linguaggio di programmazione per robot

L'intelligenza artificiale è in circolazione dagli anni '50, ma è solo nell'ultimo decennio che gli sviluppatori di software sono stati in grado di costruire l'intelligenza artificiale nelle applicazioni come avevano sperato. I linguaggi di programmazione sono la spina dorsale dei progetti di sviluppo dell'IA e, con il loro aiuto, gli sviluppatori di software possono creare nuove soluzioni di intelligenza artificiale senza dover conoscere lingue altamente specializzate che vengono utilizzate solo dagli scienziati per comunicare tra loro.
Quindi, come viene utilizzata l'IA in tutti i settori a livello globale?

In questo articolo, tratteremo alcuni dei linguaggi di programmazione che sono più adatti all'IA e ai vantaggi offerti da queste lingue.

1) Python

Python è perfetto per l'IA a causa delle sue potenti capacità di scienza dei dati e di apprendimento automatico. La sua rapida potenza computazionale e leggibilità lo rendono una scelta migliore per i data scientist. Con Python, i data scientist possono analizzare set di dati grandi e complessi senza preoccuparsi della velocità computazionale.

Python ha un ampio elenco di pacchetti legati all'IA, come Pybrain, NeuralTalk2 e Pytorch. Mentre Tensorflow è ora più ampiamente utilizzato di Pytorch, in pochi anni la sua popolarità può essere uguale a quella di Tensorflow, grazie ad alcune delle caratteristiche uniche, ciò che Pytorch ha recentemente rilasciato. Equalizzazione.

Queste caratteristiche uniche includono la precisione variabile oltre all'accelerazione GPU per le reti di apprendimento profondo e l'ultima versione di Pytorch supporta anche più dispositivi. Ciò rende anche Python più facile da imparare di C ++ o Java (da cui la sua popolarità con i principianti.) Python è anche una delle lingue più popolari utilizzate dai professionisti.

Poiché gli sviluppatori aggiungono costantemente nuove biblioteche o aggiornano quelle esistenti, Python non è in ritardo rispetto ad altre lingue in termini di sviluppo. Se conosci C ++ o Java ma non hai familiarità con le reti neurali o i metodi di apprendimento profondo, in tal caso, puoi facilmente scegliere ciò di cui hai bisogno con l'aiuto di più di 830 classi nella biblioteca Numpy.

Vantaggi dell'utilizzo di Python in AI

• Python ha molte librerie disponibili che possono semplificare la programmazione attraverso l'apprendimento automatico.
• Se stai lavorando a un progetto basato sull'intelligenza artificiale, le biblioteche Python possono soddisfare tutte le tue esigenze.
• Come nuovo sviluppatore, sarebbe più appropriato imparare Python in quanto ha una curva di apprendimento più semplice ed è più facile da imparare rispetto alla maggior parte dei linguaggi di programmazione.
• Ha un potente framework di apprendimento automatico, Pybrain e una comunità di utenti attivi in ​​cui gli sviluppatori possono sempre porre domande e ottenere risposte pertinenti.

2) R lingua

R Language è un linguaggio di programmazione open source che supporta l'analisi statistica e il linguaggio scientifico. Il linguaggio di programmazione ci aiuta a generare grafici interattivi e altre visualizzazioni avanzate. Può gestire tutti i tipi di analisi dei dati, dalla semplice regressione lineare a simulazioni 3D complesse. E chiunque può usare R.

Come linguaggio di programmazione, R viene utilizzato in una vasta gamma di applicazioni, dal calcolo statistico alle tecniche di apprendimento automatico. R è una programmazione orientata agli oggetti, altamente scalabile, in grado di eseguire calcoli ad alte prestazioni senza interruzione e abbastanza versatile da utilizzare Previsione con una base di utenti di grandi dimensioni.

Vantaggi dell'utilizzo di R in AI

• Il linguaggio R è estremamente potente dal punto di vista computazionale quando si tratta di grandi quantità di dati.
• La capacità della lingua R di applicare funzioni matematiche lo rende anche più popolare per la creazione di programmi con complessi processi decisionali.
• Il linguaggio R essendo uno strumento open source ci fornisce la stessa funzionalità senza addebitare commissioni.
• Il linguaggio R eccelle nel trovare nuovi schemi in big data set. Questa caratteristica del linguaggio R è particolarmente popolare tra le imprese di rischio che devono analizzare le informazioni dei clienti e utilizzare tali informazioni nel marketing e nelle operazioni aziendali.

3) Java

Java è classificato come uno dei linguaggi di programmazione più popolari oggi. Con la sua natura orientata agli oggetti, Java ci consente di svolgere compiti senza sforzo e rapidamente; È facile da usare le funzionalità di threading e multithreading in Java in quanto ha un supporto integrato per la concorrenza.

Molti linguaggi di programmazione (come Ruby on Rails, Python e Node.js) possono essere utilizzati in combinazione con Java perché tutti forniscono quadri completi per lavorare con loro.

Vantaggi dell'utilizzo di Java in AI

• Il linguaggio di programmazione Java ha diverse caratteristiche che lo rendono particolarmente adatto per lo sviluppo di programmi di intelligenza artificiale. JAVA è un linguaggio di programmazione di alto livello e orientato agli oggetti.
• Java è altamente leggibile, una caratteristica che diventa estremamente importante quando gli sviluppatori stanno spesso lavorando a un grande progetto con molti altri membri del team in diversi fusi orari e a velocità diverse.
• È un linguaggio di programmazione di livello 5 che garantisce molteplici vantaggi ai programmatori.
• Poiché le applicazioni AI utilizzano algoritmi di apprendimento automatico, la scrittura del codice da zero (piuttosto che le librerie pre-fatte) richiede più tempo per compilare rispetto al codice Java.

4) Lisp

Creato originariamente nel 1958, LISP è un linguaggio di programmazione funzionale, il che significa anche che tutto in LISP è un'espressione. In altre parole, ogni riga di codice fa qualcosa di specifico. All'inizio può sembrare un po 'complicato, ma puoi scrivere una funzione per fare tutto ciò che desideri, quindi capire e costruire la sintassi LISP è più facile che imparare una lingua completamente nuova da zero.

Quindi, se hai qualche tipo di esperienza di programmazione, anche se è Python o C ++, allora imparare Lisp sarà un gioco da ragazzi per te.

Vantaggi dell'utilizzo di LISP in AI

• Quasi tutti i principali framework di apprendimento profondo si basano su LISP per le loro operazioni di base, il che ci dà molta flessibilità nella scelta di librerie o strumenti.
• Il codice esegue rapidamente, senza dover considerare i dettagli ambientali.
• È adatto per le operazioni astratte: i modelli più semplici vengono utilizzati per spiegare modelli più profondi, quindi i programmatori non hanno bisogno di capire come funzionano i singoli componenti.
• Se una previsione basata sul modello iniziale risulta essere sbagliata, l'uso di LISP ci fa risparmiare tempo dopo, quindi la riscrittura del modello diventa relativamente semplice e non interferisce troppo con l'avanzamento del lavoro.

5) Prolog

Prolog è un linguaggio di programmazione dichiarativo in cui possiamo descrivere l'obiettivo da raggiungere senza scrivere l'implementazione esatta. In Prolog, la conoscenza è rappresentata da fatti e regole. I fatti sono dichiarazioni sugli oggetti, come quello di Diligaba, o che Zhang Yining è imbattibile al tennis da tavolo.

Le regole descrivono come dedurre nuovi fatti dai fatti esistenti, ad esempio, se si dice che una persona abbia molti figli, allora il nuovo fatto inferito sarà che la persona ha almeno 2 figli. Questo è un metodo AI che consente ai programmatori di trascorrere meno tempo su algoritmi e più tempo a pensare agli obiettivi.

Vantaggi dell'utilizzo di Prolog in AI

• Prolog può elaborare rapidamente grandi quantità di dati.
• Prolog ha una reputazione per le sue dichiarazioni e le persone che lo usano sono generalmente più intelligenti del programmatore medio.
• Prolog aiuta ad aumentare la velocità e l'accuratezza di questi programmi.
• Se vuoi che il tuo programma diventi percettivo nel tempo (come Skynet), allora Prolog potrebbe essere proprio quello che stai cercando! Questo perché può modificare il programma migliorando così significativamente le sue capacità.

6) C++

C ++ è un popolare linguaggio di programmazione per scopi generali. È un linguaggio di alto livello sviluppato da un team di informatici guidati da Bjarne Stroustrup di Bell Labs. Funziona sui sistemi operativi Windows, Linux e Mac OS X, nonché su dispositivi mobili come smartphone e tablets.c ++ è stato utilizzato per sviluppare giochi, app e programmi grafici.

C ++ può aiutarci a creare molti altri programmi software, compresi quelli progettati per l'uso nelle tecnologie di intelligenza artificiale. Tuttavia, a causa della sua complessità e una velocità di sviluppo lenta, non è adatto a attività come la progettazione di GUI (interfaccia utente grafica) o prototipazione rapida.

Vantaggi dell'utilizzo di C ++ in AI

• C ++ aiuta nella prototipazione e nella produzione di apprendimento automatico perché ci aiuta a caricare modelli complessi in memoria facilmente e rapidamente.
• Ci consente anche di sperimentare rapidamente nuovi modelli o riprogettare i modelli esistenti senza tempi di carico eccessivi o sacrificare la potenza di elaborazione.
• C ++ è una delle migliori scelte quando si sviluppa un codice ad alte prestazioni che richiede un rapido accesso a molti negozi di dati.
• Se dobbiamo utilizzare un determinato algoritmo o se stiamo usando un'applicazione che richiede funzionalità che non sono ancora integrate nella lingua e qualcun altro potrebbe aver già scritto ciò di cui abbiamo bisogno, nella maggior parte dei casi questi moduli sono open source, il che significa che possiamo Basta usare o modificare ciò che qualcun altro ha scritto.

7) Haskell

Haskell è un linguaggio puramente basato sulla funzione, che porta al fatto che tutte le espressioni in Haskell producono un solo valore. Poiché non ci sono variabili, Haskell si basa fortemente sulla ricorsione per creare codice, ma ci sono alcuni tipi mutabili, in particolare elenchi e array.

Esistono algoritmi complessi che richiedono più passaggi per ottenere il risultato desiderato, nel qual caso Haskell è una scelta ideale. Una delle sue caratteristiche più interessanti è il suo sistema di tipo, Haskell non ha valori nulli, non è possibile archiviare nulla in una variabile e non è possibile superare alcun parametro.

Vantaggi dell'utilizzo di Haskell in AI

• Haskell contiene un sistema di tipo robusto per evitare più errori di tipo nel codice.
• Mentre altre lingue non ci aiutano facilmente a scrivere codice conciso, Haskell lo fa. Pertanto, l'uso di Haskell è una buona scelta per i progetti che coinvolgono molti dati.
• La semplicità di Haskell ci aiuta anche a lavorare su più progetti contemporaneamente.
• Un evidente vantaggio dell'utilizzo di Haskell è la sua velocità. I programmi scritti in Haskell di solito funzionano più velocemente dei programmi scritti in altri linguaggi di programmazione perché è così semplice.

8) JavaScript

JavaScript è un linguaggio di programmazione ampiamente usato che è fondamentale per l'intelligenza artificiale, aiutandoci a costruire tutto, dai chatbot alla visione artificiale. Con la sua flessibilità e una forte comunità di sviluppatori, JavaScript è diventato rapidamente una delle lingue più popolari per l'IA.

Dalla creazione di JavaScript nel 1995, l'abbiamo usata per scrivere molti comportamenti simili all'uomo, come il riconoscimento facciale e i programmi di generazione di arte. Mentre le organizzazioni saranno eliminate emetteranno alcuni sistemi obsoleti, JavaScript rimarrà un'abilità essenziale per qualsiasi sviluppatore che vuole immergersi nel campo dell'IA.

Vantaggi dell'utilizzo di JavaScript in AI

• L'alto grado di flessibilità di JS consente di essere utilizzato con i vari sistemi operativi, browser e macchine virtuali utilizzate dagli sviluppatori.
• JS non deve essere portato da un sistema all'altro poiché molti sistemi possono funzionare su architetture simili.
• JS può essere ampiamente utilizzato in qualsiasi campo.
• JS è basato sul web o sul browser e la codifica è relativamente leggera senza molti requisiti tecnici.

9) Julia

L'IA è un'area di ricerca calda e Julia è ben posizionata in questo campo. Jeff Bezanson, Stefan Karpinski, Virale B. Shah e il loro team hanno costruito questa lingua da zero basata su prestazioni numeriche. Julia funziona su quasi tutti i sistemi operativi, E inoltre utilizza molti dei concetti di codifica per scopi generali che abbiamo già padroneggiato concetti di codifica per scopi generali come loop e dichiarazioni condizionali, quindi è facile Imparare.

L'ambiente di sviluppo di Julia non è l'ideale al momento (ci sono alcuni lavori di strumenti di sviluppo da svolgere), ma migliorerà nel tempo man mano che sempre più persone costruiscono strumenti attorno ai linguaggi di programmazione.

Vantaggi dell'utilizzo di Julia in AI

• È un linguaggio di programmazione di alto livello e ad alte prestazioni progettato per il calcolo scientifico.
• Le dichiarazioni di Julia sono esteticamente gradevoli e concise in modo da poter concentrarti sulla risoluzione del problema stesso piuttosto che scrivere un nuovo codice.
• Con Julia, puoi generare un codice più chiaro e più veloce con meno errori mentre risparmia tempo.
• Uno dei maggiori vantaggi di Julia è che è open source e gratuito, il che significa che chiunque può accedere al suo codice.

Riassumendo

Per riassumere, ci sono più linguaggi di programmazione che possiamo utilizzare per sviluppare l'IA. Nessuna lingua è perfetta, alcuni si concentrano sulla velocità di sviluppo, alcuni hanno il naturale vantaggio della modellazione probabilistica, mentre altri lavorano perfettamente con il software esistente. Quale linguaggio di programmazione utilizzare alla fine dipende dalle nostre esigenze reali. L'articolo si conclude condividendo un elenco di linguaggi di programmazione comunemente usati nel 2021 con informazioni percentuali estreme.

Tabella di estrema percentuale di linguaggi di programmazione comunemente usati nel 2021