На чем пишется искусственный интеллект

На чем пишется искусственный интеллект

Искусственный интеллект или AI (artificial intelligence) довольно быстро стал неотъемлемой частью жизни современного человека. Еще несколько месяцев назад люди не знали о ChatGPT, а уже сейчас государства по всему миру обсуждают его внедрение в свою работу.

В результате у многих начинающих программистов возник закономерный вопрос: что выбрать для изучения, чтобы не остаться в прошлом? В статье мы рассмотрим самые популярные языки программирования для разработки AI-продуктов, подробно рассказав о минусах и плюсах каждого.

Содержание:

Python

Python — самый известный язык программирования для работы с искусственным интеллектом. Причин у этого две: простота и гибкость.

Популярность Python обусловлена обширной коллекцией доступных библиотек и фреймворков. Такие библиотеки, как TensorFlow, PyTorch и Keras, позволяют разработчикам создавать сложные модели по типу ChatGPT и LLaMA.

Помимо этого, рост спроса на AI привел к появлению специфических для этой сферы библиотек и фреймворков. Например, scikit-learn и NLTK облегчают задачи обработки естественного языка, а Keras позволяет удобно строить модули нейросети, просто добавляя функции или классы.

Заставь искусственный интеллект самообучаться и совершенствоваться – выбирай онлайн-курсы в каталоге курсов по машинному обучению.

Что касается минусов Python, выделить можно разве что потребление памяти, что может стать проблемой при работе с большими массивами данных. Тем не менее преимущества Python перевешивают недостатки, из-за чего большая часть AI-разработчиков использует в своей работе именно его.

Java

Java — популярный язык программирования, который выделяется среди конкурентов своими производительностью и масштабируемостью.

Активное сообщество программистов, которое собралось вокруг этого языка, регулярно разрабатывает новые инструменты, ориентированные на работу с AI. Из специфических библиотек и фреймворков можно отметить WEKA и Deeplearning4j.

Одним из значительных преимуществ Java является его производительность. Это компилируемый язык, а, значит, перед выполнением код преобразуется в машинный код. Этот процесс приводит к более быстрому выполнению и лучшей производительности по сравнению с интерпретируемыми языками (PHP, Python и JavaScript).

У Java есть один недостаток — это не очень дружелюбный к новичкам язык, который может быть сложен в освоении без предыдущего опыта в программировании.

R

R — это язык программирования, специально разработанный для статистических вычислений и анализа данных, что делает его идеальным для работы с искусственным интеллектом.

У R есть обширная коллекция статистических библиотек и фреймворков, таких как caret и mlr, позволяющих разработчикам создавать надежные и точные AI-модели. Одним из наиболее крупных преимуществ этого языка является простой и легкий в изучении синтаксис, что делает его идеальным выбором для новичков.

Впрочем, стоит учитывать, что производительность R может быть ниже, чем у других языков, что делает его непригодным для разработки крупномасштабных систем ИИ. R также имеет в разы менее крупное сообщество, чем Java и Python, а, значит, нередко решать проблемы придется самостоятельно.

C++

C++ — это низкоуровневый язык программирования, который обеспечивает высокую производительность и масштабируемость. Его часто используют для разработки проектов, требующих большой вычислительной мощности.

C++ широко используется при работе над проектами на стыке искусственного интеллекта и робототехники, а также в играх.

Как и в описанных выше языках, в C++ есть специфичные AI-библиотеки. Из наиболее крупных стоит отметить OpenCV и TensorFlow C++, которые значительно упрощают процесс разработки. Помимо этого, с Java, о котором мы говорили ранее, его роднит и комплириуемость, которая положительно сказывается на производительности.

Среди минусов C++ обычно отмечают его сложность и неинтуитивность, которые могут стать серьезными препятствиями для новичков.

Подписывайтесь на наш Telegram-канал, чтобы быть в курсе последних новостей и событий!

• Искусственный интеллект
• Девелопмент
• Технологии

На каком языке программирования разрабатывать искусственный интеллект?

Процесс создания искусственного интеллекта, с первого взгляда кажется довольно таки сложным занятием. Наблюдая за этими красивыми примерами ИИ, можно понять, что создавать интересные программы с ИИ можно. В зависимости от цели, нужны разные уровни знаний. Некоторые проекты требуют глубоких знаний ИИ, другие проекты требуют лишь знания языка программирования, но главный вопрос, которые стоит перед программистом. Какой язык выбрать для программирования искусственного интеллекта? Вот список языков для ИИ, которые могут быть полезными.

LISP

Первый компьютерный язык, применяемый для создания искусственного интеллекта — ЛИСП. Этот язык является довольно таки гибким и расширяемым. Такие особенности, как быстрое прототипирование и макросы очень полезны в создании ИИ. LISP — это язык, который превращает сложные задачи в простые. Мощная система объектно-ориентированности делает LISP одним из самых популярных языков программирования для искусственного интеллекта.

Java

Основные преимущества этого многофункционального языка являются: прозрачность, переносимость и удобство сопровождения. Еще одним преимуществом языка Java является универсальность. Если вы новичок, то вас обрадует тот факт, что существуют сотни видеоуроков в Интернете, что сделает ваше обучение легче и эффективнее.

Основными особенностями java являются: легкая отладка, хорошее взаимодействие с пользователем, простота работы с большими проектами. Проекты, созданные с помощью языка Java имеют привлекательный и простой интерфейс.

Prolog

Это интерактивный символический язык программирования популярен для проектов, которые требуют логики. Имея мощную и гибкую основу, она широко применяется для non-численного программирования, доказательства теорем, обработки естественного языка, создания экспертных систем и искусственного интеллекта в целом.

Пролог — это декларативный язык с формальной логикой. Разработчики искусственного интеллекта ценят его за высокий уровень абстракции, встроенный механизм поиска, недетерминизм и т.д.

Python

Python — широко используется программистами из-за его чистой грамматики и синтаксиса, приятного дизайна. Различные структуры данных, куча Фреймворков тестирования, соотношение высокого уровня и низкого уровня программирования, которые делают Питон одним из самых популярных языков программирования для искусственного интеллекта.

История развития ИИ

Для того, чтобы увидеть связь между ИИ и языком программирования, давайте рассмотрим наиболее важные события в истории ИИ. Все началось в 1939 году, когда робот Электро был представлен на Всемирной выставки. Следующий робот был построен в 1951 году, Эдмундом Беркли.

Робот Робби был построен в 1956 году. К сожалению, нет информации о том, как он был разработан. В 1958 году, был изобретен язык программирования ЛИСП. Хотя этот язык был разработан 60 лет назад, он до сих пор остается основным языком для многих программ искусственного интеллекта.

В 1961 году, был построен UNIMATE. Это первый промышленный робот, который выпускается серийно. Этот робот был использован в «Дженерал Моторс» для работы на производственной линии. Для изготовления UNIMATE ученые использовали Валь, переменная ассемблера. Этот язык состоит из простых фраз, команд монитора, и инструкций, которые не требуют пояснений.

Система искусственного интеллекта Dendral, была построена в 1965 году. Она помогала легко определять молекулярную структуру органических соединений. Эта система была написана на Лиспе.

В 1966 году, Weizenbaum создал Элизу, первого виртуального собеседника. Одна из самых знаменитых моделей назывался Доктор, он отвечал на вопросы в стиле психотерапевта. Этот бот был реализован при сопоставлении образцов техники. Первая версия Элизы была написана на SLIP, список обработки языка был разработан Weizenbaum. Позже одна из его версий была переписана на Лиспе.

Первый мобильный робот, запрограммированный на Лиспе был Шеки. С помощью решения задач программы прокладок и датчиков, шейки двигался, включал и выключал свет, поднимался вверх и вниз, открывал двери, закрывал двери, толкал предметы, и двигал вещи. Перемещался Шеки со скоростью 5 км в час.

В ближайшие 15 лет мир увидел множество удивительных изобретений: Сторожевого робота Деннинг, ЛМИ Лямбда, Omnibot 2000, MQ-1 Predator беспилотный, Ферби, АЙБО робот собака, и Хонда АСИМО.

В 2003 году iRobot изобрел робот-пылесос Roomba. Разработанный на Лиспе, это автономный пылесос моет полы, используя определенные алгоритмы. Он обнаруживает препятствия и обходит их.

А какой язык программирования используете вы, для разработки программ с ИИ? Напишите о ваших работах в комментариях или в нашей группе вконтакте.

9 лучших языков программирования, используемых в ИИ

Всплеск спроса на искусственный интеллект потребовал найма все большего числа инженеров, исследователей и программистов. Невозможно представить себе существование без влияния или вклада ИИ. ИИ вездесущ: от поиска работы до обнаружения спама, обмена поездками и подключения к социальным сетям, и он делает нашу жизнь лучше и проще.

ИИ может помочь вашей компании сэкономить время и деньги за счет автоматизации и улучшения регулярных процедур. После внедрения ИИ вы можете быть уверены, что эти действия будут выполняться быстрее, точнее и надежнее, чем человек. Однако для того, чтобы внедрить ИИ в системы и услуги вашей компании, вам потребуются разработчики программного обеспечения, способные на это.

Кроме того, эти разработчики должны быть знакомы с лучшими языками ИИ. У каждого языка есть свой набор сильных и слабых сторон, а также отличительные черты. Вам решать, какие функции наиболее подходят для ваших нужд.

Давайте начнем и рассмотрим некоторые из лучших языков программирования для ИИ.

1. Питон

Python — это высокоуровневый интерпретируемый объектно-ориентированный язык программирования, который подчеркивает идеалы читабельности и простоты кода. Прямо сейчас вы можете думать о Python как о предшественнике всех других языков. Простой синтаксис Python стал причиной стремительного роста его популярности. Кроме того, краткий синтаксис позволяет вам тратить значительно больше времени на разработку базовой структуры, что делает Python отличным выбором для процедур машинного обучения.

Удобство использования Python более важно, чем что-либо еще, что делает его наиболее предпочтительным вариантом среди инженеров ИИ. Тем не менее, это высокопроизводительный и широко используемый язык программирования, способный выполнять сложные процедуры для широкого спектра работ и платформ.

С точки зрения современных технологий наиболее важная причина, по которой Python обычно находится на вершине, заключается в том, что для этого языка были созданы фреймворки для ИИ. TensorFlow, набор инструментов с открытым исходным кодом, разработанный специально для машинного обучения, который можно использовать для глубокого нейронной сети обучение и вывод, является одним из самых популярных. Среди других фреймворков, ориентированных на ИИ:

• scikit учиться — библиотека Python для обучения модели машинного обучения.
• Keras представляет собой программный интерфейс для сложных математических расчетов.
• PyTorch — это библиотека Python для визуальной обработки и обработки естественного языка.
• Theano это пакет, который позволяет вам определять, оптимизировать и вычислять математические выражения.

2. C + +

C++ — это расширение компьютерного языка, которое можно использовать для создания нейронные сети. Скорость C++ является наиболее значительным преимуществом, поскольку разработка ИИ требует сложных вычислений, а этот язык может ускорить вычисления. Он имеет низкоуровневый контроль памяти и поддерживает приложения, требующие ресурсов, приложения, критически важные для производительности, и так далее.

C++ имеет сложный синтаксис, но дешевле, чем другие языки, такие как Java. C++ может использоваться в программировании искусственного интеллекта для поисковой оптимизации и ранжирования.

Одной из причин этого является широкая гибкость языка, что делает его идеальным для ресурсоемких приложений. C++ — это язык программирования низкого уровня, улучшающий управление моделью ИИ в производственной среде. И хотя C++ может быть не первым вариантом для программистов ИИ, стоит отметить, что многие фреймворки для глубокого и машинного обучения разработаны на C++.

TensorFlow, самый популярный фреймворк для машинного обучения, был написан на C++. Он также использовался для создания сверточной архитектуры для быстрого встраивания функций. фреймворк глубокого обучения (Кафе).

3. Язык программирования R

R является наиболее часто используемым стандартным языком, и он был разработан в первую очередь для статистического анализа и графического отображения данных. Это популярный язык программирования среди сборщиков данных и статистиков. Он имеет открытый исходный код и имеет значительное сообщество ИИ. R особенно эффективен для исследований в области искусственного интеллекта, которые включают анализ временных рядов, статистическое тестирование, линейное и нелинейное моделирование и кластеризацию.

Язык объектно-ориентированный, расширяемый и позволяет другим языкам управлять объектами. Эффективность R в обработке и анализе данных является одним из его наиболее значительных преимуществ. Он также имеет отличные навыки построения графиков. R, с другой стороны, трудно выучить. Он медленный и имеет недостатки безопасности.

Расширенные пакеты следует рассматривать не только как общие возможности R. Такие пакеты, как Gmodels, RODBC, OneR и Tm, обеспечивают расширенную поддержку операций машинного обучения. Как только вы начнете учиться, вы увидите, что статистика — это основа ИИ и МО. Статус R с открытым исходным кодом указывает на то, что его можно использовать бесплатно. Он имеет значительную базу пользователей.

4. JAVA

Язык программирования Java представляет собой высокоуровневый язык общего назначения. объектно-ориентированного программирования язык. Синтаксис Java сопоставим с синтаксисом языков C и C++; однако Java должен быть автономным и иметь минимальные зависимости. JAVA, возможно, является наиболее широко используемым языком на планете для различных действий, и ИИ является одним из них.

Существование технологии виртуальных машин является наиболее значительным преимуществом использования языка программирования JAVA. Что именно делает JVM? Что ж, виртуальная машина Java упрощает процесс реализации, экономя ваше время и энергию от компиляции приложения снова и снова.

Большие данные и искусственный интеллект неразрывно связаны, и самые известные платформы для работы с большими данными, такие как Fink, Hadoop, Hive и Spark, были написаны на Java. Он также предоставляет ряд сред разработки ИИ, включая Weka, Java-ML, H2O, DeepLearning4j и MOA, OenNLP, Kubeflow, библиотеку Deep Java, Neuroph.

5. масштаб

Scala — это статически типизированный, высокоуровневый, объектно-ориентированный и функциональный язык программирования. Он был создан с целью воспользоваться преимуществами Java и смягчить некоторые из его недостатков. Scala создала лучший метод создания интеллектуального программного обеспечения с использованием среды Java Virtual Machine (JVM). Он совместим с Java и JavaScript и делает разработку проще, быстрее и продуктивнее.

Благодаря этим характеристикам Scala стала важным компонентом систем анализа данных, таких как Apache Flink, Apache Spark, Apache Kafka и Akka Stream. Основные недостатки Scala включают отсутствие поддержки сообщества, ограниченное внедрение, ограничения обратной совместимости и высокую кривую обучения.

Breeze — самый популярный инструмент машинного обучения для Scala. Эта библиотека сочетает в себе функциональность Matlab и библиотеку Python NumPy. Он возник в результате слияния проектов ScalaNLP и Scala. Breeze включает в себя многие вычислительные возможности, необходимые для создания современных систем искусственного интеллекта.

6. Юлия

Julia — еще один высококачественный продукт, который не получил должного признания или поддержки сообщества. Тем не менее, его характеристики не разочаровывают. Этот язык программирования полезен для различных задач, но он лучше всего подходит для работы с числами и анализа данных.

Julia — еще один высококачественный продукт, который не получил должного признания или поддержки сообщества. Тем не менее, его характеристики не разочаровывают. Этот язык программирования полезен для различных задач, но он лучше всего подходит для работы с числами и анализа данных.

Джулия предоставляет DataFrames для работы с наборами данных и выполнения типичных преобразований данных для статистического анализа и науки о данных. Пакеты JuliaGraphs позволяют работать с комбинаторными данными. Джулия хорошо работает с базами данных, используя драйверы JDBC, ODBC и Spark. Это идеальный язык для создания Глубокое обучение код на бэкенде. jl и Flux.jl — это родные для Джулии чрезвычайно мощные инструменты для машинного обучения и искусственного интеллекта.

7. РУСТ

Rust — это мультипарадигмальный язык программирования, в котором приоритетом являются скорость, безопасность и параллелизм. Rust имеет синтаксис, сравнимый с C++, хотя он значительно более безопасен для памяти. Нулевые указатели, висячие указатели и гонки данных не допускаются. Память и другие ресурсы обрабатываются с помощью специального метода, который предлагает предсказуемое управление с небольшими накладными расходами, а не с помощью автоматической сборки мусора.

В ежегодном опросе разработчиков StackOverflow язык программирования с открытым исходным кодом был назван самым популярным. Многие ИТ-компании используют принципы Rust в своих проектах. Microsoft использовала принципы Rust в своем проекте Verona с открытым исходным кодом. Rust считается языком тестирования для безопасного программирования инфраструктуры.

Rust — сложный язык для изучения, поскольку он требует понимания идей объектно-ориентированного программирования. В результате у него медленный компилятор и огромные двоичные файлы. Есть всего несколько библиотек машинного обучения, разработанных специально для Rust. Однако многочисленные привязки к общим обучение с помощью машины фреймворки, такие как PyTorch или TensorFlow, доступны для разработчиков.

8. Лепет

С 1960-х годов Лисп широко используется для научных исследований в области естественных языков, доказательств теорем и решения проблем искусственного интеллекта. Lisp изначально разрабатывался как практичный математический язык программирования, но быстро стал популярным вариантом среди разработчиков ИИ.

Что еще более важно, создатель Лиспа (Джон Маккарти) был крупной фигурой в области ИИ, и большая часть его работы была реализована в течение длительного периода времени.

Основной мотивацией для разработки Лиспа было создание жизнеспособного математического представления в коде. Из-за этого внутреннего преимущества он быстро стал предпочтительным языком для исследований ИИ. Многие концепции информатики, такие как рекурсия, древовидные структуры данных и динамическая типизация, были изобретены в Лиспе.

Lisp невероятно эффективен и позволяет очень быстро выполнять программы. Программы на Лиспе меньше по размеру, быстрее разрабатываются, работают быстрее и их легче поддерживать, чем С++ или Java приложений.

9. Prolog

Пролог, один из первых языков программирования, представляет собой сложную структуру, работающую с тремя элементами: фактами, правилами и целями. Разработчик должен идентифицировать все три части, прежде чем Prolog сможет построить отношения между ними, чтобы прийти к конкретному выводу путем изучения фактов и правил.

Prolog способен понимать и сопоставлять шаблоны, логически находить и структурировать данные и автоматически возвращаться к процессу, чтобы найти лучший путь. В целом, лучшее применение этого языка в ИИ — это решение проблем, когда Пролог ищет решение — или несколько.

В результате он используется в чат-ботах и ​​виртуальных помощниках, таких как Watson от IBM. Пролог может быть не таким разнообразным и простым в использовании, как Python или Java, но он может быть весьма полезным. Пролог использовался для разработки ряда библиотек ИИ. Например, Zamia-AI — это платформа, предоставляющая компоненты и инструменты для разработки систем обработки речи и естественного языка с открытым исходным кодом.

на основе Пролога обучение с помощью машины пакеты mlu, cplint и наборы данных cplint также очень полезны для создания искусственного интеллекта.

Заключение

Интеграция программного обеспечения ИИ в уже разнообразную бизнес-среду требует использования ряда инструменты программирования, такие как несколько языков, фреймворков и библиотек. Эти технологии часто требуют экстраординарной степени компетентности и опыта.

Все упомянутые выше языки являются отличным выбором для проектов искусственного интеллекта. Это просто вопрос выбора идеального проекта для ваших нужд. Обладая базовыми знаниями о проекте, вы сможете выбрать наиболее подходящий язык и повысить эффективность своей компании. Удачи в вашем следующем проекте ИИ!

На каком языке пишут искусственный интеллект? Введение в ИИ

Основной вопрос перед разработчиком – какому языку отдать предпочтение для создания ИИ? Мы рассмотрим популярные языки, используемые для создания ИИ.

Одно только лишь название «искусственный интеллект» может привести в ступор и навести немало страха как на обычного человека, так и заурядного программиста. Занятие действительно сложное, а красивые демонстрируемые примеры – это результат многотысячных строк кода. При всём этом создание ИИ может стать вполне реальной задачей, а в части случаев, даже несложной. Многие проекты требуют углублённых знаний ИИ, а также языков программирования.

LISP

Родоначальником языков программирования, на которых начал создаваться искусственный интеллект стал LISP. ЛИСП отличается гибкостью использования и простотой расширения функционала. Благодаря наличию возможности быстрого прототипирования и установки макросов удалось сократить уйму времени, это принесло много пользы в отношении ИИ.

LISP стал универсальным языком, который равно хорошо справляется с относительно тяжёлыми и лёгкими задачами. В нём устроена качественная и продвинутая система объектно-ориентированности, что и позволило занять одну из лидирующих позиций при разработке ИИ.

Java

Наибольшим достоинством языка является многофункциональность, среди прочих:

• прозрачность использования и написания кода;
• способность легко переносить программы;
• лёгкое сопровождение проектов.

Для новичков важным достоинством Java станет наличие многочисленных бесплатных уроков в сети. Обучение Java является максимально комфортным и удобным для большинства студентов и новичков.

Среди особенностей языка стоит выделить:

• простота выполнения отладки;
• качественное взаимодействие клиентской и серверной системы ресурса;
• лёгкость обращения с масштабными проектами.

При создании проектов на Java пользователь сталкивается с более привлекательным и доступным интерфейсом, что всегда притягивает аудиторию.

Prolog

Данный вариант относится к интерактивным языкам, которые работают по символической системе. Он популярен для использования в отношении проектов, требующих высокие логические способности. Язык имеет мощную и удобную основу, она активно используется в отношении программирования non-численного типа. На основании Prolog`а часто создаются доказательства теорем, проводится взаимодействие с понятным человеческим языком, используется для создания систем экспертной оценки.

Пролог относится к декларативным типам языка, которые используют формальное или образное «мышление». Среди разработчиков ИИ приобрёл хорошую славу благодаря оптимальным обструкционным типам работы, встроенным алгоритмам анализа, недетерминизма и т.д. Всё в сумме можно описать так: Prolog – многофункциональная платформа для программирования ИИ.

Python

Python активно применяется в программировании благодаря чистому синтаксису и логическому, строгому грамматическому построению программы. Немаловажную роль играет и удобный дизайн.

В основе используются многочисленные структурные алгоритмы, бесчисленные фреймворки для отладки, оптимальным показателям взаимодействия низкого и высокого уровня написания кода. Все перечисленные достоинства обеспечивают должное влияние в сфере создания искусственного интеллекта.

История развития ИИ

Началом традиционного представления ИИ стал проект UNIMATE , который увидел мир в 1961 году. В ходе представления был впервые получен робот, который начал выпускаться в промышленных масштабах. Робот был задействован на линии производства в концерне «General Motors». Для создания были задействованы Валь и переменные из среды ассемблера. Язык пришёлся по душе благодаря наличию простейших фраз, отражению команд на мониторе и наличию инструкций, не нуждающихся в дополнительных разъяснениях.

Спустя 4 года (1965 год) был запущен искусственный интеллект « Dendral ». Задача системы заключалась в выявлении молекулярной и атомной структуре соединений органического происхождения. Для написания был использован LISP.

«Weizenbaum» в 1966 году запустил проект Элиза, который впервые предполагал проведение беседы с роботом. Самой известной моделью являлся «Доктор», который позволял отвечать на поставленные запросы в форме психотерапевта. Для реализации проекта потребовалось сопоставление нескольких образцов технического достижения своего времени. Впервые Элиза увидел мир на SPLIP, но для отработки списка запущен «Weizenbaum». Немногим позже проект переработан на другую платформу – LISP.

Первым роботом мобильного типа стал «Шеки», в его основе также лежал ЛИСП. Логика конструктора была построена на решении поставленных задач и передвижения, для взаимодействия использовались подъёмы вверх и вниз, а также включение и выключение света. С помощью «Шеки» удавалось открывать, закрывать, передвигать и т.д. Робот даже был способен передвигаться со скоростью равной спокойной ходьбе человека – 5 км/ч .

За последние 15 лет было представлено многочисленное количество изобретений: «Деннинг» (сторожевой робот), «Predator» (беспилотник), «АЙБО» (собака), «АСИМО» от Honda и многие другие. Тенденция идёт к развитию данного направления, чего и стоит ожидать в ближайшем и дальнем бедующем.

Больше интересных новостей

Закат программирования как профессии?

Почему ненавидят PHP? Какое будущее у PHP

Как работают функции в программах? Детальный обзор

Какой язык программирования выбрать в 2018 году