на каком языке можно написать искусственный интеллект
На каком языке программирования разрабатывать искусственный интеллект?
Процесс создания искусственного интеллекта, с первого взгляда кажется довольно таки сложным занятием. Наблюдая за этими красивыми примерами ИИ, можно понять, что создавать интересные программы с ИИ можно. В зависимости от цели, нужны разные уровни знаний. Некоторые проекты требуют глубоких знаний ИИ, другие проекты требуют лишь знания языка программирования, но главный вопрос, которые стоит перед программистом. Какой язык выбрать для программирования искусственного интеллекта? Вот список языков для ИИ, которые могут быть полезными.
Первый компьютерный язык, применяемый для создания искусственного интеллекта — ЛИСП. Этот язык является довольно таки гибким и расширяемым. Такие особенности, как быстрое прототипирование и макросы очень полезны в создании ИИ. LISP — это язык, который превращает сложные задачи в простые. Мощная система объектно-ориентированности делает LISP одним из самых популярных языков программирования для искусственного интеллекта.
Основные преимущества этого многофункционального языка являются: прозрачность, переносимость и удобство сопровождения. Еще одним преимуществом языка Java является универсальность. Если вы новичок, то вас обрадует тот факт, что существуют сотни видеоуроков в Интернете, что сделает ваше обучение легче и эффективнее.
Основными особенностями java являются: легкая отладка, хорошее взаимодействие с пользователем, простота работы с большими проектами. Проекты, созданные с помощью языка Java имеют привлекательный и простой интерфейс.
Prolog
Это интерактивный символический язык программирования популярен для проектов, которые требуют логики. Имея мощную и гибкую основу, она широко применяется для non-численного программирования, доказательства теорем, обработки естественного языка, создания экспертных систем и искусственного интеллекта в целом.
Пролог — это декларативный язык с формальной логикой. Разработчики искусственного интеллекта ценят его за высокий уровень абстракции, встроенный механизм поиска, недетерминизм и т.д.
Python
Python — широко используется программистами из-за его чистой грамматики и синтаксиса, приятного дизайна. Различные структуры данных, куча Фреймворков тестирования, соотношение высокого уровня и низкого уровня программирования, которые делают Питон одним из самых популярных языков программирования для искусственного интеллекта.
История развития ИИ
Для того, чтобы увидеть связь между ИИ и языком программирования, давайте рассмотрим наиболее важные события в истории ИИ. Все началось в 1939 году, когда робот Электро был представлен на Всемирной выставки. Следующий робот был построен в 1951 году, Эдмундом Беркли.
Робот Робби был построен в 1956 году. К сожалению, нет информации о том, как он был разработан. В 1958 году, был изобретен язык программирования ЛИСП. Хотя этот язык был разработан 60 лет назад, он до сих пор остается основным языком для многих программ искусственного интеллекта.
В 1961 году, был построен UNIMATE. Это первый промышленный робот, который выпускается серийно. Этот робот был использован в «Дженерал Моторс» для работы на производственной линии. Для изготовления UNIMATE ученые использовали Валь, переменная ассемблера. Этот язык состоит из простых фраз, команд монитора, и инструкций, которые не требуют пояснений.
Система искусственного интеллекта Dendral, была построена в 1965 году. Она помогала легко определять молекулярную структуру органических соединений. Эта система была написана на Лиспе.
В 1966 году, Weizenbaum создал Элизу, первого виртуального собеседника. Одна из самых знаменитых моделей назывался Доктор, он отвечал на вопросы в стиле психотерапевта. Этот бот был реализован при сопоставлении образцов техники. Первая версия Элизы была написана на SLIP, список обработки языка был разработан Weizenbaum. Позже одна из его версий была переписана на Лиспе.
Первый мобильный робот, запрограммированный на Лиспе был Шеки. С помощью решения задач программы прокладок и датчиков, шейки двигался, включал и выключал свет, поднимался вверх и вниз, открывал двери, закрывал двери, толкал предметы, и двигал вещи. Перемещался Шеки со скоростью 5 км в час.
В ближайшие 15 лет мир увидел множество удивительных изобретений: Сторожевого робота Деннинг, ЛМИ Лямбда, Omnibot 2000, MQ-1 Predator беспилотный, Ферби, АЙБО робот собака, и Хонда АСИМО.
В 2003 году iRobot изобрел робот-пылесос Roomba. Разработанный на Лиспе, это автономный пылесос моет полы, используя определенные алгоритмы. Он обнаруживает препятствия и обходит их.
А какой язык программирования используете вы, для разработки программ с ИИ? Напишите о ваших работах в комментариях или в нашей группе вконтакте.
Как создать искусственный интеллект?
А ведь действительно, именно желание создать совершенный искусственный интеллект, будь то игровая модель или мобильная программа, сподвигла на путь программиста многих из нас. Проблема в том, что за тоннами учебного материала и суровой действительностью заказчиков, это самое желание было заменено простым стремлением к саморазвитию. Для тех, кто так и не приступил к исполнению детской мечты, далее краткий путеводитель по созданию настоящего искусственного разума.
Стадия 1. Разочарование
Когда мы говорим о создании хотя бы простых ботов, глаза наполняются блеском, а в голове мелькают сотни идей, что он должен уметь делать. Однако, когда дело доходит до реализации, оказывается, что ключом к разгадке реальной модели поведения является. математика. Если быть немного конкретнее, то вот список её разделов, которые необходимо проштудировать хотя бы в формате университетского образования:
Теория вероятностей и математическая статистика.
Это тот научный плацдарм, на котором будут строится ваше дальнейшее программирование. Без знания и понимания этой теории все задумки быстро разобьются о взаимодействие с человеком, ведь искусственный разум на самом деле не больше, чем набор формул.
Стадия 2. Принятие
Когда спесь немного сбита студенческой литературой, можно приступать к изучению языков. Бросаться на LISP или другие функциональные языки пока не стоит, для начала надо научиться работать с переменными и однозначными состояниями. Как для быстрого изучения, так и дальнейшего развития прекрасно подойдёт Python, но в целом можно взять за основу любой язык, имеющий соответствующие библиотеки.
Стадия 3. Развитие
Теперь переходим непосредственно к теории ИИ. Их условно можно разделить на 3 категории:
Слабый ИИ – боты, которых мы видим в компьютерных играх, или простые подручные помощники, вроде Siri. Они или выполняют узкоспециализированные задачи или являются незначительным комплексом таковых, а любая непредсказуемость взаимодействия ставит их в тупик.
Сильный ИИ – это машины, интеллект которых сопоставим с человеческим мозгом. На сегодняшний день нет реальных представителей этого класса, но компьютеры, вроде Watson очень близки к достижению этой цели.
Совершенные ИИ – будущее, машинный мозг, который превзойдёт наши возможности. Именно об опасности таких разработок предупреждают Стивен Хоккинг, Элон Маск и кинофраншиза «Терминатор».
Естественно, начинать следует с самых простых ботов. Для этого вспомните старую-добрую игру «Крестики-нолики» при использовании поля 3х3 и постарайтесь выяснить для себя основные алгоритмы действий: вероятность победы при безошибочных действиях, наиболее удачные места на поле для расположения фигуры, необходимость сводить игру к ничьей и так далее.
Сыграв несколько десятков партий и анализируя собственные действия, вы наверняка сможете выделить все важные аспекты и переписать их в машинный код. Если нет, то продолжайте думать, а эта ссылка здесь полежит на всякий случай.
К слову, если вы всё-таки взялись за язык Python, то создать довольно простого бота можно обратившись к этому подробному мануалу. Для других языков, таких как C++ или Java, вам также не составит труда найти пошаговые материалы. Почувствовав, что за созданием ИИ нет ничего сверхъестественного, вы сможете смело закрыть браузер и приступить к личным экспериментам.
Стадия 4. Азарт
Теперь, когда дело сдвинулось с мёртвой точки, вам наверняка хочется создать что-то более серьёзное. В этом вам поможет ряд следующих ресурсов:
Как вы поняли даже из названий, это API, которые позволят без лишних затрат времени создать некоторое подобие серьёзного ИИ.
Стадия 5. Работа
Теперь же, когда вы уже вполне ясно представляете, как ИИ создавать и чем при этом пользоваться, пора выводить свои знания на новый уровень. Во-первых, для этого потребуется изучение дисциплины, которое носит название «Машинное обучение». Во-вторых, необходимо научиться работать с соответствующими библиотеками выбранного языка программирования. Для рассматриваемого нами Python это Scikit-learn, NLTK, SciPy, PyBrain и Nump. В-третьих, в развитии никуда не обойтись от функционального программирования. Ну и самое главное, вы теперь сможете читать литературу о ИИ с полным пониманием дела:
И да, вся или почти вся литература по данной тематике представлена на иностранном языке, поэтому если хотите заниматься созданием ИИ профессионально необходимо подтянуть свой английский до технического уровня. Если вы только начинаете путь к мечте, советуем записаться на бесплатный двухчасовой интенсив по основам программирования.
В остальном, ваше дальнейшее развитие будет зависеть лишь от практики и желания усложнять алгоритмы. Но будьте осторожны: возможно совершенный искусственный разум опасен для человечества?
Освоить востребованную профессию в Data Science можно всего за полтора года на курсах GeekBrains. После учёбы вы сможете работать по специальностям Data Scientist, Data Analyst, Machine Learning, Engineer Computer Vision-специалист или NLP-специалист.
На этой неделе вы могли прочитать крайне мотивирующей кейс от Валерия Турова, где он рассказал об одной из своих целей, которая привела в профессию – желанию познать принцип работы и научиться создавать самому игровых ботов.
А ведь действительно, именно желание создать совершенный искусственный интеллект, будь то игровая модель или мобильная программа, сподвигла на путь программиста многих из нас. Проблема в том, что за тоннами учебного материала и суровой действительностью заказчиков, это самое желание было заменено простым стремлением к саморазвитию. Для тех, кто так и не приступил к исполнению детской мечты, далее краткий путеводитель по созданию настоящего искусственного разума.
Стадия 1. Разочарование
Когда мы говорим о создании хотя бы простых ботов, глаза наполняются блеском, а в голове мелькают сотни идей, что он должен уметь делать. Однако, когда дело доходит до реализации, оказывается, что ключом к разгадке реальной модели поведения является. математика. Если быть немного конкретнее, то вот список её разделов, которые необходимо проштудировать хотя бы в формате университетского образования:
Теория вероятностей и математическая статистика.
Это тот научный плацдарм, на котором будут строится ваше дальнейшее программирование. Без знания и понимания этой теории все задумки быстро разобьются о взаимодействие с человеком, ведь искусственный разум на самом деле не больше, чем набор формул.
Стадия 2. Принятие
Когда спесь немного сбита студенческой литературой, можно приступать к изучению языков. Бросаться на LISP или другие функциональные языки пока не стоит, для начала надо научиться работать с переменными и однозначными состояниями. Как для быстрого изучения, так и дальнейшего развития прекрасно подойдёт Python, но в целом можно взять за основу любой язык, имеющий соответствующие библиотеки.
Стадия 3. Развитие
Теперь переходим непосредственно к теории ИИ. Их условно можно разделить на 3 категории:
Слабый ИИ – боты, которых мы видим в компьютерных играх, или простые подручные помощники, вроде Siri. Они или выполняют узкоспециализированные задачи или являются незначительным комплексом таковых, а любая непредсказуемость взаимодействия ставит их в тупик.
Сильный ИИ – это машины, интеллект которых сопоставим с человеческим мозгом. На сегодняшний день нет реальных представителей этого класса, но компьютеры, вроде Watson очень близки к достижению этой цели.
Совершенные ИИ – будущее, машинный мозг, который превзойдёт наши возможности. Именно об опасности таких разработок предупреждают Стивен Хоккинг, Элон Маск и кинофраншиза «Терминатор».
Естественно, начинать следует с самых простых ботов. Для этого вспомните старую-добрую игру «Крестики-нолики» при использовании поля 3х3 и постарайтесь выяснить для себя основные алгоритмы действий: вероятность победы при безошибочных действиях, наиболее удачные места на поле для расположения фигуры, необходимость сводить игру к ничьей и так далее.
Сыграв несколько десятков партий и анализируя собственные действия, вы наверняка сможете выделить все важные аспекты и переписать их в машинный код. Если нет, то продолжайте думать, а эта ссылка здесь полежит на всякий случай.
К слову, если вы всё-таки взялись за язык Python, то создать довольно простого бота можно обратившись к этому подробному мануалу. Для других языков, таких как C++ или Java, вам также не составит труда найти пошаговые материалы. Почувствовав, что за созданием ИИ нет ничего сверхъестественного, вы сможете смело закрыть браузер и приступить к личным экспериментам.
Стадия 4. Азарт
Теперь, когда дело сдвинулось с мёртвой точки, вам наверняка хочется создать что-то более серьёзное. В этом вам поможет ряд следующих ресурсов:
Как вы поняли даже из названий, это API, которые позволят без лишних затрат времени создать некоторое подобие серьёзного ИИ.
Стадия 5. Работа
Теперь же, когда вы уже вполне ясно представляете, как ИИ создавать и чем при этом пользоваться, пора выводить свои знания на новый уровень. Во-первых, для этого потребуется изучение дисциплины, которое носит название «Машинное обучение». Во-вторых, необходимо научиться работать с соответствующими библиотеками выбранного языка программирования. Для рассматриваемого нами Python это Scikit-learn, NLTK, SciPy, PyBrain и Nump. В-третьих, в развитии никуда не обойтись от функционального программирования. Ну и самое главное, вы теперь сможете читать литературу о ИИ с полным пониманием дела:
И да, вся или почти вся литература по данной тематике представлена на иностранном языке, поэтому если хотите заниматься созданием ИИ профессионально необходимо подтянуть свой английский до технического уровня. Если вы только начинаете путь к мечте, советуем записаться на бесплатный двухчасовой интенсив по основам программирования.
В остальном, ваше дальнейшее развитие будет зависеть лишь от практики и желания усложнять алгоритмы. Но будьте осторожны: возможно совершенный искусственный разум опасен для человечества?
Освоить востребованную профессию в Data Science можно всего за полтора года на курсах GeekBrains. После учёбы вы сможете работать по специальностям Data Scientist, Data Analyst, Machine Learning, Engineer Computer Vision-специалист или NLP-специалист.
Языки Data Mining и AI переживают бум
Индекс TIOBE на август 2021: Python опережает Java
Смартфоны много лет назад стали хитом, а за ними последовали языки программирования мобильных приложений. Достигший пика на третьей позиции Objective-C использовался только для iPhone. Сегодня ту же картину мы видим в Data Mining и искусственном интеллекте: языки программирования в этих областях переживают бум.
Ярчайший пример — Python, отвоевавший вторую позицию у Java. Благодаря этому возродился Fortran, но не только он. Подробности, которыми делимся к старту флагманского курса по Data Science, читайте под катом.
Удивительнее прорыва Fortran то, что спустя 15 лет снова входит в первую двадцатку Prolog. Неожиданное возвращение! Этот язык задействован в одном из самых известных движков ИИ — Watson от IBM. Единственное исключение — теряющий некоторые позиции R. Долю его рынка, по мнению генерального директора TIOBE Пола Янсена, съедает Python. Другие интересные события месяца: Rust переместился с #27 на #24, а Julia — с #35 на #26. Янсен считает, что они оба — сильные кандидаты на постоянное место в топ-20.
Индекс TIOBE — это обновляемый раз в месяц показатель популярности языков программирования. Рейтинги основаны на количестве квалифицированных инженеров по всему миру, курсах и сторонних поставщиках. Для расчёта используются популярные поисковые системы, такие как Google, Bing, Yahoo!, Wikipedia, Amazon, YouTube и Baidu. Важно отметить, что наш индекс — это не рейтинг лучших языков программирования или языков с большим числом строк кода.
Воспользоваться им можно, чтобы проверить актуальность ваших навыков программирования или принять стратегическое решение, какой язык взять на вооружение в новом проекте. Полное определение индекса TIOBE вы найдёте здесь.
Другие языки
Полный список 50 лучших языков программирования приведён ниже. Этот обзор публикуется неофициально, потому что мы могли пропустить какой-то язык. Если у вас сложилось такое впечатление, пожалуйста, сообщите нам об этом. Ознакомьтесь также с обзором всех языков программирования:
Следующие 50 языков
Следующий список — с 51 по 100. Поскольку различия относительно невелики, языки перечислены в алфавитном порядке.
ActionScript, Alice, Arc, Awk, B4X, bc, BCPL, Bourne shell, CFML, CL (OS/400), Clipper, CLIPS, Common Lisp, Eiffel, Elixir, Elm, Forth, Fortress, Haskell, Icon, Inform, Io, J#, Korn shell, LiveCode, Maple, Modula-2, MQL4, MUMPS, NATURAL, NXT-G, Oberon, OCaml, Occam, OpenEdge ABL, PL/I, PostScript, PowerShell, Pure Data, Q, REXX, Ring, RPG, Simulink, Smalltalk, Solidity, SPARK, Stata, Uniface, Xojo.
История с 1986 по 2021 с периодами в 5 лет
Чтобы увидеть общую картину, посмотрите на топ-10 языков программирования много лет назад. Пожалуйста, обратите внимание, что это средние позиции за 12 месяцев:
Есть 2 важных замечания.
Языка программирования SQL долгое время не было в индексе TIOBE. В 2018 году кто-то указал, что SQL — Тьюринг-полный язык. С этого момента SQL — часть индекса TIOBE. Таким образом, хотя этот язык очень стар, в индексе он имеет короткую историю.
Зал славы языков программирования
Ниже приведён список всех «Языков программирования года» в зале славы. Награда присуждается языку программирования, который выше других поднялся в рейтинге за год.
Баги и запросы на изменения индекса
Ниже топ-5 востребованных изменений и ошибок. Если у вас есть предложения, как улучшить индекс, без колебаний отправьте письмо.
Помимо «programming» есть запросы «programming with », « development» и « coding», их нужно учитывать.
Добавьте запросы не на английском языке. Идея — начать с китайской поисковой системы Baidu. Эта работа завершится в ближайшие несколько месяцев.
Добавьте список всех отклонённых запросов на изменение, чтобы свести к минимуму количество повторяющихся писем о Rails, JQuery, JSP и т. д.
Введите индекс TIOBE среди баз данных, систем управления конфигурацией ПО и фреймворков приложений.
Некоторые поисковые системы позволяют запрашивать добавленные в прошлом году страницы. Индекс должен отслеживать только недавно добавленные страницы.
Вопрос: Разрешено ли мне показывать индекс TIOBE в моём блоге/презентации/публикации?
Ответ: Да, единственное условие — ссылка на первоисточник — www.tiobe.com
Вопрос: Как я могу номинировать новый язык на включение в индекс?
Ответ: Если язык соответствует критериям включения в список (он Тьюринг-полный и о нём есть статья на Wikipedia, указывающая, что он относится к языкам программирования, а также он достаточно популярен (более 5000 просмотров по запросу « programming»), пожалуйста, напишите нам электронное письмо.
Вопрос: Я хотел бы иметь весь набор данных индекса TIOBE. Возможно ли это?
Ответ: Мы потратили много сил, чтобы получить все данные и поддерживать индекс TIOBE в актуальном состоянии. Чтобы немного компенсировать это, мы просим плату в размере 5000 долларов США за полный набор данных. Набор охватывает период с июня 2001 года по сегодняшний день. Он начался с 25 языков ещё в 2001 году и сегодня включает более 150 языков, индексируемых раз в месяц. Данные доступны в формате, разделённом запятыми. Чтобы узнать больше, пожалуйста, напишите нам.
Вопрос: Почему для расчёта рейтинга группы используется максимум, а не сумма?
Ответ: Можно сделать иначе, но оба подхода ошибочны. Взяв сумму, вы получите пересечение дважды. Взяв максимум, мы упускаем разницу. Что выбрать? Предположим, кто-то придумает новый поисковый запрос, который составляет 10 % от исходного. Если вы возьмёте максимум, ничего не изменится. Если взять сумму, то рейтинги вырастут на 10 %. Таким образом, получение суммы будет стимулом придумать всевозможные непонятные запросы. Вот почему мы решили взять максимум.
Правильный подход — взять сумму и вычесть пересечение. Это приведёт к взрыву дополнительных запросов. Предположим, что в языке есть группа из 15 терминов, тогда вам нужно выполнить 32 768 запросов (все комбинации пересечений). Так что это также кажется невозможным… Если у кого-то есть решение, пожалуйста, дайте нам знать.
Вопрос: Что случилось с Java в апреле 2004 года? Вы изменили методологию?
Ответ: Нет, в то время мы не меняли нашу методологию, но свою методологию изменил Google. Они провели общую проверку, чтобы избавиться от всех видов брошенных веб-сайтов и произошло огромное падение таких языков, как Java и C++. Чтобы свести к минимуму такие колебания, спустя несколько месяцев мы добавили поисковые системы Yahoo! и MSN.
С февраля 2003 года Python не опускался в индексе TIOBE ниже 13 места, а весь рейтинг указывает на стабильно большой интерес к искусственному интеллекту. Если вы хотите работать с ИИ или данными, предлагаем присмотреться к программе нашего курса по науке о данных, а если вам интереснее Python в целом, то вы можете обратить внимание на курс Fullstack-разработки на этом языке; также можно узнать, как прокачаться или начать карьеру в других направлениях IT:
Data Science и Machine Learning
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.
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?»
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
Наконец, Python не зависит от платформы и, кроме того, хорошо работает с другими языками программирования ИИ.
Трудно назвать один универсальный язык программирования для ИИ, но Python довольно близок к этому.
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++ 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 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 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.
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:
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!