¿Qué lenguaje de programación es mejor para codificar programas basados ​​en Inteligencia Artificial?

Lenguajes de programación adecuados para la programación basada en IA que 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

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