Языки программирования интеллектуальных систем
Искусственный интеллект или AI (artificial intelligence) довольно быстро стал неотъемлемой частью жизни современного человека. Еще несколько месяцев назад люди не знали о ChatGPT, а уже сейчас государства по всему миру обсуждают его внедрение в свою работу.
В результате у многих начинающих программистов возник закономерный вопрос: что выбрать для изучения, чтобы не остаться в прошлом? В статье мы рассмотрим самые популярные языки программирования для разработки AI-продуктов, подробно рассказав о минусах и плюсах каждого.
Python
Python — самый известный язык программирования для работы с искусственным интеллектом. Причин у этого две: простота и гибкость.
Популярность Python обусловлена обширной коллекцией доступных библиотек и фреймворков. Такие библиотеки, как TensorFlow, PyTorch и Keras, позволяют разработчикам создавать сложные модели по типу ChatGPT и LLaMA.
Помимо этого, рост спроса на AI привел к появлению специфических для этой сферы библиотек и фреймворков. Например, scikit-learn и NLTK облегчают задачи обработки естественного языка, а Keras позволяет удобно строить модули нейросети, просто добавляя функции или классы.
Заставь искусственный интеллект самообучаться и совершенствоваться – выбирай онлайн-курсы в каталоге курсов по машинному обучению.
Что касается минусов Python, выделить можно разве что потребление памяти, что может стать проблемой при работе с большими массивами данных. Тем не менее преимущества Python перевешивают недостатки, из-за чего большая часть AI-разработчиков использует в своей работе именно его.
Java
Java — популярный язык программирования, который выделяется среди конкурентов своими производительностью и масштабируемостью.
Активное сообщество программистов, которое собралось вокруг этого языка, регулярно разрабатывает новые инструменты, ориентированные на работу с AI. Из специфических библиотек и фреймворков можно отметить WEKA и Deeplearning4j.
Одним из значительных преимуществ Java является его производительность. Это компилируемый язык, а, значит, перед выполнением код преобразуется в машинный код. Этот процесс приводит к более быстрому выполнению и лучшей производительности по сравнению с интерпретируемыми языками (PHP, Python и JavaScript).
У Java есть один недостаток — это не очень дружелюбный к новичкам язык, который может быть сложен в освоении без предыдущего опыта в программировании.
R
R — это язык программирования, специально разработанный для статистических вычислений и анализа данных, что делает его идеальным для работы с искусственным интеллектом.
У R есть обширная коллекция статистических библиотек и фреймворков, таких как caret и mlr, позволяющих разработчикам создавать надежные и точные AI-модели. Одним из наиболее крупных преимуществ этого языка является простой и легкий в изучении синтаксис, что делает его идеальным выбором для новичков.
Впрочем, стоит учитывать, что производительность R может быть ниже, чем у других языков, что делает его непригодным для разработки крупномасштабных систем ИИ. R также имеет в разы менее крупное сообщество, чем Java и Python, а, значит, нередко решать проблемы придется самостоятельно.
C++
C++ — это низкоуровневый язык программирования, который обеспечивает высокую производительность и масштабируемость. Его часто используют для разработки проектов, требующих большой вычислительной мощности.
C++ широко используется при работе над проектами на стыке искусственного интеллекта и робототехники, а также в играх.
Как и в описанных выше языках, в C++ есть специфичные AI-библиотеки. Из наиболее крупных стоит отметить OpenCV и TensorFlow C++, которые значительно упрощают процесс разработки. Помимо этого, с Java, о котором мы говорили ранее, его роднит и комплириуемость, которая положительно сказывается на производительности.
Среди минусов C++ обычно отмечают его сложность и неинтуитивность, которые могут стать серьезными препятствиями для новичков.
Подписывайтесь на наш Telegram-канал, чтобы быть в курсе последних новостей и событий!
На каком языке пишут искусственный интеллект? Введение в ИИ
Основной вопрос перед разработчиком – какому языку отдать предпочтение для создания ИИ? Мы рассмотрим популярные языки, используемые для создания ИИ.
Одно только лишь название «искусственный интеллект» может привести в ступор и навести немало страха как на обычного человека, так и заурядного программиста. Занятие действительно сложное, а красивые демонстрируемые примеры – это результат многотысячных строк кода. При всём этом создание ИИ может стать вполне реальной задачей, а в части случаев, даже несложной. Многие проекты требуют углублённых знаний ИИ, а также языков программирования.
LISP
Родоначальником языков программирования, на которых начал создаваться искусственный интеллект стал LISP. ЛИСП отличается гибкостью использования и простотой расширения функционала. Благодаря наличию возможности быстрого прототипирования и установки макросов удалось сократить уйму времени, это принесло много пользы в отношении ИИ.
LISP стал универсальным языком, который равно хорошо справляется с относительно тяжёлыми и лёгкими задачами. В нём устроена качественная и продвинутая система объектно-ориентированности, что и позволило занять одну из лидирующих позиций при разработке ИИ.
Java
Наибольшим достоинством языка является многофункциональность, среди прочих:
- прозрачность использования и написания кода;
- способность легко переносить программы;
- лёгкое сопровождение проектов.
Для новичков важным достоинством Java станет наличие многочисленных бесплатных уроков в сети. Обучение Java является максимально комфортным и удобным для большинства студентов и новичков.
Среди особенностей языка стоит выделить:
- простота выполнения отладки;
- качественное взаимодействие клиентской и серверной системы ресурса;
- лёгкость обращения с масштабными проектами.
При создании проектов на Java пользователь сталкивается с более привлекательным и доступным интерфейсом, что всегда притягивает аудиторию.
Prolog
Данный вариант относится к интерактивным языкам, которые работают по символической системе. Он популярен для использования в отношении проектов, требующих высокие логические способности. Язык имеет мощную и удобную основу, она активно используется в отношении программирования non-численного типа. На основании Prolog`а часто создаются доказательства теорем, проводится взаимодействие с понятным человеческим языком, используется для создания систем экспертной оценки.
Пролог относится к декларативным типам языка, которые используют формальное или образное «мышление». Среди разработчиков ИИ приобрёл хорошую славу благодаря оптимальным обструкционным типам работы, встроенным алгоритмам анализа, недетерминизма и т.д. Всё в сумме можно описать так: Prolog – многофункциональная платформа для программирования ИИ.
Python
Python активно применяется в программировании благодаря чистому синтаксису и логическому, строгому грамматическому построению программы. Немаловажную роль играет и удобный дизайн.
В основе используются многочисленные структурные алгоритмы, бесчисленные фреймворки для отладки, оптимальным показателям взаимодействия низкого и высокого уровня написания кода. Все перечисленные достоинства обеспечивают должное влияние в сфере создания искусственного интеллекта.
История развития ИИ
Началом традиционного представления ИИ стал проект UNIMATE , который увидел мир в 1961 году. В ходе представления был впервые получен робот, который начал выпускаться в промышленных масштабах. Робот был задействован на линии производства в концерне «General Motors». Для создания были задействованы Валь и переменные из среды ассемблера. Язык пришёлся по душе благодаря наличию простейших фраз, отражению команд на мониторе и наличию инструкций, не нуждающихся в дополнительных разъяснениях.
Спустя 4 года (1965 год) был запущен искусственный интеллект « Dendral ». Задача системы заключалась в выявлении молекулярной и атомной структуре соединений органического происхождения. Для написания был использован LISP.
«Weizenbaum» в 1966 году запустил проект Элиза, который впервые предполагал проведение беседы с роботом. Самой известной моделью являлся «Доктор», который позволял отвечать на поставленные запросы в форме психотерапевта. Для реализации проекта потребовалось сопоставление нескольких образцов технического достижения своего времени. Впервые Элиза увидел мир на SPLIP, но для отработки списка запущен «Weizenbaum». Немногим позже проект переработан на другую платформу – LISP.
Первым роботом мобильного типа стал «Шеки», в его основе также лежал ЛИСП. Логика конструктора была построена на решении поставленных задач и передвижения, для взаимодействия использовались подъёмы вверх и вниз, а также включение и выключение света. С помощью «Шеки» удавалось открывать, закрывать, передвигать и т.д. Робот даже был способен передвигаться со скоростью равной спокойной ходьбе человека – 5 км/ч .
За последние 15 лет было представлено многочисленное количество изобретений: «Деннинг» (сторожевой робот), «Predator» (беспилотник), «АЙБО» (собака), «АСИМО» от Honda и многие другие. Тенденция идёт к развитию данного направления, чего и стоит ожидать в ближайшем и дальнем бедующем.
Больше интересных новостей
10 интересных веб-экспериментов на основе HTML, CSS и JavaScript
Изучение ASP.NET Core с нуля / Разработка веб проекта на Core MVC (.NE
Необходимые навыки и технологии в разработке игр на Unity
Кому «за 40»: нужны ли такие программисты IT-компаниям?