9 principais linguagens de programação para inteligência artificial

2024年6月1日 Roberto Magalhães

Se sua empresa deseja integrar Inteligência Artificial, existem algumas linguagens que você deve considerar seriamente adicionar ao kit de ferramentas de seu desenvolvedor.

A Inteligência Artificial está na mente de todos, especialmente das empresas que procuram acelerar o crescimento para além do que conseguiram alcançar anteriormente. Com a IA, sua empresa pode economizar tempo e dinheiro automatizando e otimizando processos normalmente rotineiros. Assim que a IA estiver implementada, você pode ter certeza de que essas tarefas serão realizadas com mais rapidez e precisão e confiabilidade do que um ser humano pode realizar.

Além disso, a IA é exponencialmente mais rápida na tomada de decisões de negócios com base em informações de várias fontes (como informações do cliente ou dados coletados). A IA pode servir como chatbots, em aplicações móveis e web, em ferramentas analíticas para identificar padrões que podem servir para otimizar soluções para qualquer processo e a lista continua. Na verdade, há muito pouco que a IA não consiga impulsionar.

Mas para empregar inteligência artificial nos sistemas e serviços da sua empresa, você precisará de engenheiros de software que estejam à altura da tarefa. Além disso, esses desenvolvedores precisarão conhecer as melhores linguagens para usar na IA.

Quais idiomas são esses? Existem vários que podem servir para realizar seus sonhos de integração de IA. Vamos mergulhar e dar uma olhada em 9 das melhores linguagens disponíveis para Inteligência Artificial.

#1Píton

Embora o Python tenha sido criado antes da IA se tornar crucial para as empresas, é uma das linguagens mais populares para Inteligência Artificial. Python é a linguagem mais usada para aprendizado de máquina (que vive sob a égide da IA). Uma das principais razões pelas quais o Python é tão popular no desenvolvimento de IA é que ele foi criado como uma ferramenta poderosa de análise de dados e sempre foi popular no campo de big data.

Quanto à tecnologia moderna, a razão mais importante pela qual o Python está sempre classificado no topo é que existem estruturas específicas de IA que foram criadas para a linguagem. Um dos mais populares é o TensorFlow, que é uma biblioteca de código aberto criada especificamente para aprendizado de máquina e pode ser usada para treinamento e inferência de redes neurais profundas. Outras estruturas centradas em IA incluem:

scikit-learn – para treinar modelos de aprendizado de máquina.
PyTorch – processamento de linguagem visual e natural.
Keras – serve como uma interface de código para cálculos matemáticos complexos.
Theano – biblioteca para definir, otimizar e avaliar expressões matemáticas.

Python também é uma das linguagens mais fáceis de aprender e usar.

# 2 Lisp

Lisp existe desde a década de 60 e tem sido amplamente utilizado para pesquisas científicas nas áreas de línguas naturais, provas de teoremas e resolução de problemas de inteligência artificial. Lisp foi originalmente criado como uma notação matemática prática para programas, mas acabou se tornando a principal escolha dos desenvolvedores na área de IA.

Embora Lisp seja a segunda linguagem de programação mais antiga ainda em uso, ela inclui vários recursos que são essenciais para projetos de IA bem-sucedidos:

Prototipagem rápida.
Criação dinâmica de objetos.
Coleta de lixo obrigatória.
Estruturas de dados podem ser executadas como programas.
Os programas podem ser modificados como dados.
Usa recursão como estrutura de controle e não como iteração.
Grandes capacidades de processamento de informações simbólicas.
Read-Eval-Print-Loop para facilitar a programação interativa.

Mais importante ainda, o homem que criou o Lisp (John McCarthy) foi muito influente no campo da IA, por isso muito do seu trabalho já foi implementado há muito tempo.

#3Java

Nem é preciso dizer que Java é uma linguagem importante para IA. Uma razão para isso é a prevalência da linguagem no desenvolvimento de aplicativos móveis. E dada a quantidade de aplicativos móveis que aproveitam a IA, é uma combinação perfeita.

O Java não apenas funciona com o TensorFlow, mas também possui outras bibliotecas e estruturas projetadas especificamente para IA:

Biblioteca Deep Java – uma biblioteca construída pela Amazon para criar habilidades de aprendizagem profunda.
Kubeflow – possibilita implantar e gerenciar pilhas de aprendizado de máquina no Kubernetes.
OpenNLP – uma ferramenta de aprendizado de máquina para processamento de linguagem natural.
Biblioteca Java Machine Learning – fornece vários algoritmos de Machine Learning.
Neuroph – possibilita projetar redes neurais.

Java também faz uso de depuração simplificada e sua sintaxe fácil de usar oferece apresentação gráfica de dados e incorpora padrões WORA e Orientados a Objetos.

#4 C++

C++ é outra linguagem que já existe há algum tempo, mas ainda é um candidato legítimo para uso de IA. Uma das razões para isso é a flexibilidade da linguagem, o que a torna perfeitamente adequada para aplicações que consomem muitos recursos. C++ é uma linguagem de baixo nível que fornece melhor manuseio para o modelo de IA em produção. E embora C++ possa não ser a primeira escolha para engenheiros de IA, não pode ser ignorado que muitas das bibliotecas profundas e de aprendizado de máquina são escritas em C++.

E como o C++ converte o código do usuário em código legível por máquina, ele é incrivelmente eficiente e de alto desempenho.

Implementação de reconhecimento de fala de IA.
Bibliotecas de aprendizagem profunda – por exemplo, MapReduce, mlpack e MongoDB.
C++ Builder – um ambiente de desenvolvimento rápido de aplicativos.

#5R

R pode não ser a linguagem perfeita para IA, mas é fantástica para processar números muito grandes, o que a torna melhor que Python em escala. E com a programação funcional integrada do R, a computação vetorial e a Natureza Orientada a Objetos, torna-se uma linguagem viável para Inteligência Artificial.

R também possui alguns pacotes projetados especificamente para IA:

gmodels – fornece diversas ferramentas para a tarefa de ajuste de modelos.
TM – uma estrutura usada para aplicações de mineração de texto.
RODBC – uma interface ODBC.
OneR – possibilita a implementação do algoritmo de classificação One Rule Machine Learning.

#6 Júlia

Julia é uma das linguagens mais recentes da lista e foi criada para focar na computação de desempenho nas áreas científicas e técnicas. Julia inclui vários recursos que se aplicam diretamente à programação de IA:

Tipos de dados numéricos comuns.
Valores de precisão arbitrários.
Funções matemáticas robustas.
Tuplas, dicionários e introspecção de código.
Gerenciador de pacotes integrado.
Sistema de tipo dinâmico.
Capacidade de trabalhar para computação paralela e distribuída.
Capacidades de macros e metaprogramação.
Suporte para vários despachos.
Suporte para funções C.

Julia também pode ser integrada com TensorFlow.jl, MLBase.jl e MXNet.jl.

#7 Haskell

Uma linguagem funcional, legível e de tipo estático, Haskell oferece uma série de recursos que o tornam uma escolha sólida para programação de IA. Por um lado, permite que os desenvolvedores descrevam algoritmos de forma explícita e sucinta. Ele também fornece segurança de tipo e paralelismo multicore contínuo. Recursos adicionais notáveis incluem:

Capacidades de avaliação preguiçosas – permitem definições de estruturas de dados infinitas.
Biblioteca HLearn – inclui implementações de algoritmos de aprendizado de máquina.
Ideal para aprendizado de máquina.

#8 Prólogo

A fácil correspondência de padrões e o manuseio de listas são recursos notáveis do Prolong, que significa programação em lógica. Esses recursos tornam a linguagem lógica uma boa escolha para IA. Prolong é especialmente ideal nos casos em que os desenvolvedores precisam se concentrar nos problemas porque a linguagem pode executar o programa usando suas ferramentas de busca. Em particular, as facetas e ferramentas que tornam o Prolong uma linguagem de IA confiável são:

Natureza declarativa – permite que os programadores declarem regras e fatos ao escrever programas de IA.
Recuperação inteligente de banco de dados.
Processamento de linguagem natural.
Sistemas simples de usar.
Estruturação de dados baseada em árvore.
Representação do conhecimento.

#9 Escala

Scala é uma linguagem fácil de usar e confiável, mas isso é apenas parte do motivo pelo qual os desenvolvedores a aplicam à IA. É uma boa opção para construir algoritmos de aprendizado de máquina e obter insights de grandes conjuntos de dados, bem como gerenciar conteúdo complexo em geral. Ele também possui recursos como:

Smile – uma biblioteca de ciência de dados com algoritmos para ações como classificação.
Uma abundância de estruturas e bibliotecas como BigDL e Breeze.

Quais linguagens de programação não são adequadas para IA?

Muitas linguagens de programação são comumente usadas para IA, mas há algumas que não são adequadas para isso. Perl é um exemplo de linguagem de programação que normalmente não é usada para IA porque é uma linguagem de script.

Conclusão

Caso sua empresa necessite agregar serviços de desenvolvimento de Inteligência Artificial, você precisa iniciar o processo de integração de uma ou mais dessas linguagens. Com a equipe de desenvolvimento certa, não há limite para o que a IA pode fazer para ajudar a acelerar o crescimento da sua empresa.

Perguntas frequentes

Você pode usar JavaScript para aprendizado de máquina e inteligência artificial?

JavaScript é uma das melhores linguagens para desenvolvimento web, mas não é particularmente conhecida por aprendizado de máquina e IA. Há um interesse crescente em usar JavaScript para ciência de dados, mas muitos acreditam que isso se deve à popularidade da linguagem e não à sua adequação.

Python é suficiente para aprender IA?

Python é uma das linguagens mais importantes para começar no aprendizado de máquina e na IA, mas se você quiser se especializar, muitas vezes precisará complementar suas habilidades em Python com as de uma das outras principais linguagens de programação.

Qual é a melhor linguagem para IA?

Não existe uma “melhor” linguagem única para IA. Depende de que tipo de modelo de IA você planeja implementar. Por exemplo, no caso de aprendizado de máquina, você pode escolher Python, que é uma ótima opção para esse subconjunto de IA.

O que é melhor para IA, Python ou Java?

Python e Java são linguagens amplamente utilizadas para IA. A escolha entre as linguagens de programação depende de como você planeja implementar a IA. Por exemplo, no caso de análise de dados, você provavelmente escolheria Python. No entanto, dada a popularidade da IA para aplicações móveis, Java, que é frequentemente utilizado neste caso, pode muito bem ser a melhor linguagem para este tipo de programa.

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