
Искусственный интеллект — настоящий тренд последних лет. Причем как среди разработчиков, так и среди конечных пользователей.
Сегодня системы ИИ и нейронные сети применяются практически везде – от мобильных и компьютерных игр до робототехники и сложных бизнес-решений.
Однако, чтобы будущий проект стал успешен, а разработка не превратилась в девять кругов ада, стоит тщательно подойти к выбору языка программирования. Не все из них подходят для ИИ-проектов. Вот список наиболее подходящих языков со обзором их плюсов и минусов:
Python
Главные отличия Python — удобный и продуманный синтаксис, простота и универсальность. Именно поэтому он так любим многими разработчиками и используется во многих ИИ-продуктах.
Другие приятные особенности и плюсы:
- Кроссплатформенность. Язык программирования можно успешно использовать в разных системах — в Windows, Mac OS, Linux и UNIX. При этом можно легко создавать модульный, динамический и интерпретируемый код, а также интерактивный, расширенный и переносимый.
- Поддержка нескольких способов разработки. Разработчик Python может придерживаться любого стиля — объектно-ориентированного программирования (ООП), процедурного или, например, функционального. Кстати, ООП-стиль программирования позволяет в разы увеличить производительность разработчика.
- Большой выбор библиотек и богатый инструментарий. Простая библиотека функций и продуманная структура языка позволяют реализовывать самые нестандартные решения в сферах NLP и нейронных сетей.
- постоянные поддержка и развитие по сравнению с теми же Java и С++.
Кроме того, здесь можно тестировать алгоритмы, не создавая их с нуля.
Однако есть и недостатки:
- Непривычный синтаксис при переходе на другие языки. Если разработчик всегда работал на Python, ему будет сложнее привыкнуть к синтаксису других языков программирования;
- Необходимость в интерпретаторе. Это может замедлить компиляцию и плохо сказаться на скорости AI-разработки;
- Слабая совместимость с мобильными устройствами — придется применять «костыли».
C++
Один из наиболее распространенных языков программирования, используемый в самых разных сферах. Для многих считается «базовым».
Плюсы языка:
- Скорость. Это один из самых быстрых языков программирования. Программы на C++ быстрее исполняются и быстрее откликаются. Так что, если в проекте важна скорость, стоит обратить внимание на C++. Неслучайно именно он применяется во многих играх и поисковых системах.
- Инструменты для работы со статистическими данными.
- Разнообразие доступных алгоритмов.
- Возможность применения в машинном обучении. И в целом в проектах, где есть нейронные сети.
Минусы:
- Сложности с многозадачностью.
- Подходит исключительно для ядра операционной системы.
- Требует восходящего подхода в разработке, когда сначала реализуют только компоненты нижнего уровня.
Java
Весьма популярный и распространенный язык. Появился в 1995 году и с годами не теряет своей актуальности
Плюсы:
- Поддержка разных методов программирования. Самая популярная форма среди Java-разработчиков — объектно-ориентированный подход.
- Кроссплатформенность. Язык используется во многих системах и носителях от мобильных телефонов до домашней техники. И, что важно, без перекомпиляции.
- Может успешно применяться в лингвистическом программировании, в проектах с нейросетями и в поисковых алгоритмах.
Минусы:
- Постепенно теряет популярность среди разработчиков.
- Может медленнее работать по сравнению с другими языками.
Lisp
Один из первых языков программирования высокого уровня. Появился аж в 1958 году. Имеет базу почитателей и развивается по сей день (хоть и не очень активно).
Плюсы:
- Гибкость и максимальная свобода при разработке. Используя Lisp для ИИ-проектов, можно максимально быстро создавать прототипы и производить самые смелые эксперименты. Именно поэтому многие считают этот язык лучшим для AI.
- Уникальная макросистема, позволяющая создавать разнообразные программы и нейросети. Как по сложности, так и по масштабу.
- Эффективность при решении конкретных задач. Язык можно легко адаптировать под любой проект, даже самый уникальный. Оптимален для машинного обучения и программ с индуктивно выстроенной логикой.
Минусы:
- Утраченная популярность. Многие современные программисты и разработчики никогда не работали с Lisp-ом.
- Возраст. Язык не всегда совместим с современными программными и аппаратными решениями, так что придется искать методы адаптации. Либо использовать разновидности Lisp.
Другие языки программирования для ИИ:
- R – востребованный язык для статистики. Достаточно функциональный, но все же неидеальный.
- Scala – эволюция Java в плане подхода и попытка устранить его недостатки для ИИ.
- Julia – интересный, но малоизвестный язык, хорошо подходящий для числового и информационного анализа.
- Prolog – язык алгоритмов. Часто используют в ботах-помощниках.
В данном обзоре, перечислены не все существующие языки программирования для ИИ, потому что их достаточно много. Плюс есть очень узко специализированные языки или просто малопопулярные. Однако основную картину составить можно. И выбрать для себя наиболее предпочтительный язык и сферу применения искусственного интеллекта.