As 10 melhores linguagens de programação para o desenvolvimento de IA
As linguagens de programação são notoriamente versáteis, cada uma capaz de grandes feitos nas mãos certas. A tecnologia de IA (inteligência artificial) também depende deles para funcionar corretamente ao monitorar um sistema, disparar comandos, exibir conteúdo e assim por diante.
Como programador, você deve conhecer as melhores linguagens para desenvolver IA. Abaixo estão 10 opções a serem consideradas e como elas podem beneficiar seus projetos inteligentes.
1. Python
É a facilidade de uso do Python, mais do que qualquer outra coisa, que o torna a escolha mais popular entre os desenvolvedores de IA. Dito isso, é também uma linguagem de programação de alto desempenho e amplamente usada, capaz de processos complicados para todos os tipos de tarefas e plataformas.
A inteligência artificial é bastante difícil, portanto, uma ferramenta que torna sua vida de codificação mais fácil é inestimável, economizando tempo, dinheiro e paciência.
Outra vantagem a ser considerada é o suporte ilimitado de bibliotecas e fóruns. Se você pode criar aplicativos de desktop em Python com a biblioteca Tkinter GUI, imagine o que você pode construir com a ajuda de bibliotecas de aprendizado de máquina como NumPy e SciPy.
2. Java
Aqui está outra linguagem de programação que conquistou os programadores de IA com sua flexibilidade, facilidade de uso e amplo suporte. Java não é tão rápido quanto outras ferramentas de codificação, mas é poderoso e funciona bem com aplicativos de IA.
Um recurso importante é a compatibilidade entre plataformas, para que você não precise reescrever o código toda vez que usar um sistema diferente. Java também produz bons recursos visuais. Você não precisa se preocupar tanto com a qualidade de seus gráficos de IA.
Há mais codificação envolvida do que Python, mas os resultados gerais do Java ao lidar com inteligência artificial claramente o tornam uma das melhores linguagens de programação para essa tecnologia.
3. JavaScript
Os prós e contras são semelhantes aos do Java, exceto que o JavaScript é mais usado para sites dinâmicos e seguros. Os programadores que não se importam em programar o escolherão em vez do Python.
Seus recursos de IA envolvem principalmente interatividade que funciona perfeitamente com outros códigos-fonte, como CSS e HTML. Ele pode gerenciar funções frontais e de backend, desde botões e multimídia até armazenamento de dados.
JavaScript também é abençoado com muito suporte de programadores e comunidades inteiras. Verifique bibliotecas como React.js, jQuery e Underscore.js para ideias.
4. Escala
Scala pegou o ambiente Java Virtual Machine (JVM) e desenvolveu uma solução melhor para software inteligente de programação. É compatível com Java e JavaScript, tornando o processo de codificação mais fácil, rápido e produtivo.
Graças aos poderosos recursos do Scala, como funções de alto desempenho, interfaces flexíveis, correspondência de padrões e ferramentas de navegador, seus esforços para impressionar os programadores estão valendo a pena. Agora é uma das melhores linguagens para usar no desenvolvimento de IA.
Outra vantagem a ter em mente é o Scaladex, um índice que contém todas as bibliotecas Scala disponíveis e seus recursos.
5. Lisp
Desenvolvido na década de 1960, Lisp é a linguagem de programação mais antiga para o desenvolvimento de IA. É muito inteligente e adaptável, especialmente bom para resolver problemas, escrever código que se modifica, criar objetos dinâmicos e prototipagem rápida.
Existem desvantagens, no entanto. A sintaxe do Lisp é incomum em comparação com as linguagens de computador modernas, tornando-a mais difícil de interpretar. Bibliotecas relevantes também são limitadas, sem mencionar os programadores para aconselhá-lo.
Apesar de suas falhas, Lisp ainda está em uso e vale a pena olhar para o que ele pode oferecer aos seus projetos de IA. Grammarly, DART e Routinic são algumas de suas histórias de sucesso.
6. R
Se você estiver trabalhando com IA que envolve análise e representação de dados, R é sua linguagem de programação ideal. É uma ferramenta de código aberto que pode processar dados, aplicá-los automaticamente como você quiser, relatar padrões e mudanças, ajudar com previsões e muito mais.
Além de servir principalmente a funções estatísticas, R é uma linguagem difícil de aprender e deve ser combinada com outras ferramentas confiáveis para produzir software completo e um fluxo de trabalho produtivo para o seu negócio.
Mas, o que falta em alcance R é compensado com alta compatibilidade e grande estilo ao criar visuais como gráficos e tabelas, não importa o quão detalhado.
7. Prolog
Para uma maneira mais lógica de programar seu sistema de IA, dê uma olhada no Prolog. O software que o usa segue um conjunto básico de fatos, regras, objetivos e consultas em vez de sequências de instruções codificadas.
Prolog pode entender e combinar padrões, encontrar e estruturar dados logicamente e automaticamente retroceder um processo para encontrar um caminho melhor. Em suma, a melhor maneira de usar essa linguagem em IA é para a resolução de problemas, onde Prolog procura uma solução – ou várias.
Daí seu uso em chatbots e assistentes virtuais como o Watson da IBM. Pense em como essas formas de comunicação inteligente são simples, mas úteis. Prolog pode não ser tão versátil ou fácil de usar como Python ou Java, mas pode fornecer um serviço inestimável.
8. Julia
Julia é outro produto de última geração que ainda não alcançou o status ou o suporte da comunidade que merece. Mesmo assim, seus recursos não decepcionam. Esta linguagem de programação é útil para tarefas gerais, mas funciona melhor com números e análise de dados.
Oferece diversas ferramentas para a criação de uma interface dinâmica e gráficos impressionantes para a visualização de seus dados, por exemplo. Também há gerenciamento de memória, metaprogramação e depuração para eficiência.
Em termos de recursos de IA, Julia é ótima para qualquer projeto de aprendizado de máquina. Se você deseja modelos predefinidos, ajuda com algoritmos ou brincar com programação probabilística, uma variedade de pacotes o aguarda, incluindo MLJ.jl, Flux.jl, Turing.jl e Metalhead.
9. Haskell
Se você deseja funcionalidade pura acima de tudo, Haskell é uma boa linguagem de programação para aprender. Pegar o jeito para o desenvolvimento de IA pode demorar um pouco, em parte devido ao suporte limitado.
Porém, seus recursos de abstração o tornam muito flexível, especialmente ao lidar com erros. O gerenciamento eficiente de memória e o sistema de tipos de Haskell são as principais vantagens, assim como sua capacidade de reutilizar o código.
É também uma linguagem de programação preguiçosa, o que significa que só avalia pedaços de código quando necessário. Por um lado, pode ajudar a produzir um processo muito inteligente. Por outro, pode acabar ficando lento. Mesmo assim, a configuração certa pode tornar o Haskell uma ferramenta decente para desenvolvedores de IA.
10. C ++
Esta pode ser uma das linguagens mais populares, mas não é tão eficaz para o desenvolvimento de IA quanto as opções anteriores. O principal problema em relação à IA é a sintaxe do C ++. É muito complicado criar rapidamente uma codificação útil para aplicativos de máquina ou de aprendizado profundo.
Ao mesmo tempo, não teríamos o TensorFlow, uma importante estrutura de aprendizado de máquina, sem C ++. Ele continua sendo uma ferramenta poderosa e flexível para projetar software, então você deve mantê-lo em mente para certas tarefas e junto com outras ferramentas.
Por exemplo, mecanismos de pesquisa como o Google usam seus recursos de memória e funções rápidas para garantir tempos de resposta baixos e um sistema de classificação eficiente. Em outras palavras, sinta-se à vontade para usar C ++, mas com cuidado.
Explore o que você pode criar com a programação de IA
Você tem várias linguagens de programação para o desenvolvimento de IA para escolher, dependendo de quão fácil ou técnico você deseja que seu processo seja. Outro fator a ser considerado é qual sistema funciona melhor para o software que você está projetando.
Uma maneira de resolver a questão é examinar os aplicativos populares que já existem. O que eles fazem? Como funcionam suas funções básicas ou interativas? Quais idiomas eles usam? Quanto mais você descobrir, mais ideias terá.
