9 principais linguagens de programação para inteligência artificial

Los 9 mejores lenguajes de programación para inteligencia artificial

1 de junio de 2024 Roberto Magalhães

Si su empresa quiere integrar la Inteligencia Artificial, hay algunos lenguajes que debería considerar seriamente agregar a su kit de herramientas de desarrollador.

La Inteligencia Artificial está en la mente de todos, especialmente de las empresas que buscan acelerar el crecimiento más allá de lo que habían logrado lograr anteriormente. Con la IA, su empresa puede ahorrar tiempo y dinero al automatizar y optimizar procesos normalmente rutinarios. Una vez que se implemente la IA, puede estar seguro de que estas tareas se realizarán de manera más rápida, precisa y confiable de lo que un ser humano puede realizar.

Además, la IA es exponencialmente más rápida a la hora de tomar decisiones comerciales basadas en información de múltiples fuentes (como información del cliente o datos recopilados). La IA puede servir como chatbots, en aplicaciones móviles y web, en herramientas analíticas para identificar patrones que pueden servir para optimizar soluciones para cualquier proceso y la lista continúa. De hecho, hay muy pocas cosas que la IA no pueda impulsar.

Pero para emplear inteligencia artificial en los sistemas y servicios de su empresa, necesitará ingenieros de software que estén a la altura de la tarea. Además, estos desarrolladores necesitarán conocer los mejores lenguajes para utilizar en la IA.

¿Qué idiomas son estos? Hay varios que pueden servirle para hacer realidad sus sueños de integración de IA. Profundicemos y echemos un vistazo a 9 de los mejores lenguajes disponibles para la Inteligencia Artificial.

#1Python

Aunque Python se creó antes de que la IA se volviera crucial para las empresas, es uno de los lenguajes más populares para la Inteligencia Artificial. Python es el lenguaje más utilizado para el aprendizaje automático (que se encuentra bajo el paraguas de la IA). Una de las razones principales por las que Python es tan popular en el desarrollo de la IA es que fue creado como una poderosa herramienta de análisis de datos y siempre ha sido popular en el campo de big data.

En cuanto a la tecnología moderna, la razón más importante por la que Python siempre ocupa el primer lugar es que existen marcos de IA específicos que se han creado para el lenguaje. Uno de los más populares es TensorFlow, que es una biblioteca de código abierto creada específicamente para el aprendizaje automático y puede usarse para el entrenamiento y la inferencia de redes neuronales profundas. Otros marcos centrados en la IA incluyen:

scikit-learn: para entrenar modelos de aprendizaje automático.
PyTorch: procesamiento de lenguaje visual y natural.
Keras: sirve como interfaz de código para cálculos matemáticos complejos.
Theano: biblioteca para definir, optimizar y evaluar expresiones matemáticas.

Python también es uno de los lenguajes más fáciles de aprender y utilizar.

# 2 ceceo

Lisp existe desde la década de 1960 y se ha utilizado ampliamente para la investigación científica en las áreas de lenguajes naturales, pruebas de teoremas y resolución de problemas de inteligencia artificial. Lisp se creó originalmente como una notación matemática práctica para programas, pero terminó convirtiéndose en la principal opción para los desarrolladores en el campo de la IA.

Aunque Lisp es el segundo lenguaje de programación más antiguo que aún se utiliza, incluye varias características que son esenciales para proyectos de IA exitosos:

Creación rápida de prototipos.
Creación de objetos dinámicos.
Recogida obligatoria de basura.
Las estructuras de datos se pueden ejecutar como programas.
Los programas se pueden modificar como datos.
Utiliza la recursividad como estructura de control y no como iteración.
Grandes capacidades de procesamiento de información simbólica.
Read-Eval-Print-Loop para una fácil programación interactiva.

Lo más importante es que el hombre que creó Lisp (John McCarthy) fue muy influyente en el campo de la IA, por lo que gran parte de su trabajo se implementó hace mucho tiempo.

#3Java

No hace falta decir que Java es un lenguaje importante para la IA. Una de las razones de esto es la prevalencia del lenguaje en el desarrollo de aplicaciones móviles. Y dada la cantidad de aplicaciones móviles que aprovechan la IA, encaja perfectamente.

Java no solo funciona con TensorFlow, sino que también tiene otras bibliotecas y marcos diseñados específicamente para IA:

Biblioteca Deep Java: una biblioteca creada por Amazon para crear habilidades de aprendizaje profundo.
Kubeflow: le permite implementar y administrar pilas de aprendizaje automático en Kubernetes.
OpenNLP: una herramienta de aprendizaje automático para el procesamiento del lenguaje natural.
Biblioteca de aprendizaje automático de Java: proporciona varios algoritmos de aprendizaje automático.
Neuroph: permite diseñar redes neuronales.

Java también utiliza una depuración simplificada y su sintaxis fácil de usar ofrece una presentación gráfica de datos e incorpora estándares WORA y orientado a objetos.

#4C++

C++ es otro lenguaje que existe desde hace algún tiempo pero que sigue siendo un candidato legítimo para el uso de la IA. Una de las razones de esto es la flexibilidad del lenguaje, que lo hace perfectamente adecuado para aplicaciones que consumen muchos recursos. C++ es un lenguaje de bajo nivel que proporciona un mejor manejo del modelo de IA en producción. Y aunque C++ puede no ser la primera opción para los ingenieros de IA, no se puede ignorar que muchas de las bibliotecas de aprendizaje profundo y automático están escritas en C++.

Y como C++ convierte el código de usuario en código legible por máquina, es increíblemente eficiente y de alto rendimiento.

Implementación de reconocimiento de voz por IA.
Bibliotecas de aprendizaje profundo, por ejemplo, MapReduce, mlpack y MongoDB.
C++ Builder: un entorno de desarrollo rápido de aplicaciones.

#5R

Puede que R no sea el lenguaje perfecto para la IA, pero es fantástico para procesar números muy grandes, lo que lo hace mejor que Python a escala. Y con la programación funcional integrada, la computación vectorial y la naturaleza orientada a objetos de R, se convierte en un lenguaje viable para la Inteligencia Artificial.

R también tiene algunos paquetes diseñados específicamente para IA:

gmodels: proporciona varias herramientas para la tarea de ajuste de modelos.
TM: un marco utilizado para aplicaciones de minería de texto.
RODBC: una interfaz ODBC.
OneR: permite la implementación del algoritmo de clasificación One Rule Machine Learning.

#6 Julia

Julia es uno de los lenguajes más nuevos de la lista y fue creado para centrarse en la informática de rendimiento en áreas científicas y técnicas. Julia incluye varias funciones que se aplican directamente a la programación de IA:

Tipos de datos numéricos comunes.
Valores de precisión arbitrarios.
Funciones matemáticas robustas.
Tuplas, diccionarios e introspección de código.
Administrador de paquetes integrado.
Sistema de tipo dinámico.
Capacidad para trabajar para computación paralela y distribuida.
Macros y capacidades de metaprogramación.
Soporte para múltiples despachos.
Soporte para funciones C.

Julia también se puede integrar con TensorFlow.jl, MLBase.jl y MXNet.jl.

#7 Haskell

Haskell, un lenguaje funcional, legible y de tipo estático, ofrece una serie de características que lo convierten en una opción sólida para la programación de IA. Por un lado, permite a los desarrolladores describir algoritmos de forma explícita y sucinta. También proporciona seguridad de tipos y paralelismo multinúcleo perfecto. Las características adicionales notables incluyen:

Capacidades de evaluación diferida: permiten definiciones de infinitas estructuras de datos.
Biblioteca HLearn: incluye implementaciones de algoritmos de aprendizaje automático.
Ideal para el aprendizaje automático.

#8 Prólogo

La fácil coincidencia de patrones y el manejo de listas son características notables de Prolong, que significa programación lógica. Estas características hacen del lenguaje lógico una buena opción para la IA. Prolong es especialmente ideal en casos en los que los desarrolladores necesitan centrarse en los problemas porque el lenguaje puede ejecutar el programa utilizando sus herramientas de búsqueda. En particular, las facetas y herramientas que hacen de Prolong un lenguaje de IA confiable son:

Naturaleza declarativa: permite a los programadores declarar reglas y hechos al escribir programas de IA.
Recuperación inteligente de bases de datos.
Procesamiento natural del lenguaje.
Sistemas sencillos de utilizar.
Estructuración de datos basada en árboles.
Representación del conocimiento.

# 9 escala

Scala es un lenguaje confiable y fácil de usar, pero esa es solo una parte de la razón por la que los desarrolladores lo aplican a la IA. Es una buena opción para crear algoritmos de aprendizaje automático y obtener información a partir de grandes conjuntos de datos, así como para gestionar contenido complejo en general. También tiene características como:

Smile: una biblioteca de ciencia de datos con algoritmos para acciones como clasificación.
Una gran cantidad de marcos y bibliotecas como BigDL y Breeze.

¿Qué lenguajes de programación no son aptos para la IA?

Muchos lenguajes de programación se utilizan habitualmente para la IA, pero hay algunos que no son adecuados para ella. Perl es un ejemplo de lenguaje de programación que no se suele utilizar para la IA porque es un lenguaje de secuencias de comandos.

Conclusión

Si tu empresa necesita agregar servicios de desarrollo de Inteligencia Artificial, es necesario iniciar el proceso de integración de uno o más de estos lenguajes. Con el equipo de desarrollo adecuado, no hay límites a lo que la IA puede hacer para ayudar a acelerar el crecimiento de su empresa.

Preguntas frecuentes

¿Puedes utilizar JavaScript para el aprendizaje automático y la inteligencia artificial?

JavaScript es uno de los mejores lenguajes para el desarrollo web, pero no es particularmente conocido por el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Existe un interés creciente en el uso de JavaScript para la ciencia de datos, pero muchos creen que esto se debe a la popularidad del lenguaje más que a su idoneidad.

¿Es Python suficiente para aprender IA?

Python es uno de los lenguajes más importantes para iniciarse en el aprendizaje automático y la IA, pero si desea especializarse, a menudo necesitará complementar sus habilidades en Python con las de uno de los otros lenguajes de programación principales.

¿Cuál es el mejor lenguaje para la IA?

No existe un único “mejor” lenguaje para la IA. Depende del tipo de modelo de IA que planees implementar. Por ejemplo, en el caso del aprendizaje automático, puedes elegir Python, que es una excelente opción para este subconjunto de IA.

¿Qué es mejor para AI, Python o Java?

Python y Java son lenguajes ampliamente utilizados para la IA. La elección entre lenguajes de programación depende de cómo planea implementar la IA. Por ejemplo, en el caso del análisis de datos, probablemente elegirías Python. Sin embargo, dada la popularidad de la IA para aplicaciones móviles, Java, que se utiliza a menudo en este caso, bien puede ser el mejor lenguaje para este tipo de programa.

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