Los 10 mejores lenguajes de programación para el desarrollo de IA
Los lenguajes de programación son notoriamente versátiles, cada uno capaz de grandes hazañas en las manos adecuadas. La tecnología de IA (inteligencia artificial) también depende de ellos para funcionar correctamente al monitorear un sistema, activar comandos, mostrar contenido, etc.
Como programador, debe conocer los mejores lenguajes para desarrollar IA. A continuación, se muestran 10 opciones a considerar y cómo pueden beneficiar sus proyectos inteligentes.
1. Python
Es la facilidad de uso de Python más que cualquier otra cosa lo que lo convierte en la opción más popular entre los desarrolladores de IA. Dicho esto, también es un lenguaje de programación de alto rendimiento y ampliamente utilizado, capaz de procesos complicados para todo tipo de tareas y plataformas.
La inteligencia artificial es lo suficientemente difícil, por lo que una herramienta que le facilite la vida de la codificación es invaluable, ya que le ahorra tiempo, dinero y paciencia.
Otra ventaja a considerar es el soporte ilimitado de bibliotecas y foros por igual. Si puede crear aplicaciones de escritorio en Python con la biblioteca GUI de Tkinter, imagine lo que puede construir con la ayuda de bibliotecas de aprendizaje automático como NumPy y SciPy.
2. Java
Aquí hay otro lenguaje de programación que se gana a los programadores de IA con su flexibilidad, facilidad de uso y amplio soporte. Java no es tan rápido como otras herramientas de codificación, pero es poderoso y funciona bien con aplicaciones de IA.
Una característica clave es su compatibilidad entre plataformas, por lo que no tiene que volver a escribir el código cada vez que usa un sistema diferente. Java también produce buenas imágenes. No necesita preocuparse tanto por la calidad de sus gráficos de IA.
Hay más codificación involucrada que Python, pero los resultados generales de Java cuando se trata de inteligencia artificial lo convierten claramente en uno de los mejores lenguajes de programación para esta tecnología.
3. JavaScript
Los pros y los contras son similares a los de Java, excepto que JavaScript se usa más para sitios web dinámicos y seguros. Los programadores a los que no les importa la codificación lo elegirán en lugar de Python.
Sus capacidades de inteligencia artificial involucran principalmente interactividad que funciona sin problemas con otros códigos fuente, como CSS y HTML. Puede administrar funciones de front-end y back-end, desde botones y multimedia hasta almacenamiento de datos.
JavaScript también está bendecido con mucho apoyo de programadores y comunidades enteras. Consulte bibliotecas como React.js, jQuery y Underscore.js para obtener ideas.
4. Scala
Scala tomó el entorno Java Virtual Machine (JVM) y desarrolló una mejor solución para programar software inteligente. Es compatible con Java y JavaScript, al tiempo que hace que el proceso de codificación sea más fácil, rápido y productivo.
Gracias a las potentes funciones de Scala, como funciones de alto rendimiento, interfaces flexibles, coincidencia de patrones y herramientas de navegador, sus esfuerzos por impresionar a los programadores están dando sus frutos. Ahora es uno de los mejores lenguajes para usar en el desarrollo de IA.
Otro beneficio a tener en cuenta es Scaladex, un índice que contiene las bibliotecas Scala disponibles y sus recursos.
5. Lisp
Desarrollado en la década de 1960, Lisp es el lenguaje de programación más antiguo para el desarrollo de IA. Es muy inteligente y adaptable, especialmente bueno para resolver problemas, escribir código que se modifica a sí mismo, crear objetos dinámicos y prototipos rápidos.
Sin embargo, hay desventajas. La sintaxis de Lisp es inusual en comparación con los lenguajes informáticos modernos, lo que dificulta su interpretación. Las bibliotecas relevantes también son limitadas, sin mencionar a los programadores que lo asesorarán.
A pesar de sus defectos, Lisp todavía está en uso y vale la pena investigar qué puede ofrecer a sus proyectos de IA. Grammarly, DART y Routinic son algunas de sus historias de éxito.
6. R
Si está trabajando con IA que implica analizar y representar datos, R es su lenguaje de programación de referencia. Es una herramienta de código abierto que puede procesar datos, aplicarlos automáticamente como desee, informar patrones y cambios, ayudar con predicciones y más.
Además de servir principalmente para funciones estadísticas, R es un lenguaje difícil de aprender y debe combinarse con otras herramientas confiables para producir un software completo y un flujo de trabajo productivo para su negocio.
Pero, lo que le falta a R en rango lo compensa con una alta compatibilidad y un gran estilo al crear elementos visuales como gráficos y tablas, sin importar cuán detallados sean.
7. Prólogo
Para una forma más lógica de programar su sistema de IA, eche un vistazo a Prolog. El software que lo usa sigue un conjunto básico de hechos, reglas, objetivos y consultas en lugar de secuencias de instrucciones codificadas.
Prolog puede comprender y hacer coincidir patrones, encontrar y estructurar datos de forma lógica y retroceder automáticamente un proceso para encontrar una mejor ruta. En general, la mejor manera de usar este lenguaje en la IA es para la resolución de problemas, donde Prolog busca una solución, o varias.
De ahí su uso en chatbots y asistentes virtuales como Watson de IBM. Piense en lo simples pero útiles que son estas formas de comunicación inteligente. Es posible que Prolog no sea tan versátil o fácil de usar como Python o Java, pero puede proporcionar un servicio invaluable.
8. Julia
Julia es otro producto de alta gama que simplemente no ha alcanzado el estatus o el apoyo de la comunidad que se merece. Aun así, sus características no defraudan. Este lenguaje de programación es útil para tareas generales, pero funciona mejor con números y análisis de datos.
Ofrece varias herramientas para crear una interfaz dinámica y gráficos impresionantes para visualizar sus datos, por ejemplo. También hay administración de memoria, metaprogramación y depuración para mayor eficiencia.
En términos de capacidades de inteligencia artificial, Julia es ideal para cualquier proyecto de aprendizaje automático. Ya sea que desee modelos prefabricados, ayuda con algoritmos o jugar con la programación probabilística, le espera una variedad de paquetes, incluidos MLJ.jl, Flux.jl, Turing.jl y Metalhead.
9. Haskell
Si desea funcionalidad pura por encima de todo, Haskell es un buen lenguaje de programación para aprender. Aprender a usarlo para el desarrollo de la IA puede llevar un tiempo, debido en parte al soporte limitado.
Pero sus capacidades de abstracción lo hacen muy flexible, especialmente cuando se trata de errores. La gestión eficiente de la memoria y el sistema de tipos de Haskell son ventajas importantes, al igual que su capacidad para reutilizar código.
También es un lenguaje de programación perezoso, lo que significa que solo evalúa fragmentos de código cuando es necesario. Por un lado, puede ayudar a producir un proceso muy inteligente. Por otro lado, podría terminar quedando rezagado. Aun así, la configuración correcta puede convertir a Haskell en una herramienta decente para los desarrolladores de IA.
10. C ++
Este puede ser uno de los lenguajes más populares, pero no es tan efectivo para el desarrollo de IA como las opciones anteriores. El principal problema en relación con la IA es la sintaxis de C ++. Es demasiado complicado crear rápidamente codificación útil para aplicaciones de aprendizaje profundo o de máquina.
Al mismo tiempo, no tendríamos TensorFlow, un marco clave de aprendizaje automático, sin C ++. Sigue siendo una herramienta poderosa y flexible para diseñar software, por lo que debe tenerlo en cuenta para ciertas tareas y junto con otras herramientas.
Por ejemplo, los motores de búsqueda como Google hacen uso de sus capacidades de memoria y funciones rápidas para garantizar tiempos de respuesta bajos y un sistema de clasificación eficiente. En otras palabras, siéntase libre de usar C ++, pero hágalo con cuidado.
Explore lo que puede crear con la programación de IA
Tiene varios lenguajes de programación para el desarrollo de IA para elegir, dependiendo de qué tan fácil o técnico desee que sea su proceso. Otro factor a considerar es qué sistema funciona mejor para el software que está diseñando.
Una forma de abordar la pregunta es mirando las aplicaciones populares que ya existen. ¿Qué hacen? ¿Cómo funcionan sus funciones básicas o interactivas? ¿Qué idiomas usan? Cuanto más averigüe, más ideas obtendrá.