Muy bien, así que si estás tratando de construir una inteligencia artificial de propósito general, buena suerte con eso, no olvides nombrar tu aplicación skynet y solo espera allí mientras busco a Sarah Conners.
Pero para una implementación de IA más práctica, dependerá en gran medida del propósito de su aplicación. Si desea comenzar a escribir su IA desde cero, le recomiendo TensorFlow, una biblioteca de Google que le permite construir redes neuronales y entrenarlas. Si desea trabajar con visión por computadora, detección de rostros, seguimiento de manos y gestos, etc., puede probar OpenCV, una biblioteca para visión por computadora. Si está creando aplicaciones para iOS o Mac, también puede usar Core ML, una biblioteca para aprendizaje automático.
Pero si no desea reconstruir la rueda, puede utilizar otras API que ya realizan ciertas tareas realmente bien. Por ejemplo, si desea hacer agentes de conversación y PNL, puede usar Wit.ai y API.AI de Facebook y Google respectivamente. Si desea trabajar con reconocimiento de visión e imagen, puede optar por google vision, clarifai.ai, Amazon rekognition o servicios cognitivos de Microsoft, todos los cuales ofrecen reconocimiento facial similar, etiquetado de objetos y otras características.
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¡Buena suerte haciendo realidad la singularidad! 🙂
