Лучший язык программирования для разработки ИИ в 2023 году

Лисп

Если вам нужна чистая функциональность превыше всего, Haskell — хороший язык программирования для изучения. Чтобы освоить разработку ИИ, может потребоваться некоторое время, отчасти из-за ограниченной поддержки. Но его возможности абстракции делают его очень гибким, особенно при работе с ошибками. Основными преимуществами Haskell являются эффективное управление памятью и система типов, а также возможность повторного использования кода.

Если вы работаете с ИИ, который включает анализ и представление данных, R — ваш лучший язык программирования. Это инструмент с открытым исходным кодом, который может обрабатывать данные, автоматически применять их по вашему желанию, сообщать о шаблонах и изменениях, помогать с прогнозами и т. д. Помимо выполнения в основном статистических функций, R — сложный язык для изучения, и его следует сочетать с другими надежными инструментами для создания всестороннего программного обеспечения и продуктивного рабочего процесса для вашего бизнеса.

Java — еще один язык программирования, покоривший программистов ИИ своей гибкостью, простотой использования и широкой поддержкой. Java не так быстр, как другие инструменты кодирования, но он мощный и хорошо работает с приложениями ИИ. Одной из ключевых особенностей является совместимость между платформами, поэтому вам не нужно переписывать код каждый раз, когда вы используете другую систему. Java также создает хорошие визуальные эффекты. Вам не нужно так сильно беспокоиться о качестве графики AI.

Python — именно удобство этого языка в большей степени, чем что-либо еще, делает его самым популярным выбором среди разработчиков ИИ. Тем не менее, это также высокопроизводительный и широко используемый язык программирования, способный выполнять сложные процессы для всех видов задач и платформ. Искусственный интеллект достаточно сложен, поэтому инструмент, облегчающий жизнь программиста, бесценен и экономит время, деньги и терпение. Еще одним преимуществом, которое следует учитывать, является безграничная поддержка со стороны библиотек и форумов.

Python — лучший язык программирования для ИИ. Он прост в освоении и имеет большое сообщество разработчиков. Java также является хорошим выбором, но его сложнее освоить. Другие популярные языки программирования ИИ включают Julia, Haskell, Lisp, R, JavaScript, C++, Prolog и Scala.

Вы можете использовать C++ для разработки ИИ, но он не так хорошо подходит, как Python или Java. C++ — сложный язык с крутой кривой обучения. Тем не менее, C++ — отличный универсальный язык, и его можно эффективно использовать для разработки ИИ, если программист знает его.

Плюсы и минусы JavaScript аналогичны Java, за исключением того, что JavaScript больше используется для динамических и безопасных веб-сайтов. Программисты, которые не против кодирования, предпочтут его Python. Его возможности искусственного интеллекта в основном связаны с интерактивностью, которая хорошо работает с другими исходными кодами, такими как CSS и HTML. Он может управлять внешними и внутренними функциями, от кнопок и мультимедиа до хранения данных. JavaScript также пользуется поддержкой со стороны программистов и целых сообществ.

Предположим, вы знаете любой из вышеперечисленных языков кодирования для ИИ. В этом случае может быть проще разрабатывать приложения ИИ на одном из этих языков, чем изучать новый. В конечном счете, лучший язык ИИ для вас — тот, который вам легче всего выучить.

Ява

Python — лучший язык для ИИ. Он прост в освоении, имеет большое сообщество разработчиков и обширную коллекцию фреймворков, библиотек и кодовых баз. Однако у Python есть некоторые критические замечания: он может быть медленным, а его свободный синтаксис может научить программистов плохим привычкам.

Julia — еще один высококлассный продукт, который просто не получил того статуса и поддержки сообщества, которых он заслуживает. Тем не менее, его характеристики не разочаровывают. Этот язык программирования полезен для общих задач, но лучше всего работает с числами и анализом данных. Он предлагает несколько инструментов для создания динамического интерфейса и впечатляющей графики, например, для визуализации ваших данных. Есть также управление памятью, метапрограммирование и отладка для повышения эффективности. Что касается возможностей искусственного интеллекта, Julia отлично подходит для любого проекта машинного обучения. Если вам нужны готовые модели, помощь с алгоритмами или эксперименты с вероятностным программированием, вас ждет ряд пакетов, включая MLJ.jl, Flux.jl, Turing.jl и Metalhead.

Scala — взяла среду виртуальной машины Java (JVM) и разработала лучшее решение для программирования интеллектуального программного обеспечения. Он совместим с Java и JavaScript, делая процесс написания кода проще, быстрее и продуктивнее. Благодаря мощным функциям Scala, таким как высокопроизводительные функции, гибкие интерфейсы, сопоставление с образцом и инструменты браузера, его усилия по впечатлению программистов окупаются. Сейчас это один из лучших языков для разработки ИИ. Еще одно преимущество, о котором следует помнить, — это Scaladex, индекс, содержащий все доступные библиотеки Scala и их ресурсы.

LISP — разработанный в 1960-х годах, является старейшим языком программирования для разработки ИИ. Он очень умный и адаптируемый, особенно хорош для решения проблем, написания кода, который изменяет сам себя, создания динамических объектов и быстрого прототипирования. Однако есть и недостатки. Синтаксис Лиспа необычен по сравнению с современными языками программирования, что затрудняет его интерпретацию. Соответствующие библиотеки также ограничены, не говоря уже о программистах, которые могут вам посоветовать. Несмотря на свои недостатки, Lisp все еще используется, и стоит изучить что он может предложить вашим проектам ИИ.

Для более логичного способа программирования вашей системы ИИ взгляните на Prolog. Программное обеспечение, использующее его, следует базовому набору фактов, правил, целей и запросов, а не последовательностям закодированных инструкций. Prolog может понимать и сопоставлять шаблоны, находить и логически структурировать данные и автоматически возвращать процесс назад, чтобы найти лучший путь. В общем, лучший способ использовать этот язык в ИИ — для решения проблем, когда Пролог ищет решение — или несколько. Отсюда его использование в чат-ботах и ​​виртуальных помощниках, таких как IBM Watson. Подумайте, насколько просты, но полезны эти формы умного общения. Пролог может быть не таким универсальным и простым в использовании, как Python или Java, но он может оказать неоценимую услугу.

C++ — это может быть один из самых популярных языков, но он не так эффективен для разработки ИИ, как предыдущие варианты. Основная проблема в отношении ИИ — это синтаксис C++. Слишком сложно быстро создавать полезный код для приложений машинного обучения или глубокого обучения. В то же время у нас не было бы TensorFlow, ключевой среды машинного обучения, без C++. Он остается мощным и гибким инструментом для разработки программного обеспечения, поэтому вам следует помнить о нем для определенных задач и наряду с другими инструментами. Например, поисковые системы, такие как Google, используют свои возможности памяти и быстрые функции, чтобы обеспечить малое время отклика и эффективную систему ранжирования. Другими словами, не стесняйтесь использовать C++, но делайте это осторожно.