Los 5 mejores lenguajes de programación para el desarrollo de IA
¿Eres un aspirante de IA (inteligencia artificial) que está confundido sobre qué lenguaje de programación elegir para tu próximo proyecto? Si es así, has venido al lugar correcto, ya que aquí vamos a ver los mejores 4 lenguajes de programación para el desarrollo de IA.
La inteligencia artificial es un campo enorme. Con tanto que cubrir, es realmente difícil referir un solo lenguaje de programación. Claramente, hay muchos lenguajes de programación que pueden usarse, pero no todos los lenguajes de programación le ofrecen el mejor valor de su tiempo y esfuerzo. Y no hay una respuesta autorizada sobre qué lenguaje de programación debe usar para un proyecto de IA.
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Pitón
Python es uno de los lenguajes de programación más utilizados en el campo de la inteligencia artificial gracias a su simplicidad. Se puede usar sin problemas con las estructuras de datos y otros algoritmos de IA utilizados con frecuencia.
La elección de Python para proyectos de IA también se debe al hecho de que hay muchas bibliotecas útiles que se pueden usar en IA. Por ejemplo, Numpy ofrece la capacidad de cálculo científico, Scypy para computación avanzada y Pybrain para aprendizaje automático en Python.
Tampoco tendrá problemas para aprender Python para AI, ya que hay toneladas de recursos disponibles en línea.
Java
Java también es una gran opción. Es un lenguaje de programación orientado a objetos que se enfoca en proporcionar todas las características de alto nivel necesarias para trabajar en proyectos de IA, es portátil y ofrece recolección de basura incorporada. La comunidad Java también es un punto a favor, ya que habrá alguien que lo ayudará con sus consultas y problemas.
Java también es una buena opción, ya que ofrece una manera fácil de codificar algoritmos, y la IA está llena de algoritmos, ya sean algoritmos de búsqueda, algoritmos de procesamiento de lenguaje natural o redes neuronales. Sin mencionar que Java también permite la escalabilidad, que es una característica imprescindible para proyectos de IA.
Ceceo
A Lisp le va bien en el campo de la IA debido a sus excelentes capacidades de creación de prototipos y su soporte para expresiones simbólicas. Es un lenguaje de programación potente y se utiliza en proyectos importantes de inteligencia artificial, como Macsyma, DART y CYC.
Prólogo
Prolog está junto a Lisp cuando se trata de utilidad y usabilidad. Según la literatura, Prolog Programming for Artificial Intelligence, Prolog es uno de esos lenguajes de programación para algunos mecanismos básicos, que pueden ser extremadamente útiles para la programación de IA. Por ejemplo, ofrece coincidencia de patrones, retroceso automático y mecanismos de estructuración de datos basados en árboles. La combinación de estos mecanismos proporciona un marco flexible para trabajar.
Prolog se usa ampliamente en sistemas expertos para IA y también es útil para trabajar en proyectos médicos.
C ++
C ++ es el lenguaje de programación más rápido del mundo. Su capacidad de hablar a nivel de hardware permite a los desarrolladores mejorar el tiempo de ejecución de sus programas. C ++ es extremadamente útil para proyectos de IA, que son sensibles al tiempo. Los motores de búsqueda, por ejemplo, pueden utilizar C ++ ampliamente.
En AI, C ++ se puede usar para técnicas estadísticas de AI como las que se encuentran en las redes neuronales. Los algoritmos también se pueden escribir extensamente en C ++ para la ejecución rápida, y la IA en los juegos está codificada principalmente en C ++ para una ejecución y un tiempo de respuesta más rápidos.
Pensamientos finales
Elegir un lenguaje de programación para su proyecto de IA depende en gran medida del subcampo. Por lo tanto, antes de elegir un lenguaje de programación, asegúrese de que se pueda utilizar ampliamente y no parcialmente. Por encima de todos estos lenguajes de programación, Python está llegando lentamente a la cima, ya que es viable de usar para la mayoría de los subcampos de IA. Lisp y Prolog siempre han estado allí y todavía son utilizados ampliamente por ciertos grupos, ya que son más productivos con ellos. Java y C ++ también siguen siendo muy útiles debido a los beneficios que ofrecen.
de otra manera
¿Qué es la inteligencia artificial (IA)?
¿Estás pensando en Chappie, Terminator y Lucy? Los robots conscientes y conscientes de sí mismos están más cerca de convertirse en realidad de lo que piensas. El desarrollo de sistemas informáticos que igualen o excedan la inteligencia humana es el quid de la inteligencia artificial. La Inteligencia Artificial (IA) es el estudio de la informática que se centra en el desarrollo de software o máquinas que exhiben inteligencia humana. Una definición bastante simple, ¿verdad?
Obviamente, hay mucho más que eso. La IA es un tema amplio que abarca desde calculadoras simples hasta tecnología de dirección automática o algo que podría cambiar radicalmente el futuro.
Objetivos y aplicaciones de la IA
Los objetivos principales de la IA incluyen la deducción y el razonamiento, la representación del conocimiento, la planificación, el procesamiento del lenguaje natural (PNL), el aprendizaje, la percepción y la capacidad de manipular y mover objetos. Los objetivos a largo plazo de la investigación de IA incluyen el logro de la creatividad, la inteligencia social y la inteligencia general (nivel humano).
La IA ha influido mucho en diferentes sectores, que tal vez no reconozcamos. Ray Kurzweil dice “Muchos miles de aplicaciones de IA están profundamente integradas en la infraestructura de cada industria”. John McCarthy, uno de los fundadores de AI, dijo una vez que “tan pronto como funciona, ya nadie lo llama AI”.
Tipos de IA
Si bien hay varias formas de IA, ya que es un concepto amplio, podemos dividirlo en las siguientes tres categorías según las capacidades de AI:
La IA débil, que también se conoce como IA estrecha, se centra en una tarea. No hay autoconciencia o inteligencia genuina en caso de una IA débil.
iOS Siri es un buen ejemplo de una IA débil que combina varias técnicas de IA débil para funcionar. Puede hacer muchas cosas para el usuario, y verá cuán “estrecho” es exactamente cuando intente tener conversaciones con el asistente virtual.
Strong AI, que también se conoce como True AI, es una computadora que es tan inteligente como el cerebro humano. Este tipo de IA podrá realizar todas las tareas que un humano podría hacer. Hay mucha investigación en este campo, pero todavía tenemos mucho por hacer. Deberías imaginarte Matrix o yo, Robot aquí.
La superinteligencia artificial te dejará boquiabierto si la IA fuerte te impresionó. Nick Bostrom, pensador líder en inteligencia artificial, lo define como “un intelecto que es mucho más inteligente que los mejores cerebros humanos en prácticamente todos los campos, incluida la creatividad científica, la sabiduría general y las habilidades sociales”.
La superinteligencia artificial es la razón por la cual muchos científicos y tecnólogos prominentes, incluidos Stephen Hawking y Elon Musk, han expresado su preocupación por la posibilidad de extinción humana.
¿Cómo puedes comenzar?
Lo primero que debe hacer es aprender un lenguaje de programación. Aunque hay muchos lenguajes con los que puede comenzar, Python es lo que muchos prefieren comenzar porque sus bibliotecas son más adecuadas para el aprendizaje automático.
Aquí hay algunos buenos recursos para Python:
CodeAcademy
Aprende Python de la manera difícil
Coursera Python
Introducción a la informática
Introducción a los bots
Un BOT es el ejemplo más básico de una IA débil que puede realizar tareas automatizadas en su nombre. Los chatbots fueron uno de los primeros programas automatizados en llamarse “bots”. Necesita IA y ML para sus chatbots. Los rastreadores web utilizados por los motores de búsqueda como Google son un ejemplo perfecto de un BOT avanzado y sofisticado.
Debes aprender lo siguiente antes de comenzar a programar bots para hacerte la vida más fácil.
xpath: esto lo ayudará a inspeccionar y orientar HTML y crear su bot a partir de lo que ve allí.
regex: esto lo ayudará a procesar los datos que alimenta a su bot limpiando o seleccionando (o ambas) las partes que son importantes para su lógica.
REST: esto es realmente importante, ya que eventualmente trabajará con API. Puede usar solicitudes para hacer esto por su simplicidad.
¿Cómo puedes construir tu primer bot?
Puede comenzar a aprender cómo crear bots en Python a través de los siguientes dos tutoriales de la manera más simple.
Cómo construir un robot de Python
También puede comenzar utilizando API y herramientas que ofrecen la capacidad de crear aplicaciones de usuario final. Esto te ayuda al construir algo sin preocuparte demasiado por la teoría al principio. Algunas de las API que puede usar para esto son:
Documentación API de Google Cloud Prediction
DiffBot
Kit de herramientas de aprendizaje automático para lenguaje
Scrapy
Wolfarm Alpha API
Aquí hay una lista de algunos problemas BOT para que practiques y pruebes antes de intentar el desafío final.
Tic Tac Toe
Maleficio
Puntos y Cajas
¿Ahora que?
Una vez que tenga un conocimiento profundo de su lenguaje de programación preferido y suficiente práctica con los conceptos básicos, debe comenzar a aprender más sobre Machine Learning. En Python, comience a aprender las bibliotecas Scikit-learn, NLTK, SciPy, PyBrain y Numpy, que serán útiles al escribir algoritmos de Machine Learning. También necesita saber matemáticas avanzadas.
Aquí hay una lista de recursos para que pueda aprender y practicar ML:
http://www.r2d3.us/visual-intro-…
https://www.coursera.org/learn/m… (Por Andrew Ng)
https://www.cs.cmu.edu/~tom/1070…
https://www.edx.org/course/artif… (Especialmente para ejercicio de práctica en Python)
https://www.udacity.com/course/i…
https://www.udacity.com/course/i… (Incluye lógica y robótica)
http://ocw.mit.edu/courses/elect…
Algunos libros para IA
http://aima.cs.berkeley.edu/
http://wps.aw.com/wps/media/obje…
https://grey.colorado.edu/CompCo…
http://psych.colorado.edu/~oreil…
También lo alentamos a participar en varios Concursos de Programación de IA y BOT en diferentes lugares de Internet:
https://www.hackerearth.com/
https://www.kaggle.com/
http://www.codingame.com/
https://en.wikipedia.org/wiki/Ro…
Antes de comenzar a aprender y contribuir al campo de la IA, lea cómo la IA está cambiando rápidamente el mundo.
