ЛУЧШИЙ ЯЗЫК ДЛЯ ПРОГРАММИРОВАНИЯ ИИ: РУКОВОДСТВО ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ

Люди наконец-то достигли точки, в которой искусственный интеллект и машинное обучение больше не рассматриваются как нечто пугающее, как это часто происходит в Голливудском кино. Напротив, технологии оказались действительно интеллектуальными и дружелюбными. Все больше и больше отраслей применяют ИИ, который позволяет им решать насущные проблемы и ставить перед собой амбициозные цели.

Программирование ИИ, правда, дело тонкое, но мощное. Очевидно, что идти в ногу с последними технологиями сегодня - это не роскошь, а скорее необходимость, если бизнес хочет оставаться на плаву и процветать.

Предположим, вы сейчас думаете: «Ну, окей, я созрел, чтобы внедрить искусственный интеллект. Как понять, что лучше для моего конкретного бизнеса? Какая технология лучше всего подходит для моих потребностей и бюджета? Какой язык программирования лучше всего для ИИ?»

Мы вас понимаем. Выбор языка программирования ИИ - дело непростое. Именно поэтому мы, как компания по разработке ИИ, подготовили руководство, которое поможет вам сформировать представление о наиболее распространенных языках программирования ИИ и случаях, в которых каждый из них лучше всего работает.

Одного идеального языка для ИИ не существует. Каждый хорош для решения определенных задач. Мы не будем сильно вдаваться в технические подробности, а сделаем обзор, которого будет достаточно, чтобы вы знали разницу между ними и чувствовали себя уверенно при выборе партнера по разработке ИИ.

Python

Python - бесспорный лидер среди языков программирования ИИ. Он широко используется во всех отраслях и мы любим его за простоту, гибкость и масштабируемость.

Прежде всего, Python - язык с открытым исходным кодом. Это означает, что он доступен для любых модификаций, которые разработчики сочтут нужными. Этот язык программирования постоянно развивается, что упрощает его синтаксис и повышает его эффективность.

Во-вторых, существует большое количество готовых к использованию библиотек, которые помогают ускорить написание кода. Например, TensorFlow широко применяется для машинного обучения и работы с наборами данных; scikit - для обучения моделей машинного обучения; PyTorch - для обработки речи и для компьютерного зрения. Это ощутимое преимущество, которое может помочь ускорить разработку и сэкономить ресурсы, поскольку позволяет применять готовые решения вместо их создания с нуля.

Наконец, Python не зависит от платформы и, кроме того, хорошо работает с другими языками программирования ИИ.

Независимо от отрасли или размера проекта, Python - здравый выбор: как для написания небольших скриптов, так и для поддержки больших энтерпрайз проектов.

Трудно назвать один универсальный язык программирования для ИИ, но Python довольно близок к этому.

Lisp

Lisp - один из старейших языков программирования, который по факту является предком нескольких языков программирования ИИ. Более того, термин «искусственный интеллект» появился и был официально введен после того, как Джон Маккарти изобрел Lisp в 1950-х годах.

В то время это был фундаментальный прорыв, который поспособствовал тому, что ИИ стал функциональным инструментом для машинного обучения. Тем не менее, сегодня этот язык не часто используется для искусственного интеллекта. Сейчас это своего рода винтаж для искушенных любителей, которым нравится изучать историю программирования.

Дело в том, что многие основные функции, которые сделали Lisp подходящим инструментом для программирования ИИ, перешли в другие языки, что делает их более удачным вариантом для машинного обучения и ИИ.

В Lisp нет библиотек, и его синтакс довольно специфический. Кроме того, для работы с ним требуются специальные конфигурации софта и компьютера.

Сообщество отдает должное этой технологии, т.к это истоки искусственного интеллекта. Но реальность такова, что сейчас его опережают другие языки программирования.

C++

C++ носит звание «самый быстрый язык программирования», поэтому его часто используют для компьютерных игр, десктопных приложений и поисковых систем. Например, Google Chrome написан с использованием C++.

Этот язык программирования в первую очередь является инструментом для создания сложных продуктов, таких как банковское программное обеспечение, облачные системы и корпоративное программное обеспечение.

Что касается программирования ИИ, в частности, в C++ есть библиотеки, доступные для машинного обучения и нейронных сетей, которые способствуют более быстрому выполнению сложных алгоритмов. В целом, многие разработчики предпочитают этот язык для создания приложений, требующих высокой производительности и не только для ИИ.

При выборе языка программирования для ИИ, C++ определенно стоит рассмотреть как вариант из-за его основного преимущества в виде высокой скорости.

Java

Java является одним из самых популярных языков программирования, и когда речь идет о языках для искусственного интеллекта, стоит рассмотреть Java.

Его поклонники называют Java Virtual Machine одним из главных преимуществ языка, которое позволяет легко реализовать язык ИИ на различных платформах. Удобство использования, скорость дебага и возможность создавать красивую графику, можно перечислить среди остальных его плюсов.

Java имеет открытый исходный код и поддерживается многими библиотеками, в том числе Java Machine Learning Library. Как предполагает название, она подходит не только для алгоритмов машинного обучения, но и для проектов, в которых используются робототехнические системы, датчики, NLP и нейронные сети.

Решения Java могут быть реализованы в любой области, а не только в Data Science.

Поскольку Java является одним из лидеров в качестве лучшего языка для машинного обучения и программирования ИИ в целом, он наиболее распространен для крупномасштабных проектов, поскольку его упрощенная сеть удобна для поддержки больших программных инфраструктур.

R

R - один из самых новых языков программирования ИИ, но он уже приобрел популярность благодаря очень конкретным задачам, которые может эффективно решать.

R особенно хорош в обработке больших чисел, даже лучше, чем Python. Недавний опрос Kaggle показал, что R часто выступает в качестве первого выбора для программного обеспечения, которое использует много статистических данных.

С открытым исходным кодом, как и некоторые другие языки программирования ИИ, о которых мы говорили выше, пакеты R применяются в машинном обучение, извлечении данных и других передовых инструментах анализа баз данных.

Возможности R не предназначены для общих целей. R лучше всего подходит для программного обеспечения, связанного со статистикой. Любой другой язык ИИ не работает в этих случаях так же хорошо, как R.

Prolog

Prolog расшифровывается как «programming in logic». Этот язык программирования был создан еще в 1960-х годах и отличается от других языков, которые сейчас используются для программирования ИИ.

Как следует из его описания, Prolog - это логический язык, который не похож на «классические» языки ИИ. С точки зрения разработчика, он предполагает определение правил, фактов и конечных целей. Не каждый программист выбирает Prolog, когда принимает решение изучать языки программирования ИИ.

Изначальная область использования Prolog - обработка естественной речи. Например, первый чатбот, ELIZA, был разработан с использованием Prolog. Позже Prolog использовался в исследовательских и образовательных областях для экспертных систем, доказательства теорем, а также для некоторых случаев машинного обучения. Prolog также является частью академического обучения для многих курсов искусственного интеллекта.

Подведем итоги

Если вы читаете это, вы, должно быть, уже осознали потенциал ИИ и возможности, которые он может дать.

В этой статье мы часто упоминаем фразу «лучший язык программирования для ИИ». Тем не менее, правда в том, что вряд ли есть единственно верный вариант.

Выбор языка программирования для ИИ всегда зависит от многих важных факторов:

• специфики вашего бизнеса;
• особенностей продукта - будь то новый продукт или существующий;
• ситуации на рынке;
• того, кто ваши клиенты или пользователи;
• какова ожидаемая нагрузка;
• какие проблемы вы пытаетесь решить или каковы ваши цели.

Кроме того, многие решения полагаются на комбинацию из нескольких технологий, включающих несколько вариантов для реализации желаемой функциональности и достижения высокой эффективности.

Мы убеждены, что каждый кейс уникален. Поэтому, прежде чем давать какие-либо рекомендации, мы задаем нашим клиентам все эти вопросы, углубляясь в исследования и планирование, прежде чем начинать разработку. А уже в процессе разработки приобретаем бесценный опыт программирования ИИ, которым с радостью делимся со всеми, кто пытается разобраться в примерах кода и сложных технических решениях.

Надеемся, что эта статья была полезной для вас и искренне желаем успехов в программировании ИИ!