¿Qué lenguaje de programación para inteligencia artificial es adecuado para ti? Es una pregunta crucial para el futuro de su empresa. Todas las empresas tecnológicas importantes e incluso las nuevas empresas están trabajando en inteligencia artificial (IA), que se ha convertido en uno de los temas más candentes y las disciplinas de estudio más importantes. Es un tema tremendamente amplio que abarca desde simples calculadoras y autos autónomos hasta robots inteligentes que podrían alterar fundamentalmente el curso de la historia humana.
El núcleo de la IA es crear máquinas que sean tan inteligentes o más inteligentes que los humanos. ¿Pero cómo?
Las empresas buscan continuamente mejores soluciones de IA. IDC proyecta que el mercado de la inteligencia artificial alcanzará los 500.000 millones de dólares para 2024, con una CAGR de cinco años del 17,5 % y unos ingresos totales de 554.300 millones de dólares. Sin embargo, elegir los lenguajes de programación correctos para el software de IA es el primer paso para desarrollar soluciones efectivas.
¿QUÉ LENGUAJE DE PROGRAMACIÓN PARA INTELIGENCIA ARTIFICIAL ES EL MEJOR?
La necesidad de profesionales de IA está aumentando como resultado de este cambio digital. De hecho, entre 2020 y 2021, el reclutamiento para puestos relacionados con IA aumentó en un 165 %. Debe aprender a usar lenguajes de programación de IA compatibles con potentes bibliotecas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo si desea trabajar en la industria.
Los lenguajes de programación vienen en una amplia variedad, desde Java hasta Julia, así que, ¿por dónde empezar? Ha llegado al lugar correcto si es un entusiasta de la IA que no está seguro de qué lenguaje de codificación usar para su próximo gran proyecto.
Hay muchos lenguajes de programación de IA. Sin embargo, ninguno de ellos puede denominarse legítimamente "el mejor lenguaje de programación de inteligencia artificial". Cada uno tiene ventajas y desventajas. Sin embargo, estos cinco suelen ser muy queridos:
- PYTHON
- JavaScript
- Java
- Scala
- R
Más adelante, nos sumergiremos en ellos y los demás. Pero primero, examinemos la razón detrás de su adopción por parte de los ingenieros de inteligencia artificial.
¿QUÉ LENGUAJES DE PROGRAMACIÓN UTILIZAN LOS INGENIEROS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL?
Un lenguaje de programación es un lenguaje informático que se utiliza para escribir instrucciones y transmitirlas a computadoras y otros dispositivos basados en computadoras. Para comunicarse con las computadoras, los ingenieros y desarrolladores de software emplean lenguajes de programación, que se pueden dividir en cinco tipos principales.
¿Qué lenguaje de programación para inteligencia artificial es el mejor?: ¿Qué lenguajes de programación usan los ingenieros de inteligencia artificial?
Estas subcategorías incluyen:
- Lógica,
- Procesal,
- Orientado a objetos,
- Funcional,
Lenguajes de programación de scripts.
Los ingenieros de IA utilizan con frecuencia lenguajes de programación para la creación de secuencias de comandos. Al diseñar algoritmos de aprendizaje y procesos de automatización que a menudo requieren la participación humana, este tipo de lenguaje ofrece un beneficio significativo sobre las alternativas. Los lenguajes de programación de secuencias de comandos a menudo se interpretan, no se compilan, en lenguajes legibles por máquina.
MEJOR LENGUAJE DE PROGRAMACIÓN PARA INTELIGENCIA ARTIFICIAL (2022)
No siempre hay soluciones universales, únicas para todos en el ámbito de la inteligencia artificial. Las necesidades y la escala de su proyecto determinarán el lenguaje de programación de IA que utilice. Si su proyecto requiere un análisis de datos sustancial, considere usar R, que se creó para manejar grandes conjuntos de datos con facilidad. Sin embargo, Python sería mejor para implementar modelos de aprendizaje automático en producción que R.
No tengas miedo de la jerga de la IA; Hemos creado un glosario detallado de inteligencia artificial para los términos de inteligencia artificial más utilizados y explicamos los conceptos básicos de la inteligencia artificial , así como los riesgos y beneficios de la inteligencia artificial .
Cada lenguaje de programación tiene sus propias fortalezas especiales cuando se trata de programación para inteligencia artificial. Otros están diseñados para realizar análisis numéricos, mientras que algunos son excelentes en el procesamiento del lenguaje natural. Analicemos los numerosos usos y beneficios de los principales lenguajes de programación de IA y encontremos qué lenguaje de programación para inteligencia artificial se adapta a usted.
PYTHON
Como puedes imaginar, Python será donde comencemos. En este momento, se puede considerar a Python como el precursor de todos los demás lenguajes. La sintaxis sencilla del lenguaje Python es la causa de su éxito explosivo. Python es una excelente opción para la ingeniería de aprendizaje automático debido a su sintaxis fácil, lo que libera mucho más tiempo para preparar la estructura fundamental. Es una de las mejores respuestas a la pregunta de “¿Qué lenguaje de programación para inteligencia artificial es el mejor?”
El uso más popular de Python, un lenguaje de programación de alto nivel, orientado a objetos y multipropósito, es para crear secuencias de comandos de proyectos pequeños a muy grandes. Python tiene varias aplicaciones en numerosas industrias por sí solo. Muchos ingenieros eligen Python como su lenguaje favorito debido a su sintaxis sencilla y al uso de términos en inglés.
Estas tecnologías también se pueden utilizar para la evaluación de expresiones matemáticas sofisticadas y el procesamiento del lenguaje natural (NLP), además del aprendizaje automático.
Los asistentes inteligentes como Google y Alexa utilizan el procesamiento de lenguaje natural (NLP) para comprender lo que dices y responder correctamente.
La mejor característica es lo bien que se integra Python con otros lenguajes, como Java, para una mayor comodidad. Uno de los mejores lenguajes de programación para proyectos de inteligencia artificial en este momento es Python, gracias a su facilidad de uso y la gran comunidad de código abierto que lo respalda.
La amplia gama de soporte proporcionado por las bibliotecas de IA es uno de los principales beneficios de Python para IA sobre otros lenguajes de programación. Las bibliotecas son colecciones de herramientas que facilitan la aplicación de ideas específicas. Los lenguajes Python de propósito general pueden obtener características de IA especializadas de estos módulos. Examinemos las bibliotecas de Python AI más utilizadas con más detalle.
TENSORFLOW
Google creó y lanzó la biblioteca de Python TensorFlow para su uso en aplicaciones de IA. La biblioteca se utiliza para crear aplicaciones de IA basadas en aprendizaje automático. Comprende la mayoría de los servicios de IA de producción de Google y admite la implementación de redes neuronales. Debido a su capacidad para paralelizar cargas de trabajo y escalar rápidamente, muchos profesionales de IA emplean con frecuencia TensorFlow. Tiene un fuerte apoyo de Google y una comunidad de desarrolladores vibrante.
SCIKIT-LEARN
Otro módulo de Python que administra los datos, SciKit-Learn, es un componente crucial del flujo de trabajo de IA. Las funciones de clasificación, selección de modelos y preprocesamiento de datos están disponibles en SciKit-Learn. Las aplicaciones que involucran minería y análisis de datos lo usan con frecuencia. La gestión y organización de datos se manejan utilizando este marco de código abierto de una manera que simplifica el consumo del algoritmo.
PYBRAIN
Una biblioteca modular diseñada para los recién llegados a la IA se llama Pybrain, que significa Aprendizaje de refuerzo basado en Python, Inteligencia artificial y Biblioteca de redes neuronales. Incluye red neuronal compatible con Python y algoritmos de aprendizaje por refuerzo que son fáciles de combinar. También se usa con frecuencia para entrenar e implementar rápidamente algoritmos populares de IA.
Python es utilizado por muchas organizaciones, incluidas Google, NASA, Amazon, Instagram, Reddit, JP Morgan Chase, Intel, IBM, Netflix, Facebook y Pinterest.
JAVA
Java es un lenguaje crucial para la IA, como debería ser obvio. El uso generalizado del lenguaje en la creación de aplicaciones móviles es una explicación de esto. Y tiene mucho sentido dada la cantidad de aplicaciones móviles que usan IA. Es una de las respuestas más antiguas a la pregunta "¿Qué lenguaje de programación para inteligencia artificial es el mejor?"
Debido a su filosofía de programación de "escribir una vez, ejecutar en cualquier lugar", Java, que se introdujo inicialmente hace más de 20 años en 1995, es empleado por programadores de IA. Java está diseñado para tener la menor cantidad de dependencias posible, por lo que se puede ejecutar en cualquier plataforma con poco esfuerzo.
Los beneficios más significativos de Java como lenguaje de IA incluyen su facilidad de uso, depuración rápida, portabilidad y administrador de memoria autónomo. Swing y SWT se han integrado en Java, lo que le da a las interfaces y gráficos una apariencia elegante y contemporánea.
Además de admitir TensorFlow, Java también proporciona otras bibliotecas y marcos creados especialmente para la IA:
- Biblioteca profunda de Java
- Flujo de Kube
- OpenNLP
- Biblioteca de aprendizaje automático de Java
- Neuroph
Las características de IA de JavaScript permiten una interacción y operación perfectas con otros códigos fuente, incluidos HTML y CSS. Al igual que Java, JavaScript tiene una comunidad de desarrolladores considerable que ayuda en el desarrollo. La programación de IA se facilita con bibliotecas como jQuery, React.js y Underscore.js. JavaScript puede controlar las operaciones de front-end y back-end, incluidos multimedia, botones y almacenamiento de datos .
FaceApp y el práctico Asistente de Google son dos instancias de aplicaciones de Android que cuentan con inteligencia artificial basada en Java.
R
La ciencia de datos , un campo que depende en gran medida de la IA, utiliza con frecuencia el lenguaje informático R. La ciencia de datos es la disciplina de procesamiento y análisis de datos con la ayuda de la IA, utilizando estadísticas y matemáticas para identificar tendencias. La transformación, la preparación y el análisis de datos son solo algunas de las tareas de ciencia de datos para las que se pueden utilizar las bibliotecas del software.
La mayoría de las ventajas de R provienen de su capacidad para procesar datos estadísticos. Comprenden análisis de series temporales, agrupación, visualización y modelado lineal y no lineal. Es una opción maravillosa para crear algoritmos de aprendizaje automático, ya que puede almacenar y acceder a los datos de manera eficiente.
Los principiantes en programación o IA no deberían usar R debido a su desafiante curva de aprendizaje. Los beneficios de aprender R son sustanciales en entornos comerciales donde se manejan grandes cantidades de datos.
CECEO
Ahora, LISP merece gran parte del crédito por lo que vemos de AI. Es el segundo idioma más antiguo en general y el idioma más antiguo que aún se usa para los procesos de IA. Con su alcance ampliado para transformar ideas en realidad, LISP se ha considerado tradicionalmente como una herramienta para las principales empresas de IA. Al enfatizar la precisión, el lenguaje se distingue de los lenguajes de IA existentes.
¿CÓMO SE LLAMÓ EL PRIMER LENGUAJE DE PROGRAMACIÓN DE IA?
LISP es la respuesta. La invención de 1958 conocida como Lisp toma su nombre de una de sus implementaciones iniciales, "Procesamiento de listas". En 1962, Lisp se había desarrollado lo suficiente como para satisfacer las demandas de la inteligencia artificial.
Sin embargo, debido a sus numerosas deficiencias, el uso del lenguaje LISP está disminuyendo. El hecho de que el lenguaje todavía se utilice para soluciones lógicas y sea conocido por lograr milagros lo agrega a la lista.
SCALA
Además de utilizar la programación orientada a objetos, Scala es un lenguaje de programación funcional. La creación de sitios web y aplicaciones basadas en la web, así como el procesamiento de datos, utilizan uno de los lenguajes de programación de alto nivel más breves de la industria. Con una sintaxis muy difícil, este popular lenguaje de programación es increíblemente adaptable.
Scala es escalable, como su nombre indica. Es una opción sólida para los ingenieros de IA porque admite el paralelismo y tiene varias bibliotecas de inteligencia artificial excelentes. Scaladex, una base de datos de todas las bibliotecas de Scala, incluidas las de inteligencia artificial, estará disponible una vez que haya aprendido Scala para IA.
JULIA
Si bien Julia carece de una base de usuarios y una comunidad considerables, proporciona una gran cantidad de herramientas premium para crear una IA superior. Julia es una de las mejores herramientas de desarrollo para el manejo de análisis de datos y números.
Julia le brinda las capacidades necesarias para una ejecución impecable si necesita crear una interfaz dinámica, gráficos llamativos o visualizaciones de datos. Este lenguaje desarrolla IA simplemente por sus funciones de depuración, administración de memoria y metaprogramación.
Julia es la mejor opción para las tareas de IA que utilizan el aprendizaje automático. Incluye una variedad de paquetes, incluidos Flux.JL, Turing.JL, MLJ.JL y Metahead.JL.
HASKELL
Basado en la semántica del lenguaje de programación Miranda, Haskell es un lenguaje de programación funcional. Haskell brinda seguridad y velocidad por encima de todo en escenarios que involucran el aprendizaje automático. Haskell ha encontrado un nicho en la academia debido a su soporte para lenguajes integrados específicos de dominio que son esenciales para la investigación de IA; sin embargo, los gigantes tecnológicos como Microsoft y Facebook han contratado a Haskell para crear marcos que administren datos esquematizados y combatan el malware, respectivamente.
La biblioteca HLearn en Haskell brinda soporte de aprendizaje profundo a través de sus implementaciones algorítmicas y vinculantes de Tensorflow para el aprendizaje automático. Haskell es el mejor lenguaje para proyectos que involucran matemáticas abstractas y programación probabilística porque permite a los usuarios diseñar algoritmos extremadamente expresivos sin perder eficiencia.
Los usuarios de Haskell pueden interpretar su código como ecuaciones matemáticas y utilizar una pequeña cantidad de código para expresar un modelo.
C++
Aunque es de bajo nivel y ha existido por un tiempo, C ++ todavía se usa ampliamente. Es una de las mejores respuestas a la pregunta de “¿Qué lenguaje de programación para inteligencia artificial es el mejor?”
Esto indica que C++ funciona bien con el hardware y las máquinas, pero no tanto con los aspectos más teóricos del software.
Sin embargo, la capacidad de programación de bajo nivel de C++ lo hace ideal para administrar modelos de IA de producción.
Usando C++, puede crear redes neuronales desde cero y convertir el código humano en algo que las computadoras puedan entender.
C++ se utilizó para desarrollar varias de las bibliotecas de aprendizaje automático más infames.
Estos factores contribuyen a la continua popularidad de C++ en la comunidad de inteligencia artificial. No subestimes lo que C++ es capaz de hacer.
PRÓLOGO
Mire Prolog para conocer una técnica más lógica para programar un sistema de IA. En lugar de seguir una serie de instrucciones codificadas, el software que lo utiliza se adhiere a un conjunto fundamental de hechos, reglas, objetivos y preguntas.
Prolog tiene la capacidad de reconocer patrones y combinarlos, ubicar y organizar datos lógicamente y retroceder automáticamente en un proceso para descubrir una mejor ruta. La aplicación más fuerte para este lenguaje en IA es la resolución de problemas, donde Prolog busca una solución, o varias, a la situación.
El resultado es su uso en chatbots y ayudantes virtuales como Watson de IBM. Piense en lo sencillos pero útiles que son estos ingeniosos métodos de comunicación. Aunque Prolog puede no ser tan flexible o fácil de usar como Python o Java, puede ser de gran utilidad.
GO
Go es un lenguaje de programación de código abierto que simplifica la creación de software fiable, eficaz y eficiente. Es un recién llegado al campo de la programación. Es una de las respuestas más recientes a la pregunta "¿Qué lenguaje de programación para inteligencia artificial es el mejor?"
En una era de procesadores multinúcleo, redes informáticas y grandes bases de código, Google adoptó Go en 2012 después de que se conceptualizara por primera vez en 2007. Go fue diseñado para aumentar la productividad de la programación. El objetivo de los diseñadores era abordar las quejas comunes sobre otros idiomas manteniendo muchas de sus características beneficiosas.
Para ayudarlo a crear aplicaciones escalables, GO combina el rendimiento de C++ y Java clásicos con toda la simplicidad de Python.
Este lenguaje le ha dado mucho optimismo a una nueva generación de geeks de la codificación. Es nuevo y va a la zaga de los programas Python, JS y Java. Sin embargo, está ascendiendo constantemente a la cima de la lista de idiomas que se pueden aprender y usar pronto.
RUST
El desarrollo de software de alto rendimiento, rápido y seguro es lo que todos quieren, y Rust lo hace posible. Los desarrolladores adoran usarlo como un lenguaje de programación de propósito general para la creación de IA. La sintaxis de Rust es comparable a la de C++, pero Rust también brinda seguridad de memoria y renuncia a la recolección de basura.
Muchos sistemas conocidos, como Dropbox, Yelp, Firefox, Azure, Polkadot, Cloudflare, npm, Discord, etc., utilizan Rust como lenguaje de programación backend. Rust es el lenguaje ideal para desarrollar IA y usarla en computación científica debido a su seguridad de memoria, velocidad y facilidad de expresión.
¿CÓMO ELEGIR UN LENGUAJE DE PROGRAMACIÓN DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL?
Describa los objetivos y los resultados de su proyecto antes de elegir un lenguaje de IA. Determinar los recursos necesarios para terminar las actividades en cuestión mediante la evaluación de las tareas en cuestión. Considere las herramientas y bibliotecas que acompañan a cada lenguaje de programación de IA antes de decidir cuál es el más apropiado para su proyecto.
Debe iniciar el proceso de integración de uno o más de estos lenguajes si su negocio necesita integrar inteligencia artificial. No hay fin a lo que la IA puede lograr para acelerar el crecimiento de su empresa con el equipo de desarrollo correcto.
Para los principiantes, los lenguajes convencionales populares como Python, Java y C++ suelen ser buenas opciones. Sin embargo, debe considerar las ventajas y desventajas específicas de cada idioma a la luz de sus objetivos.
PROGRAMACIÓN DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA PRINCIPIANTES.
Si desea trabajar como ingeniero de inteligencia artificial, el primer lenguaje informático que debe aprender es Python. Puede comenzar a aprender otros lenguajes de programación una vez que haya aprendido Python y sus usos en el desarrollo de IA. El lenguaje de programación más importante para los desarrolladores de IA es Python, y la mayoría de ellos nunca aprenden ningún otro lenguaje durante sus carreras.
La mayoría de estos recursos son de código abierto, por lo que cualquiera puede usarlos de forma gratuita. Puede instalar paquetes de Python directamente en su computadora por poco o nada de dinero, y hay un montón de foros en línea donde puede obtener materiales instructivos. El mejor método para aprender Python es a través de bootcamps.
CONCLUSIÓN
“¿Qué lenguaje de programación para inteligencia artificial es el mejor?” es una pregunta difícil. Pero gracias a muchas bibliotecas y recursos instructivos de fácil acceso, la programación de IA ahora es más accesible que nunca. La introducción de un principiante a la programación de IA se simplifica aún más gracias a la abundancia de recursos de capacitación en línea para lenguajes conocidos como Python y Java.
Los mejores lenguajes de programación para proyectos de inteligencia artificial son los que se mencionaron anteriormente. Todo se reduce a seleccionar el proyecto que mejor se adapte a sus necesidades. Con un conocimiento básico del proyecto, puede seleccionar rápidamente el mejor idioma y aumentar la eficiencia de su empresa.
Algo más que un bombo, la inteligencia artificial llegó para quedarse. La IA está presente en todo, desde la conducción autónoma hasta la corrección de frases. Esta popularidad ha creado un entorno excelente para las empresas que intentan generar mejoras adicionales de IA, como los servicios de atención al cliente de inteligencia artificial.
Fuente: DATA CONOMY | somoslibres
