Лучшие языки программирования для искусственного интеллекта

Как создается ИИ?

Создание искусственного интеллекта (ИИ) — это сложный и многоуровневый процесс, который объединяет знания из разных областей науки и техники. В основе этого процесса лежит машинное обучение, которое предполагает использование алгоритмов и моделей для обучения компьютера выполнять определенные задачи без явного программирования. Этот метод включает этапы обучения на основе данных, когда алгоритмы анализируют большие объемы информации для выявления закономерностей и шаблонов.

Rust — это относительно новый язык программирования, который быстро набирает популярность в области искусственного интеллекта. Его выдающаяся производительность и безопасность памяти делают его привлекательным выбором для разработки высокоэффективных ИИ приложений. Несмотря на свою относительную новизну, Rust уже используется в некоторых проектах машинного обучения.

Выбор языка программирования для искусственного интеллекта зависит от конкретных задач и предпочтений разработчика. Python и Java остается самым популярным выбором благодаря своей простоте и широкой поддержке сообщества. Однако каждый из упомянутых языков имеет свои уникальные преимущества и недостатки, что открывает простор для выбора в зависимости от требований проекта.

Кроме перечисленных выше языков, сегодня большую популярность приобретает Lisp. На вопрос о причинах этого Даниэль Вивона, генеральный директор UDX Interactive, отвечает: «Lisp и его разновидности — языки, предоставляющие программисту широкие возможности. Его растущая популярность является отражением зрелости области ИИ. Для крупных проектов, в которых имеются исследовательские группы или много опытных программистов в области ИИ, Lisp является отличным языком.

Применение специализированных языков программирования для искусственного интеллекта предоставляет разработчикам и инженерам неоспоримые преимущества. Они существенно ускоряют и упрощают процесс создания и развертывания ИИ систем. Вот несколько ключевых преимуществ такого подхода:

Scala, или «scalable language (масштабируемый язык)», — это универсальный язык, который был создан для усовершенствования Java, сохранив при этом его самую мощную особенность — JVM. Таким образом, Scala полностью совместим с Java. Код, написанный на Scala, полностью исполняется на Java, и наоборот. Scala обеспечивает взаимодействие со всей экосистемой JVM и даже имеет тот же синтаксис, что и Java.
Однако Scala имеет множество улучшений по сравнению с Java, наиболее существенным из которых является возможность одновременного выполнения множества операций. Это расширяет возможности распараллеливания тяжелых вычислительных операций, позволяя сократить общее время выполнения программы. Scala также имеет доступ ко всему набору библиотек для Java, что делает ее очевидным выбором для тех, кто уже работает на Java.

Искусственный интеллект (ИИ) становится неотъемлемой частью современных технологий, и для его развития требуются передовые языки кодирования ИИ. Выбор языка влияет на эффективность, производительность и простоту разработки систем искусственного интеллекта. В этой статье мы рассмотрим несколько языков программирования, которые считаются лучшими для создания и разработки искусственного интеллекта.

Некоторые из крупнейших компаний мира, в том числе Google, Facebook, Amazon и Microsoft, уже ступили на путь повсеместного использования искусственного интеллекта. Эти компании не только внедряют ИИ-решения в свои продукты, но и предоставляют инструменты и фреймворки, предназначенные для программирования ИИ. В частности, компания Google выложила в открытый доступ многие из своих выдающихся разработок в области ИИ, что свидетельствует о его растущей популярности среди инженеров-программистов.

LISP

C++ — универсальный объектно-ориентированный язык программирования. Благодаря своим мощным возможностям и компилируемости он уже более 30 лет является основным языком программирования. Благодаря компилируемости, любые команды, написанные на языке C++, напрямую передаются в центральный процессор компьютера, что исключает задержки на пути их выполнения.
Из-за этого C++ обычно используется в ситуациях, когда вычислительная мощность ограничена. Сюда входят ИИ, развернутые вне серверных ферм, а также ИИ, развернутые на граничных устройствах, таких как автомобили и устройства Интернета вещей (IoT). Тем не менее, у C++ есть некоторые недостатки, которые препятствуют его использованию в мире искусственного интеллекта.
Код на языке C++ не так легко читается, как на Python, и он поставляется с меньшим набором библиотек для специализированных задач. Кроме того, C++ имеет крутую кривую обучения при тех же преимуществах, что и Python. В связи с этим С++ используется для задач, непосредственно взаимодействующих с центральным процессором.

SciKit-Learn -— это еще одна библиотека Python, которая работает с важной частью рабочего процесса ИИ — данными. SciKit-Learn предоставляет функции для классификации, выбора моделей и предварительной обработки данных. Она часто используется для приложений по добыче и анализу данных. Эта библиотека с открытым исходным кодом используется для обработки данных и управления ими таким образом, чтобы алгоритмам было удобно их воспринимать.

Java — еще один широко используемый язык для программирования ИИ. Впервые появившись более 20 лет назад, в 1995 году, Java используется программистами ИИ из-за подхода «один раз напиши, выполни где угодно». Язык Java разработан таким образом, чтобы иметь наименьшее количество зависимостей, что означает низкие требования для его запуска на любой платформе.
Java отличается от других языков программирования наличием уникальной виртуальной машины, известной как Java Virtual Machine (JVM). JVM выступает в роли посредника между кодом, написанным на Java, и машиной, на которой он выполняется. Это одна из причин, по которой Java является портативным и простым в исполнении.

Python, безусловно, лидер в области искусственного интеллекта. Его читаемый и простой синтаксис делает его идеальным для разработки сложных алгоритмов и моделей машинного обучения. Богатый экосистем Python, включая библиотеки NumPy, TensorFlow и PyTorch, обеспечивает мощные инструменты для работы с данными и создания нейросети. Однако Python может столкнуться с проблемами производительности в задачах, требующих высокой скорости выполнения.

JavaScript становится все более популярным в области искусственного интеллекта, особенно для веб-приложений. Благодаря фреймворк, таким как TensorFlow.js, разработчики могут создавать модели машинного обучения, работающие непосредственно в браузере. JavaScript также поддерживает Node.js, что обеспечивает возможность выполнять вычисления на стороне сервера. Однако он может быть менее эффективным в задачах, требующих высокой вычислительной мощности.

Многие студии используют движки для разработки игр, такие как Unreal, Unity или Lumberyard (или их сочетание), требующие определенной интеграции. Lisp пока не предлагает (насколько нам известно) простого подхода для работы с такими ограничениями или интеграциями. И хотя в некоторых вариантах есть определенные подвижки, этот язык все еще остается гораздо более сложным в использовании и поддержке.

TensorFlow — это библиотека на языке Python, разработанная компанией Google и предоставленная в открытом доступе. Библиотека используется для написания программ ИИ, использующих машинное обучение. Она также поддерживает реализацию нейронных сетей и составляет большую часть производственных ИИ-сервисов Google. TensorFlow широко используется многими специалистами в области ИИ благодаря возможности распараллеливания рабочих нагрузок и легкому масштабированию. Она активно поддерживается компанией Google и имеет развитое сообщество разработчиков.

Многие популярные библиотеки также представлены на Java, например Deeplearning4j — библиотека с открытым исходным кодом, ориентированная на приложения глубокого обучения, и Neuroph — библиотека для построения нейронных сетей на Java. Java также обладает мощными возможностями для обработки данных, что позволяет полностью управлять пайплайном данных в корпоративной среде.
Кстати, средняя зарплата выпускников Kata через год — 221 000 рублей. Так что если ты планировал начать карьеру в IT, сейчас самое время. Переходи по ссылке и узнавай подробности.