на каком языке программируют искусственный интеллект
Digitrode
цифровая электроника вычислительная техника встраиваемые системы
Языки программирования для искусственного интеллекта
Рейтинг языков программирования для ИИ и машинного обучения
Искусственный интеллект (ИИ) – это широкое и растущее технологическое поле, и это означает, что ИИ может быть реализован на разных языках программирования. Однако по-прежнему трудно определить, какой из многих языков следует использовать для разработки ИИ. Поэтому в данном материале мы приведем некоторые из лучших языков программирования ИИ, которые помогут вам реализовать его.
Julia
Julia – это высокоуровневый язык программирования общего назначения, разработанный Джеффом Безансоном, Стефаном Карпински, Вирал Б. Шахом и Аланом Эдельманом в 2009 году. Он разработан с нацеленностью на высокопроизводительный численный анализ и вычислительную науку, поэтому он не включает необходимость отдельной компиляции по скорости. Простой синтаксис и глубокие математические корни делают Julia дружественным языком программирования для аналитиков данных. Он также включает Flux, основу для машинного обучения и ИИ. В сочетании с математическим синтаксисом Julia предлагает идеальный способ выражения алгоритмов. Julia также поддерживает другие платформы машинного обучения, такие как TensorFlow и MXNet.
Haskell
Haskell – стандартизированный, универсальный язык программирования, разработанный с нестрогой семантикой и сильной статической типизацией. Первоначально разработанный в 1990 году, Haskell в основном используется в академических кругах, хотя есть и некоторые примеры его использования в промышленности и коммерции для проектов в AT&T, Facebook, Google и других. Haskell основан на семантике языка программирования Miranda и позволяет эффективным библиотекам реализовывать алгоритмы ИИ.
В отличие от других, R – уникальный язык программирования, а также бесплатная программная среда с открытым исходным кодом для статистических вычислений и графики. Разработанный в 1993 году Росом Ихакой и Робертом Джентльменом, R широко используется среди аналитиков данных для разработки статистического программного обеспечения и анализа данных. Он также используется в искусственном интеллекте нового стиля и общем машинном обучении. R предоставляет несколько парадигм программирования, таких как векторное вычисление, функциональное программирование и объектно-ориентированное программирование и рассматривается как один из основных стандартных языков для таких областей, как финансы, биология и медицина.
C++ был разработан с учетом производительности, эффективности и гибкости, что делает его идеальным выбором для многих проектов программирования ИИ, которым необходима скорость. По сравнению с другими языками программирования, C++ имеет более быстрое выполнение и более низкую задержку, что делает его полезным для поиска решений сложных проблем ИИ. Он также позволяет широко использовать алгоритмы и является эффективным средством написания статистических методов ИИ, таких как нейронные сети.
MATLAB
MATLAB (Matrix Laboratory) является патентованным языком программирования, разработанным MathWorks. Он широко используется многими разработчиками программного обеспечения и разработчиками для анализа краевых систем и проектов ИИ. Это простой в использовании язык со встроенной графикой, которая позволяет разработчикам визуализировать данные и получать от них значимую информацию. MATLAB – хороший выбор для машинного обучения и проектов ИИ при задачах визуализации и выполнения матриц.
Python
Python – широко применяемый язык программирования и может быть использован для реализации ИИ из-за простой и бесшовной структуры, которую он предлагает. Синтаксис Python позволяет легко реализовать различные алгоритмы ИИ, что также позволяет сократить время разработки по сравнению с другими доступными языками программирования. Применение Python позволяет пользователям создавать нейронные сети с набором полезных библиотек, которые могут использоваться для разработки ИИ. Другие функции включают возможность тестирования алгоритмов без необходимости их реализации. Он также поддерживает объектно-ориентированные, функциональные и процедурно-ориентированные стили программирования.
Lisp является одним из самых старых доступных языков программирования, но все же остается одним из предпочтительных вариантов разработки ИИ из-за его уникальных функций. Это, по сути, практическая математическая нотация для компьютерных программ. Разработчики склонны идти на Lisp в машинном обучении его гибкости приспосабливаться к проблеме, которая нуждается в решении. Помимо этого, Lisp также предлагает быстрые возможности прототипирования, библиотеку типов коллекций, поддержку символических выражений и другое.
Java, чрезвычайно популярный язык программирования, также может рассматриваться как хороший выбор для программирования ИИ, поскольку он обеспечивает алгоритмы поиска и нейронные сети. Это простой для понимания язык, который предлагает графическое представление, отладку и масштабируемость. Его портативность делает его предпочтительной реализацией для различных приложений на основе наличия различных встроенных типов.
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.
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.
Наибольшим достоинством языка является многофункциональность, среди прочих:
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:
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
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.
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.
Какой язык программирования выбрать специалисту по машинному обучению?
Машинное обучение ― это только Python и R или нет? Разбираемся, какие ещё языки любят инженеры по ML.
На GitHub есть рейтинг популярности языков программирования для машинного обучения. Критерий оценки — количество ML-проектов, которые хостятся на платформе. Расскажем, почему именно они стали популярными и какой лучше изучать. Языки размещены в порядке от наиболее используемых к наименее.
Python
Python лидирует в машинном обучении. И вот почему:
Но есть и минусы: низкая скорость выполнения программ и высокое потребление памяти.
Пример ML-проекта на Python: Video Object Removal ― программа, которая использует алгоритмы глубокого обучения, чтобы убрать из видео любые лишние объекты всего за пару секунд.
Одновременно существует две версии языка: Python 2 и Python 3. У Python 3 нет обратной совместимостью со второй версией — то есть код, написанный на старой версии, не будет работать в новой. Советуем изучать именно Python 3 — предыдущий уже официально не поддерживается.
Пишет про digital и машинное обучение для корпоративных блогов. Топ-автор в категории «Искусственный интеллект» на Medium. Kaggle-эксперт.
C++ — мощный язык, программы на нём работают стабильно и быстро. Но многие не любят его из-за сложного синтаксиса и обилия абстрактных функций. С++ создавался как дополненная версия С — в то время сложность использования языка ещё не воспринималась как серьёзный барьер, ведь программировали на нём только учёные и высококлассные инженеры.
Преимущество C++ в том, что на нём можно вручную управлять оперативной памятью и извлечением данных. Это помогает оптимизировать работу программы, если данных для обработки очень много, а ресурсы ограничены и скорость критически важна.
Пример ML-проекта на C++: AirSim — симулятор дронов и беспилотных автомобилей.
JavaScript
Многие слышали о JavaScript только в связке с HTML и CSS — когда речь идёт о веб-дизайне и фронтенде. JS часто используют для разработки пользовательских интерфейсов.
Примеры ML-проекта на JavaScript: «Катана» — текстовый виртуальный ассистент, который любая компания может подстроить под себя в пару кликов; Beat Blender — фановый софт для создания музыки.
Синтаксис Java похож на синтаксис С/C++. Но это высокоуровневый язык программирования, который не требует ручного управления памятью. У тех, кто занимается разработкой для ML на Java, есть отличные библиотеки: Weka, MOA, MALLET.
Примеры ML-проектов на Java: Seldon Server ― движок для создания рекомендательных систем, который позволяет развернуть нейронную сеть для рекомендаций, даже если вы новичок; GROBID ― программа для парсинга и извлечения информации даже из неструктурированных документов.
Если вы уже знакомы с Java, то сможете зайти с ним в машинное обучение. Но если вы его не знаете и собираетесь идти в ИИ, лучше изучите другой язык. Да, на GitHub есть много Java-проектов в сфере машинного обучения. Но инфраструктура в сфере ML для того же Python гораздо богаче, выучить его с нуля до хорошего уровня проще.
C# — универсальный, гибкий и многофункциональный язык от Microsoft. Он позволяет программистам писать всё — от системных приложений до сайтов.
Microsoft активно поддерживает C# и даже создала для него библиотеку ML.NET, которая содержит всё необходимое для работы с машинным обучением. Компания активно обкатывала библиотеку на протяжении десяти лет и только после этого выложила в открытый доступ. По замыслу разработчиков, она должна стать альтернативой многочисленным библиотекам Python и сделать C# ведущим языком в ML. Но пока это только мечты — прямо сейчас найти работу в сфере искусственного интеллекта на C# не так просто.
Пример ML-проекта на C#: BotSharp ― опенсорс-платформа для создания чат-ботов.
Julia
Julia — молодой язык, конкурент R и Python, совместимый с ними. Однако он гораздо быстрее Python и по скорости может сравниться с C/C++. Julia — универсальный язык, хотя изначально его разработали для числовых и технических вычислений.
Его можно и нужно использовать для веб-программирования низкоуровневого системного программирования в качестве языка спецификации. Он поддерживает динамическую типизацию — это делает его более гибким, но и увеличивает вероятность ошибки. В Julia есть и мастхэв-библиотеки для ML: Flux, Mocha.jl, Knet, TensorFlow.jl, ScikitLearn.jl.
Примеры ML-проектов на Julia: SALSA — софт для продвинутой работы со стохастическими алгоритмами ; MLJTuning — программа для оптимизации гиперпараметров.
Проекты на Julia в основном создают для учёных и для ML-поддержки лабораторий. Из этого вывод: делать ставку только на Julia не нужно — язык ещё растёт. Но обратить внимание точно стоит.
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!
Go на пороге третьего десятилетия 21 века: язык программирования для искусственного интеллекта и науки о данных
Python появился 30 лет назад, но только через 20 лет получил признание разработчиков. Он колоссально вырос за это время, особенно за последние пять лет и к 2019 году стал вторым по популярности языком программирования.
Python стал основным языком для разработчиков, занимающихся машинным обучением и наукой о данных. В ближайшие несколько лет доминирование Python в этих областях наверняка будет огромным. Но по сравнению с новыми языками у него есть ряд серьёзных недостатков, которые могут помешать разработчикам, стоящим на пороге третьего десятилетия 21 века, сделать выбор в пользу Python.
Сейчас самое подходящее время изучить проблемы Python в области разработки систем с искусственным интеллектом (ИИ) и науки о данных и попробовать найти этому языку альтернативу, которой может стать Golang.
Причина популярности Python
Основная причина популярности Python — лёгкость освоения. По сравнению с другими языками у него проще синтаксис, поэтому любой желающий может изучить основы Python за несколько часов или дней.
Даже освоив другие языки, типа C++ или Java, разработчики обычно предпочитают продолжать работать с Python, ведь в стандартной библиотеке Python есть практически всё необходимое.
Библиотеки и синтаксис сделали разработку на Python простой и продуктивной. Благодаря этим преимуществам Python стал языком для начинающих.
Проблемы с Python
Скорость
Python — это интерпретируемый язык. Отсюда вытекает его самая большая проблема — медленное выполнение. В сравнении с другими, компилируемыми языками, такими как C++ и Go, выполнение в Python происходит очень медленно.
Сильно замедляет выполнение и тот факт, что Python — это динамически типизированный язык и здесь тип данных переменных присваивается автоматически во время выполнения.
Использование C/C++
Для решения этой проблемы в Python прибегают к помощи других языков. Так, увеличить скорость выполнения в Python помогают библиотеки Tensorflow, Numpy и Pandas, которые частично написаны на C или C++.
Глобальная блокировка интерпретатора
Глобальная блокировка интерпретатора Python (GIL) позволяет выполнять только один поток одновременно, улучшая при этом его производительность.
Многопоточность в Python не подразумевает наличие нескольких потоков, работающих одновременно. На самом деле Python не может обеспечить настоящую многопоточность.
Примечание: в реализациях Python, таких как Jython и IronPython, нет GIL (глобальной блокировки интерпретатора). GIL есть только в CPython.
Почему именно Go?
Go — это язык программирования с открытым исходным кодом, который позволяет легко создавать простое, надёжное и эффективное программное обеспечение.
Go разработали в Google 10 лет назад как язык общего назначения. Рассмотрим его преимущества перед Python и другими языками программирования.
Скорость
Go — это статически типизированный и компилируемый язык. Это означает, что выполнение здесь будет в несколько раз быстрее, чем в Python. Причём в Go для этого не нужно прибегать к помощи других языков, в отличие от Python.
Вот сравнение Go и Python при тестировании производительности программ. Go почти так же быстр, как C++ и Java. Кроме того, Go намного быстрее компилирует код.
Лёгкость освоения
Go обладает простым синтаксисом, который похож на синтаксис в C. Этот язык программирования легко освоить, особенно тем, кто уже знаком с основами языка C или Java.
Для изучения Go с самого начала можно пройти интерактивную экскурсию по ссылке A Tour of Go или заглянуть в официальную документацию.
Растущая популярность
В опросе, проведенном в Hackearth, в котором приняли участие более 16 000 разработчиков из 76 стран, Go оказался самым востребованным языком программирования 2020 года.
32 % опытных разработчиков и 29 % студентов хотят изучать GO, и это неудивительно.
Параллельное выполнение
Это одна из главных сильных сторон Go. Параллельное выполнение на Go обеспечивают горутины, то есть функции, которые могут выполняться одновременно и независимо.
Горутины легковесны и требуют всего 2 КБ памяти, поэтому одновременно могут выполняться тысячи горутин.
В Go есть много и других преимуществ.
Почему Go подходит для исследований в области ИИ?
Go не содержит чего-то особенного для исследований в области искусственного интеллекта или науки о данных. Почему же здесь следует использовать именно его? Сейчас разберёмся, но прежде снова скажем пару слов о Python.
30 лет назад Python разрабатывали не для создания алгоритмов машинного или глубокого обучения и не для визуализации данных. Сегодня Python используется в этих целях, потому что разработчики и студенты полюбили работать с кодом на этом языке — он предоставляет возможность разрабатывать то, что им хочется.
Go заточен на то, чтобы улучшить продуктивность программистов. Он имеет ряд преимуществ по сравнению с Python и в ближайшие годы легко может обогнать его по популярности.
Можно резюмировать, что для исследований в области ИИ или науки о данных следует использовать именно Go потому, что он может помочь разработчикам на пороге третьего десятилетия 21 века реализовать свои идеи гораздо лучше, чем любой другой язык.