Лучшие языки программирования искусственного интеллекта в 2022 году

Сегодня искусственный интеллект (ИИ) стал одной из горячих тем и крупнейших областей исследований; каждая гигантская технологическая компания и даже стартапы работают над этим. Это очень широкая тема, начиная от базовых калькуляторов и технологий самоуправления и заканчивая роботами с самосознанием, которые могут радикально изменить будущее. Разработка систем, которые равны человеческому интеллекту или превосходят его, является сутью ИИ.

По словам Марка Кьюбана (американский бизнесмен и инвестор), ИИ сделает первого в мире триллионером. «Первым триллионером станет тот, кто овладеет искусственным интеллектом и всеми его производными и применит его способами, о которых мы никогда не думали», — сказал он.

Если вы стремитесь к ИИ и не знаете, какой язык кодирования выбрать для своего следующего крупного проекта, вы попали в нужное место. Ниже мы показали, какой язык программирования лучше всего подходит для разработки программного обеспечения ИИ.
 

Julia

Julia предназначена для высокопроизводительного численного анализа и вычислительной науки без типичного требования отдельной компиляции. Он включает систему типов с параметрическим полиморфизмом и несколькими диспетчерами в качестве основной парадигмы программирования.

Глубокие математические корни Джулии и широкие возможности настройки делают ее очень удобной для работы аналитика данных. С Julia довольно легко перевести алгоритмы из исследовательской работы в код без потерь при переводе, что снижает риск модели и повышает безопасность.

Однако наиболее важным фактором является сообщество — это язык с открытым исходным кодом, распространяемый по либеральной лицензии MIT. Julia работает практически на всех типах аппаратного обеспечения, включая IBM, Intel, NVIDIA и ARM.

Поскольку Julia сочетает в себе простоту использования и знакомый синтаксис Matlab, Python и R со скоростью C++, разработчикам больше не нужно оценивать модели на одном языке и воспроизводить их на более быстром производственном языке. Это уменьшает количество ошибок и экономит время и деньги.

Этот язык сейчас используется крупнейшими мировыми компаниями. В 2016 году IBM и Juliacomputing проанализировали изображения глазного дна и разработали решения для глубокого обучения, которые обеспечивают более качественную диагностику и уход за глазами тысячам сельских жителей Индии.

Haskell

Haskell в строгой статической типизации, нестрогий язык программирования, разработанный в 1990 году. Поскольку разработчиков Haskell не так много, частные компании не хотят пробовать Haskell.

Одна вещь, в которой Haskell прекрасен, — это абстракция (абстрактная математика, а не Java ООП). Это позволяет выразительным и эффективным библиотекам выражать алгоритмы ИИ. Например, HLearn использует хорошо известную алгебраическую структуру (модули, моноиды и т. д.) для выражения и повышения скорости простых алгоритмов машинного обучения.

Хотя вы можете написать эти алгоритмы на любом языке, Haskell делает их более выразительными, чем другие, сохраняя при этом достойную производительность. Например, более быстрые деревья покрытий написаны на Haskell.

Haskell поддерживает встроенные предметно-ориентированные языки, что является известной областью исследования языков программирования, применимой к большому количеству областей, включая искусственный интеллект. В частности, это хороший хост для вероятностного программирования, который помогает разработчикам выявлять ошибки во время компиляции. Если вам интересно, вы можете проверить Hakura, исследовательский проект, создающий встроенное вероятностное программирование.

Язык имеет привязку CUDA и скомпилирован в байт-код. Поскольку он функциональный и не имеет состояния, код можно легко выполнять на разных процессорах в облаке. Если говорить о внедрении в отрасли, Facebook использует Haskell для борьбы со спамом.

jаvascript

Высокоуровневый интерпретируемый язык программирования, управляемый событиями, который в основном используется для создания интерактивных веб-страниц и создания онлайн-программ, включая игры.

В jаvascript не обязательно изучать модель диалога. Изучите данные на стороне сервера, а затем вызовите учащегося с помощью Ajax для прогнозирования. Существует множество библиотек для разработки вашего бережливого производства.

Мы суммируем три из них:

• ConventJS: библиотека для реализации глубокого обучения — обучение сверточной нейронной сети в браузере. Он поддерживает полностью связанные слои, а также нелинейные модули нейронных сетей, функции классификации и регрессии.
• Synaptic: библиотека нейронной сети для node.js. Его обобщенный алгоритм не зависит от архитектуры, что позволяет разрабатывать и обучать почти все типы архитектур нейронных сетей первого и второго порядка.
• Mind: он использует матричную реализацию для обработки обучающих данных. Вы можете полностью настроить топологию сети и загрузить/выгрузить уже изученные умы.

Короче говоря, вам не нужно изобретать велосипед — просто определите, какой тип «обучения» будет выполнять ИИ.

Prolog

Prolog — это язык логического программирования и механизм семантического вывода, связанный с вычислительной лингвистикой и искусственным интеллектом. Он имеет гибкий e и мощная платформа, которая широко используется для доказательства теорем, нечислового программирования, обработки естественного языка и ИИ в целом.

Это декларативный язык с формальной логикой. Разработчики ИИ ценят его за заранее разработанный механизм поиска, недетерминированность, механизм возврата, рекурсивный характер, высокоуровневую абстракцию и сопоставление с образцом.

Prolog хорошо подходит для задач, связанных со структурированными объектами и отношениями между ними. Например, в Прологе проще выразить пространственные отношения между объектами, например, зеленый треугольник находится позади синего. Также просто сформулировать общее правило – если объект А ближе к человеку, чем объект Б, а Б ближе, чем С, то А должен быть ближе, чем С.

Природа Prolog-a делает простой и понятной реализацию фактов и правил. Если на самом деле, все в Прологе является фактом или правилом. Это позволяет вам запрашивать базу данных, даже если у вас есть тысячи этих фактов и правил.

Prolog поддерживает разработку графического пользовательского интерфейса, административных и сетевых приложений. Он хорошо подходит для таких проектов, как системы голосового управления и заполнения шаблонов.

Java

Лучшее в языке Java — это его технология виртуальной машины Java, которая позволяет создавать единую версию приложения, которое будет работать на всех платформах, поддерживающих Java. Его сильные стороны — прозрачность, ремонтопригодность и переносимость.

Каковы преимущества программирования ИИ на Java — хорошо поддерживаемые крупномасштабные проекты, лучшее взаимодействие с пользователем, простота отладки, упрощенная визуализация и включение Swing и Standard Widget Toolkit.

Основным преимуществом является его универсальность: если вы новичок, в Интернете доступны тысячи полезных руководств (бесплатно), которые сделают ваше обучение проще и эффективнее.

Некоторые из известных приложений, разработанных на Java,
 

1. Пакет машинного обучения WEKA, предназначенный для машинного обучения и интеллектуального анализа данных.
2. Нейронный движок JOONE для проектирования, обучения и тестирования нейронных сетей
3. ALICE (сокращение от искусственного лингвистического интернет-компьютерного объекта), болтуны, обрабатывающие естественный язык.
4. Robocode, игра с открытым исходным кодом для изучения принципов программирования на Java.

Lisp

Lisp — один из старейших (разработан в 1958 году) и выдающихся языков, созданных доктором Джоном Макарти, который ввел термин «искусственный интеллект». Хотя в наши дни он мало используется, этот язык является одновременно гибким и расширяемым.

Первоначально он был разработан для вычислений лямбда-исчисления, и с момента его создания он сильно изменился. Язык представил много идей в информатике, таких как рекурсия, динамическая типизация, функции высшего порядка, автоматическое управление памятью, самостоятельный компилятор и древовидная структура данных.

Lisp используется для разработки программного обеспечения для искусственного интеллекта, потому что он очень хорошо поддерживает реализацию программы, которая вычисляет символы. Символьное выражение и вычисления с ними — это то, в чем Лисп хорош.

Кроме того, Lisp состоит из системы макросов, хорошо разработанного компилятора, способного создавать эффективный код, и библиотеки типов коллекций, включая хэш-таблицы и списки динамического размера.

На Лиспе разработаны тысячи приложений ИИ; некоторые из них:

• Помощник авторизатора American Express, который проверяет транзакции (кредитная карта)
• METAL, система перевода на естественный язык
• Macsyma, первая большая система компьютерной алгебры
• ACL2, средство доказательства теорем, используемое AMD

С++

C++ быстрее других языков — его способность взаимодействовать на аппаратном уровне позволяет сократить время выполнения кода. Это чрезвычайно полезно для проектов искусственного интеллекта, которые чувствительны ко времени. Его можно использовать для статистического подхода к искусственному интеллекту, подобного тому, который используется в нейронных сетях.

С более быстрым временем выполнения и принципами ООП C++ делает себя хорошим кандидатом для программ ИИ. Фактически, большая часть библиотек машинного обучения и глубокого обучения написана на C/C++ и предлагает API для них и оболочки для других языков программирования.

Если вы хотите иметь контроль над временем выполнения и производительностью, C++, очевидно, является хорошим выбором. Шаблоны безопаснее (безопасность типов) в использовании, и они обеспечивают лучший способ обобщения API. Хотя шаблоны — это мощная техника, которая может упростить большинство вещей, они требуют больше времени и опыта, чтобы решить, когда их использование уместно.

Язык преодолевает сложности 3D-игр, оптимизируя управление ресурсами и облегчая многопользовательскую игру с помощью сети. Реальным примером является научно-фантастическая игра Doom 3, в которой используется C++ и Unreal Engine, набор инструментов для разработки игр (написанных на C++). Microsoft Windows, Mac OS, Adobe Photoshop, программное обеспечение Maya 3D, CAD, Mozilla Firefox — вот несколько известных приложений, использующих C++.

Python

Python ориентирован на DRY (не повторяйтесь) и RAD (быстрая разработка приложений). Разработанный в начале 1990-х, Python стал одним из самых быстрорастущих программ для языков программирования из-за масштабируемости, адаптивности и простоты обучения.
В Python есть сотни библиотек, которые делают возможным любой тип проекта, будь то мобильное приложение, веб-приложение, наука о данных или искусственный интеллект. Например, «Numpy» для научных вычислений, «Pybrain» для машинного обучения, «Scipy» для продвинутых вычислений и «AIMA» для искусственного интеллекта.

Целостный дизайн языка Python, баланс низкоуровневого и высокоуровневого программирования, модульное программирование и среды тестирования отличают его от других языков. Следующим преимуществом является быстрое прототипирование. ИИ составляет около 80% исследований. В Python почти все идеи можно быстро проверить с помощью 30-40 строк кода.