¿Qué lenguajes de programación se usan en inteligencia artificial?

Los lenguajes de programación que se utilizan para programar AI se enumeran aquí:

• AIML (que significa “Lenguaje de marcado de inteligencia artificial”) [1] es un dialecto XML para usar con chatterbots de tipo ALICE.
• IPL fue el primer lenguaje desarrollado para la inteligencia artificial. Incluye características destinadas a admitir programas que podrían llevar a cabo la resolución general de problemas, incluidas listas, asociaciones, esquemas (marcos), asignación dinámica de memoria, tipos de datos, recursividad, recuperación asociativa, funciones como argumentos, generadores (flujos) y multitarea cooperativa.
• Lisp es una notación matemática práctica para programas de computadora basada en cálculo lambda. Las listas enlazadas son una de las principales estructuras de datos de los lenguajes Lisp, y el código fuente de Lisp está hecho de listas. Como resultado, los programas de Lisp pueden manipular el código fuente como una estructura de datos, dando lugar a los macro sistemas que permiten a los programadores crear una nueva sintaxis o incluso un nuevo lenguaje de programación específico del dominio integrado en Lisp. Actualmente se usan muchos dialectos de Lisp, entre ellos Common Lisp, Scheme y Clojure.
• Smalltalk se ha utilizado ampliamente para simulaciones, redes neuronales, aprendizaje automático y algoritmos genéticos. Implementa la forma más pura y elegante de programación orientada a objetos utilizando el paso de mensajes.
• Prolog es un lenguaje declarativo donde los programas se expresan en términos de relaciones, y la ejecución se produce al ejecutar consultas sobre estas relaciones. Prolog es particularmente útil para aplicaciones de razonamiento simbólico, bases de datos y análisis de lenguaje. Prolog es ampliamente utilizado en la IA de hoy.
• STRIPS es un lenguaje para expresar instancias de problemas de planificación automatizada. Expresa un estado inicial, los estados del objetivo y un conjunto de acciones. Para cada acción se especifican las condiciones previas (lo que debe establecerse antes de realizar la acción) y las condiciones posteriores (lo que se establece después de realizar la acción).
• Planner es un híbrido entre lenguajes de procedimiento y lógicos. Da una interpretación procesal a las oraciones lógicas donde las implicaciones se interpretan con inferencia dirigida por patrones.
• POP-11 es un lenguaje de programación reflexivo, compilado incrementalmente con muchas de las características de un lenguaje interpretado. Es el lenguaje central del entorno del programa Poplog desarrollado originalmente por la Universidad de Sussex, y recientemente en la Facultad de Ciencias de la Computación de la Universidad de Birmingham, que alberga el sitio web Poplog. A menudo se utiliza para introducir técnicas de programación simbólica a los programadores más convencionales. lenguajes como Pascal, que encuentran la sintaxis POP más familiar que la de Lisp. Una de las características de POP-11 es que admite funciones de primera clase.
• Python es muy utilizado para la inteligencia artificial. Tienen una gran cantidad de IA diferentes con los paquetes correspondientes: IA general, aprendizaje automático, procesamiento del lenguaje natural y redes neuronales. [7] Empresas como Narrative Science usan Python para crear una inteligencia artificial para el procesamiento del lenguaje narrativo.
• Haskell también es un muy buen lenguaje de programación para IA. La evaluación perezosa y la lista y las mónadas LogicT facilitan la expresión de algoritmos no deterministas, que a menudo es el caso. Las estructuras de datos infinitas son excelentes para los árboles de búsqueda. Las características del lenguaje permiten una forma compositiva de expresar los algoritmos. El único inconveniente es que trabajar con gráficos es un poco más difícil al principio debido a la pureza.
• Wolfram Language Wolfram Language incluye una amplia gama de capacidades integradas de aprendizaje automático, desde funciones altamente automatizadas como Predict y Classify hasta funciones basadas en métodos y diagnósticos específicos. Las funciones funcionan en muchos tipos de datos, incluidos los numéricos, categóricos, series de tiempo, textuales e imágenes.
• C ++ (2011 en adelante)
• MATLAB

Pocos de los populares son

• Pitón

Python se usa ampliamente debido a su gramática y sintaxis limpias, fluidez y diseño agradable. La interoperabilidad del lenguaje y la programación modular también hacen que este lenguaje sea bueno para la IA. Las estructuras de datos correctas, un montón de marcos de prueba, el equilibrio de la programación de alto y bajo nivel, el sistema de generación de documentación son características que hacen de Python uno de los lenguajes más populares para la programación de inteligencia artificial.

• Java

Los principales beneficios de este lenguaje multipropósito incluyen transparencia, portabilidad y mantenibilidad. La siguiente ventaja es la versatilidad de Java. Las mejores características de Java incluyen facilidad de depuración, una buena interacción del usuario, trabajo fácil con grandes proyectos, visualización facilitada, incorporación de Swing y SWT. Los proyectos realizados con Java tienen interfaces atractivas y sofisticadas.

• Ceceo

El primer lenguaje informático utilizado para la inteligencia artificial es Lisp. Este lenguaje es flexible y ampliable. Tales características como la creación rápida de prototipos y la utilidad macro son útiles en la creación de inteligencia artificial. En Lisp, los programas complejos son fáciles de escribir. Lisp es el lenguaje que hace cosas poderosas de una manera fácil.

Lisp proporciona un mapeo claro y facilita los cambios sistémicos. El bucle interactivo read-eval-print es ideal para interactuar con el programa. La tipificación dinámica, el sistema de condiciones y el potente sistema de objetos son las características que hacen de Lisp uno de los lenguajes más populares para la programación de inteligencia artificial.

• Prólogo

Es un lenguaje declarativo donde los programas se expresan en términos de relaciones, y la ejecución se produce al ejecutar consultas sobre estas relaciones. Prolog es particularmente útil para aplicaciones de razonamiento simbólico, bases de datos y análisis de lenguaje. Prolog es ampliamente utilizado en la IA de hoy.

• Haskell

También es un muy buen lenguaje de programación para IA. La evaluación perezosa y la lista y las mónadas LogicT facilitan la expresión de algoritmos no deterministas, que a menudo es el caso. Las estructuras de datos infinitas son excelentes para los árboles de búsqueda. Las características del lenguaje permiten una forma compositiva de expresar los algoritmos. El único inconveniente es que trabajar con gráficos es un poco más difícil al principio debido a la pureza.

C y C ++ también se usan, pero no son tan populares para la IA

Esta es una pregunta extremadamente interesante, y la respuesta es esclarecedora en el mejor de los casos, desalentadora en el peor.

La respuesta, como han señalado varios otros, es que en el pasado se usaban con mayor frecuencia idiomas como prolog y lisp. En estos días, los lenguajes de programación generales como C ++ o Java se usan con mayor frecuencia en su lugar.

Definitivamente hay una pregunta oculta detrás de esta respuesta.

La pregunta oculta, entonces, es esta: ¿Por qué no hemos inventado mejores idiomas para la IA?

Primero, un poco de historia. A finales de los años 70 y principios de los 80, para muchos investigadores en IA se hizo evidente que para que el campo hiciera un progreso real, se tendría que crear un nuevo tipo de lenguaje. Este fue el razonamiento detrás del desarrollo (y uso) de prolog y lisp.

Desafortunadamente, lo que descubrieron con el tiempo fue que estos lenguajes proporcionaron poca o ninguna ventaja sobre los lenguajes de programación convencionales.

La razón de esto no fue que el razonamiento básico fuera incorrecto (es decir, crear un lenguaje de propósito especial para la IA), sino que se encontraron incapaces de encontrar ideas de lenguaje que proporcionaran una ventaja real. Esto a pesar de haber gastado miles de millones de dólares en el esfuerzo durante varios años.

Si vamos a hacer avances reales en IA (y aquí me refiero específicamente a AGI o inteligencia general, en oposición a ASI o inteligencia específica, como siri / cortana y similares) definitivamente necesitamos encontrar una forma de estructurar AI software que mejora la toma de decisiones y el aprendizaje automático. Basado en la observación de que en los últimos 40 años no ha habido ningún progreso en este territorio, supongo que todavía pasará mucho tiempo antes de que ocurra este próximo paso.

Como otros han escrito, hay una variedad de idiomas utilizados en la IA.
Pero quiero corregir algunas opiniones erróneas.
Contrariamente a la opinión expuesta en el libro de Russell y Norvig, la IA no siempre se trata principalmente de algoritmos. Puede tratarse de arquitecturas, elegir las correctas, crear las correctas, hacer posible la selección dinámica de operaciones.
A veces, construir un sistema tan flexible puede requerir la combinación de varios idiomas utilizados para subsistemas. Por ejemplo, al escribir motores de reconocimiento de patrones, uno desearía un procesamiento rápido, que podría depender de los motores de hardware que uno usa. Aquí, es probable que se use C o C ++.
Pero en los sistemas complejos también habrá procesamiento simbólico, y lo importante es poder experimentar dinámicamente con el procesamiento y las arquitecturas. Será necesario manipular cadenas, listas, datos simbólicos y bases de datos. Lisp, Prolog y también lenguajes más modernos que admiten operaciones con datos simbólicos.
Apoyo la opinión de que se necesita un enfoque más moderno, y estoy trabajando en una especie de metalenguaje en el que haces menos golpes y diriges más operaciones a un alto nivel, y dejas que el sistema determine cómo hacer lo que necesita ser hecho Sospecho que el futuro lo sostiene como una dirección fructífera para la ‘programación’. Las IAs futuras, las poderosas, probablemente se ‘programarán’ a niveles altos, porque serán tan complejas que programarlas manualmente con operaciones de bajo nivel requeriría ejércitos de gruñidos. En cambio, daremos a los sistemas órdenes arquitectónicas y un compilador determinará la mejor manera de implementar motores de acción. iI es similar pero no idéntico a cómo VHDL y Verilog cambiaron la forma en que se implementan los diseños de chips; ya nadie diseña puertas individuales, utilizamos bibliotecas de componentes. Entonces también irá la IA, creo.

Lo importante a tener en cuenta primero es que AI es un término general, y cada tipo tiene sus propias fortalezas y debilidades.

Los algoritmos de búsqueda como la búsqueda A * se usan para muchas aplicaciones de IA, incluida la supercomputadora Deep Blue que superó a Gary Kasparov en el ajedrez. Esencialmente, la idea con estos es mirar recursivamente el estado después de una serie de opciones de acción para encontrar qué opción produce el “mejor” resultado. Estos algoritmos se pueden implementar en cualquier lenguaje con bastante facilidad, aunque personalmente usaría Java, C ++, C # , o Python solo porque son los más familiares para mí.

Las redes neuronales son la gran moda en informática en este momento, ya que están aprendiendo algoritmos. Así es como se han hecho los autos sin conductor y muchos otros programas de visión por computadora. El mejor marco para esto, en mi opinión, es Tensorflow que es producido por Google y funciona con Python. Este no es el único marco de este tipo, pero es el más intuitivo para mí y tiene mucha documentación.

La IA que me parece más interesante son las que abordan la comprensión y la lógica. Esta sería una IA que podría responder a problemas de palabras. Por ejemplo, “El fotógrafo no pudo obtener una foto del corredor porque corrió muy rápido. ¿Quién corrió tan rápido? ”Esto generalmente se hace en lenguajes funcionales como Prolog.

Inteligencia artificial, estudio de agentes inteligentes que son capaces de pensar y tomar decisiones, comprender las relaciones en el entorno y realizar comportamientos cognitivos humanos. El dominio de la IA está creciendo a un ritmo rápido a medida que los científicos están encontrando nuevas dimensiones donde se puede implementar. Dependiendo del requisito, se puede resolver una IA para un pequeño dispositivo móvil a un servicio distribuido global al que acceden millones de personas cada minuto.

Ahora el lenguaje elegido para tales sistemas también debe estar alineado con un propósito.

1.Lisp: El lenguaje más antiguo y prominente (aunque no se usa mucho en estos días) creado por el Padre de la Inteligencia Artificial Moderna, el Dr. John McCarthy, quien también acuñó el término “Inteligencia Artificial”. Lisp se desarrolló inicialmente a fines de la década de 1950 para el cálculo basado en funciones matemáticas (cálculo Lambda). Sitios web como Hacker News, Reddit (Primera versión) usaron Lisp para la compilación.

2.Python: uno de los mejores idiomas para trabajar. Se puede utilizar en bibliotecas populares basadas en redes neuronales como TensorFlow, Theano, etc. Equipado con buenas analíticas y bibliotecas ML (SciKitLearn).

3. HasKell: Gran lenguaje para implementar algoritmos no deterministas. Será una herramienta útil para el desarrollo de IA.

4. C ++: ¡ Se trata de la velocidad! C ++ con su arquitectura STL y extensible es un lenguaje prospectivo para el desarrollo de IA en estos días.

No hay idioma principal en ningún campo, se utilizan diferentes idiomas para diferentes necesidades. Estoy enumerando algunos idiomas que generalmente se usan y sé sobre ellos.

AIML (Lenguaje de marcado de inteligencia artificial): bueno para que los principiantes comiencen con esto.

LISP: su uso principal es solo en inteligencia artificial. Durante muchos años se usó, pero ahora no se usa tanto.

Python: está encontrando su uso más ahora en inteligencia artificial.

Prolog: combina las ventajas tradicionales y de alto nivel de Lisp con un unificador incorporado, que es particularmente útil en IA. Pero es difícil de aprender.

C / C ++: solo se usa si el programa es corto y la velocidad es importante.

Java: comparte la mayoría de sus ideas con lisp. Y debido a su portabilidad, encuentra su aplicación en cualquier lugar.

Para desarrollar un proyecto de inteligencia artificial (inteligencia artificial), debe usar los siguientes lenguajes de programación.

Estos son los 5 lenguajes de programación principales para crear soluciones de inteligencia artificial :

1. Python:

Uno de los principales lenguajes utilizados para desarrollar proyectos de IA es Python, que se debe a su simplicidad y comportamiento de codificación fácil, y se usa especialmente en startups relacionadas con la salud que involucran IA.

Las mejores características de Python :

• Versiones prácticas de bibliotecas. (Tensorflow, numpy, VTK, AI simple)
• Bibliotecas de código abierto. (Numpy, Matplotlib)
• Gran marco. (scikit-learn)
• Creación de prototipos y creación de aplicaciones sin esfuerzo.
• Fácil de aprender.
• Fuente abierta.
• Programación modular.
• Prueba rápida

2. Prólogo

La razón por la que se prefiere Prolog para las soluciones de IA es que gira en torno a un conjunto dedicado de mecanismos que consiste en un marco de programación pequeño, flexible pero bien construido.

Las mejores características de Prolog:

• Desarrollo basado en la lógica.
• Implementación experta del sistema.
• Fácil implementación de reglas.
• La coincidencia de patrones.
• Soporta retroceso.
• Mecanismo de manejo de listas.

3. JAVA

Java se encuentra entre los cinco primeros debido a su familiaridad y características fáciles de usar. Este lenguaje OOP permite una fácil codificación de algoritmos que cubre la mayor parte de la IA.

Las mejores características de JAVA:

• Bibliotecas fuertes. (Weka, Mahout)
• Facilidad de uso.
• Escalabilidad.
• Recogida de basura incorporada.
• La interacción del usuario.
• Rápido.

4. C ++

La razón por la que se usa C ++ en las soluciones de IA es su velocidad; Es probablemente el idioma más rápido de todos. Por lo tanto, siempre que la velocidad sea la principal preocupación de cualquier desarrollador de IA, se opta por C ++.

Las mejores características de C ++:

• Velocidad.
• Fácil de aprender.
• Implementaciones del mundo real.
• Algoritmos genéticos
• Implementaciones de redes neuronales.
• Sistemas de misión crítica

5. LISP

LISP (procesamiento de listas) es ese lenguaje de alto nivel que impresiona bastante a los desarrolladores de inteligencia artificial y también se ha utilizado en muchos proyectos clásicos de inteligencia artificial.

Las mejores características de LISP:

• Soporta programación simbólica.
• Recolección de basura
• Uniformidad de sintaxis.
• Extensible.
• Creación rápida de prototipos.
• Traducciones automáticas.
• Gran herramienta de prototipos

Si desea desarrollar aplicaciones de inteligencia artificial (IA), puede enviarnos un correo electrónico a [correo electrónico protegido] o llámenos al +1 201-793-8324 , +44 117 2308324 , +61 280 909 320 o visite en Techtic Solutions .

Los investigadores de inteligencia artificial han desarrollado varios lenguajes de programación especializados para la inteligencia artificial. Creo que no hay una respuesta definitiva.

Los lenguajes de alto nivel y generalmente de tipo débil como Lisp, Prolog y Smalltalk son probablemente mejores para la inteligencia artificial simbólica donde el énfasis está en crear representaciones ricas.

Los lenguajes de nivel inferior como C, C ++ o lenguajes con buenas bibliotecas matemáticas y estadísticas como Matlab y SciPy son mejores para el aprendizaje automático porque a menudo estos problemas requieren mucha CPU.

Si necesita trabajar con redes neuronales, IA enjambre o algoritmos genéticos , es muy bueno tener la velocidad de C o C ++.

Consulte la Lista de lenguajes de programación para inteligencia artificial

Python está ampliamente en bibliotecas de aprendizaje automático como tensorflow, theano, scikit learn. El proceso incluye recopilar datos, procesarlos, entrenar un modelo y optimizarlo a través de técnicas de aprendizaje automático como la propagación inversa.

La otra opción es R, pero se usa ampliamente en estadística y ciencia de datos.

La inteligencia artificial no se basa en ningún lenguaje de programación específico.

Puedes usar cualquier idioma que prefieras.

Python, Java y R son algunos de los lenguajes de programación más utilizados para programas y modelos de IA; la razón es que el lenguaje R puede manejar las funciones más complejas, donde Python y Java tienen una excelente biblioteca para Machine Learning e Inteligencia Artificial.

Happy Coding 🙂

En realidad, cualquier lenguaje de programación puede completar una tarea para el desarrollo de inteligencia artificial, pero todo depende de lo que necesite crear o lograr. Hasta ahora, la IA no tiene su propio lenguaje.
Los lenguajes ampliamente utilizados son Python, C ++, Lisp, Prolog, Matlab, Java , etc.
Si necesita más información sobre cada uno de ellos y su papel en la IA, consulte el siguiente material: 7 lenguajes de programación de IA para elegir

La inteligencia artificial está más preocupada por los algoritmos que por la elección de los idiomas.

En cuanto a los lenguajes de uso común en la implementación de estos algoritmos Python con Scikit-learn, R, Octave son los más utilizados.

Prolog y Lisp son lenguajes “antiguos” utilizados en IA. Pero hoy en día casi todo “AI” está escrito en lenguajes de programación estándar como C, C ++, Python, etc. Los programas de ajedrez (sí, pertenecen (ed) a AI) se escriben principalmente en C / C ++. Cortana de Microsoft, que es un muy buen ejemplo de comprensión del lenguaje natural, también se escribe principalmente en C / C ++ y C #.

Como Kawsihen ya dijo, la IA se trata principalmente de algoritmos. En el momento en que descubra qué algoritmo usar para una tarea de IA, puede escribirlo en cualquier idioma.

Prolog todavía se usa en las universidades para sistemas basados ​​en el conocimiento, como lo es Lisp.

AI necesita una combinación de lenguajes de programación genéricos como Python o C ++ además de bibliotecas especializadas de IA como Theano, Tensor Flow, Torch y Caffe que se utilizan para la programación de IA en áreas como Deep Learning o Neural Networks

Por favor revise mi sitio web: Alpha Intelligence para más detalles …

Solía ​​ser lisp, pero actualmente es prácticamente cualquier lenguaje completo de Turing con un rendimiento razonable.

no es importante en el lenguaje, pero probablemente se usa Python Java Lips Prolog para AI.

La mayor parte del uso del prólogo después de Python y el próximo Java

Los labios se usan principalmente en AL

Python Se usa principalmente en ML.

No hay una respuesta autorizada para esta pregunta, ya que realmente depende de en qué lenguajes le guste programar. Los programas de IA se han escrito en casi todos los idiomas que se hayan creado. Los más comunes parecen ser Lisp , Prolog , C / C ++, recientemente Java e incluso más recientemente, Python .

No importa. La misma IA se puede programar en cualquier idioma y la traducción, si fuera necesario, ni siquiera sería difícil.

Los idiomas simplemente no importan mucho.