ci programiści będą musieli znać najlepsze języki sztucznej inteligencji. Każdy język ma swoje mocne strony i ograniczenia, a także odrębne cechy. Do Ciebie należy określenie, które funkcje są najbardziej odpowiednie dla Twoich potrzeb.
Zacznijmy i spójrzmy na niektóre z najlepszych języków programowania dla AI.
1. Python
Python to wysokopoziomowy, interpretowany, obiektowy język programowania, który kładzie nacisk na ideały czytelności i prostoty kodu. W tej chwili możesz myśleć o Pythonie jako o prekursorze wszystkich innych języków. Prosta składnia Pythona odpowiada za jego błyskawiczny wzrost popularności. Co więcej, zwięzła składnia pozwala poświęcić znacznie więcej czasu na opracowywanie podstawowej struktury, dzięki czemu Python jest doskonałym wyborem dla procedur uczenia maszynowego.
Łatwość obsługi Pythona jest ważniejsza niż cokolwiek innego, czyniąc go najbardziej preferowaną opcją wśród inżynierów AI. Niemniej jednak jest to wysokowydajny i szeroko stosowany język programowania zdolny do wykonywania złożonych procedur dla szerokiej gamy zadań i platform.
Jeśli chodzi o obecną technologię, najważniejszym powodem, dla którego Python jest zwykle na szczycie, jest to, że dla tego języka zbudowano frameworki specyficzne dla sztucznej inteligencji. TensorFlow, zestaw narzędzi o otwartym kodzie źródłowym zaprojektowany specjalnie do uczenia maszynowego, który może być używany do głębokiego sieci neuronowe szkolenie i wnioskowanie, jest jednym z najpopularniejszych. Wśród innych ram zorientowanych na sztuczną inteligencję są:
- nauka-scikit — biblioteka Pythona do szkolenia modele uczenia maszynowego.
- Keras to interfejs programistyczny do skomplikowanych obliczeń matematycznych.
- PyTorch to biblioteka Pythona do przetwarzania języka wizualnego i naturalnego.
- Theano to pakiet, który pozwala definiować, optymalizować i oceniać wyrażenia matematyczne.
2. C + +
C++ to rozszerzenie języka komputerowego, które można wykorzystać do tworzenia sieci neuronowe. Szybkość C++ jest najważniejszą zaletą, ponieważ rozwój AI wymaga skomplikowanych obliczeń, a ten język może przyspieszyć obliczenia. Ma kontrolę nad pamięcią na niskim poziomie i obsługuje aplikacje związane z zasobami, aplikacje krytyczne dla wydajności i tak dalej.
C++ ma skomplikowaną składnię, ale jest tańszy niż inne języki, takie jak Java. C++ może być używany w programowaniu sztucznej inteligencji do optymalizacji i rankingu wyszukiwarek.
Jednym z powodów jest duża elastyczność języka, która czyni go idealnym do zastosowań wymagających dużej ilości zasobów. C++ to język programowania niskiego poziomu, który usprawnia zarządzanie modelem AI w środowisku produkcyjnym. I chociaż C++ może nie być pierwszą opcją dla programistów AI, warto zauważyć, że wiele frameworków deep i machine learning jest opracowywanych w C++.
TensorFlow, najpopularniejszy framework do uczenia maszynowego, został napisany w C++. Został również użyty do zbudowania architektury konwolucyjnej do szybkiego osadzania funkcji głębokiego uczenia się (Kawiarnia).
3. Język programowania R
R jest najczęściej używanym językiem standardowym i został zaprojektowany głównie do analizy statystycznej i graficznego wyświetlania danych. Jest to popularny język programowania wśród eksploratorów danych i statystyków. Jest open-source i ma sporą społeczność AI. R jest szczególnie skuteczny w badaniach nad sztuczną inteligencją, które obejmują analizę szeregów czasowych, testy statystyczne, modelowanie liniowe i nieliniowe oraz grupowanie.
Język jest zorientowany obiektowo, rozszerzalny i umożliwia manipulowanie obiektami przez inne języki. Wydajność R w przetwarzaniu i analizie danych jest jedną z jego najważniejszych zalet. Posiada również doskonałe umiejętności tworzenia wykresów. R, z drugiej strony, jest trudny do nauczenia. Jest powolny i ma luki w zabezpieczeniach.
Rozszerzone pakiety należy traktować jako coś więcej niż ogólne możliwości R. Pakiety, takie jak Gmodels, RODBC, OneR i Tm, zapewniają szeroką obsługę operacji uczenia maszynowego. Gdy zaczniesz się uczyć, zobaczysz, że statystyki są podstawą AI i ML. Status open-source R wskazuje, że można z niego korzystać bezpłatnie. Posiada sporą bazę użytkowników.
4. JAVA
Język programowania Java jest językiem wysokiego poziomu, ogólnego przeznaczenia, programowanie obiektowe język. Składnia Javy jest porównywalna ze składnią języków C i C++; jednak Java ma być samowystarczalna i ma minimalne zależności. JAVA jest prawdopodobnie najczęściej używanym językiem na świecie do różnych działań, a AI jest jednym z nich.
Istnienie technologii maszyn wirtualnych jest najważniejszą zaletą korzystania z języka programowania JAVA. Co dokładnie robi JVM? Cóż, wirtualna maszyna Javy upraszcza proces implementacji, oszczędzając czas i energię na ciągłe kompilowanie aplikacji.
Big Data i sztuczna inteligencja są ze sobą nierozerwalnie powiązane, a najważniejsze frameworki Big Data, takie jak Fink, Hadoop, Hive i Spark, zostały napisane w Javie. Zapewnia również szereg frameworków programistycznych AI, w tym Weka, Java-ML, H2O, DeepLearning4j i MOA, OenNLP, Kubeflow, bibliotekę Deep Java, Neuroph.
5. Scala
Scala to język programowania, który jest statycznie typowany, wysokiego poziomu, zorientowany obiektowo i funkcjonalny. Został stworzony z zamiarem czerpania korzyści z Javy, jednocześnie łagodząc niektóre z jej wad. Scala stworzyła lepszą metodę budowania inteligentnego oprogramowania przy użyciu środowiska Java Virtual Machine (JVM). Jest kompatybilny z Javą i JavaScriptem, dzięki czemu programowanie jest łatwiejsze, szybsze i bardziej produktywne
Scala stała się istotnym elementem systemów analizy danych, takich jak Apache Flink, Apache Spark, Apache Kafka i Akka Stream w wyniku tych cech. Główne wady Scali to brak wsparcia społeczności, ograniczona adopcja, ograniczenia kompatybilności wstecznej i wysoka krzywa uczenia się.
Breeze to najpopularniejsze narzędzie do uczenia maszynowego dla Scali. Ta biblioteka łączy funkcjonalność Matlaba i bibliotekę NumPy Pythona. Powstała z połączenia projektów ScalaNLP i Scala. Breeze zawiera wiele możliwości obliczeniowych wymaganych do tworzenia obecnych systemów AI.
6. Julia
Julia to kolejny wysokiej klasy produkt, który nie zyskał uznania ani wsparcia społeczności, na jakie zasługuje. Jednak jego cechy nie zawodzą. Ten język programowania jest przydatny w różnych zadaniach, ale doskonale sprawdza się w analizie liczb i danych.
Julia to kolejny wysokiej klasy produkt, który nie zyskał uznania ani wsparcia społeczności, na jakie zasługuje. Jednak jego cechy nie zawodzą. Ten język programowania jest przydatny w różnych zadaniach, ale doskonale sprawdza się w analizie liczb i danych.
Julia dostarcza DataFrames do obsługi zestawów danych i przeprowadzania typowych transformacji danych do analizy statystycznej i nauki o danych. Pakiety JuliaGraphs umożliwiają pracę z danymi kombinatorycznymi. Julia dobrze współpracuje z bazami danych korzystającymi ze sterowników JDBC, ODBC i Spark. To idealny język do tworzenia głęboki Learning kod na zapleczu. jl i Flux.jl to natywne dla Julii, niezwykle silne narzędzia do uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji.
7. RDZA
Rust to wieloparadygmatyczny język programowania, w którym priorytetem jest szybkość, bezpieczeństwo i współbieżność. Rust ma składnię porównywalną do C++, chociaż jest znacznie bardziej bezpieczny w pamięci. Wskaźniki zerowe, wiszące wskaźniki i wyścigi danych są niedozwolone. Pamięć i inne zasoby są obsługiwane przy użyciu wyspecjalizowanej metody, która oferuje przewidywalne zarządzanie przy niewielkim nakładzie pracy, a nie poprzez automatyczne usuwanie elementów bezużytecznych.
W corocznej ankiecie dla programistów StackOverflow, język programowania open-source został uznany za najpopularniejszy. Wiele firm IT stosuje zasady Rust w swoich projektach. Microsoft wykorzystał zasady Rusta w swoim otwartym projekcie Verona. Rust jest uważany za język testowy do bezpiecznego programowania infrastruktury.
Rust to trudny język do nauki, ponieważ wymaga zrozumienia idei programowania obiektowego. W rezultacie ma powolny kompilator i ogromne pliki binarne. Istnieje tylko kilka bibliotek uczenia maszynowego opracowanych specjalnie w Rust. Jednak liczne wiązania do wspólnych uczenie maszynowe frameworki, takie jak PyTorch czy TensorFlow, są dostępne dla programistów.
8. Seplenienie
Od lat 1960. Lisp jest szeroko wykorzystywany do badań naukowych w dyscyplinach języków naturalnych, dowodów twierdzeń i rozwiązywania problemów związanych ze sztuczną inteligencją. Lisp został pierwotnie zaprojektowany jako praktyczny język matematyczny do programowania, ale szybko stał się popularną opcją wśród programistów AI.
Co ważniejsze, twórca Lispa (John McCarthy) był ważną postacią w dziedzinie sztucznej inteligencji, a wiele jego prac było wdrażanych przez długi czas.
Podstawową motywacją do rozwoju Lispu było stworzenie realnej reprezentacji matematycznej w kodzie. Ze względu na tę nieodłączną zaletę szybko stał się preferowanym językiem do badań nad sztuczną inteligencją. W Lispie wynaleziono wiele koncepcji informatyki, takich jak rekurencja, drzewiaste struktury danych i dynamiczne typowanie.
Lisp jest niesamowicie wydajny i umożliwia bardzo szybkie wykonanie programu. Programy Lisp są mniejsze, szybsze w projektowaniu, szybsze i łatwiejsze w utrzymaniu niż C++ lub Java aplikacji.
9. prolog
Prolog, jeden z najwcześniejszych języków programowania, to wyrafinowany framework, który działa z trzema elementami: faktami, regułami i celami. Deweloper musi zidentyfikować wszystkie trzy elementy, zanim Prolog będzie mógł skonstruować relacje między nimi, aby dojść do konkretnego wniosku poprzez zbadanie faktów i zasad.
Prolog jest w stanie zrozumieć i dopasować wzorce, znaleźć i uporządkować dane w sposób logiczny oraz automatycznie wycofywać proces w celu odkrycia lepszej ścieżki. Ogólnie rzecz biorąc, najlepszym zastosowaniem tego języka w AI jest rozwiązywanie problemów, gdzie Prolog szuka rozwiązania – lub kilku.
W rezultacie jest używany w chatbotach i wirtualnych asystentach, takich jak IBM Watson. Prolog może nie być tak różnorodny i prosty w użyciu jak Python czy Java, ale może być całkiem użyteczny. Prolog został wykorzystany do opracowania wielu bibliotek AI. Na przykład Zamia-AI to platforma dostarczająca komponenty i narzędzia do rozwoju systemów przetwarzania mowy i języka naturalnego o otwartym kodzie źródłowym.
Oparta na Prologu uczenie maszynowe pakiety mlu, cplint i cplint są również bardzo przydatne do budowania sztucznej inteligencji.
Wnioski
Integracja oprogramowania AI z i tak już zróżnicowanym środowiskiem biznesowym wymaga użycia szeregu narzędzia programistyczne, takich jak kilka języków, struktur i bibliotek. Technologie te często wymagają nadzwyczajnych kompetencji i wiedzy fachowej.
Wszystkie wymienione powyżej języki są doskonałym wyborem dla projektów związanych ze sztuczną inteligencją. To po prostu kwestia wyboru idealnego projektu do swoich potrzeb. Dzięki podstawowej znajomości projektu możesz wybrać najbardziej odpowiedni język i zwiększyć efektywność swojej firmy. Powodzenia w kolejnym projekcie AI!
Dodaj komentarz