Linguagens de Programação para Inteligência Artificial, quais são as Principais?

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Ao integrar a Inteligência Artificial a algum aplicativo, algumas linguagens de programação devem ser consideradas junto ao desenvolvedor

A Inteligência Artificial está em alta, especialmente entre as empresas que buscam acelerar o crescimento ainda maior do que já foram capazes de alcançar. Com a IA, um negócio pode economizar tempo e dinheiro automatizando e otimizando processos rotineiros. E, uma vez implementada, as tarefas serão executadas com maior velocidade, precisão e confiabilidade do que um ser humano conseguiria alcançar.

Além disso, a IA é muito mais rápida para tomar decisões empresariais com base em informações de diversas fontes (como feedback de clientes ou dados coletados). A IA pode ser utilizada em chatbots, em aplicativos móveis e web… Em ferramentas analíticas para identificar padrões que otimizam soluções para qualquer processo específico, e a lista continua! Na verdade, há muito pouco que a IA não possa impulsionar.

Porém, para empregar a inteligência artificial nos sistemas e serviços de uma empresa, é preciso de engenheiros de software com conhecimento para essa tarefa. Além disso, esses desenvolvedores precisarão ter familiaridade com as melhores linguagens para se usar com aplicações em IA.

Quais são essas linguagens?

Existem várias que podem tornar seus sonhos de integração de IA uma realidade. Vamos explorar e analisar algumas das melhores linguagens disponíveis para Inteligência Artificial.

Leia também: John McCarthy, o pai da Inteligência Artificial (IA)

Em primeiro lugar das Linguagens de Programação para Inteligência Artificial: Python

Embora o Python tenha sido criado antes da IA se tornar crucial para as empresas, é uma das linguagens mais populares para Inteligência Artificial. Python é a linguagem mais utilizada para Aprendizado de Máquina (que faz parte do campo da IA). Uma das principais razões pelas quais o Python é tão popular no desenvolvimento de IA é que ele foi criado como uma ferramenta poderosa de análise de dados e sempre foi popular no campo de big data.

Além disso, uma das razões mais importantes pelas quais o Python está sempre classificado entre os primeiros é que existem frameworks específicos para IA criados para a linguagem. Um dos mais populares é o TensorFlow, uma biblioteca de código aberto criada especificamente para aprendizado de máquina e pode ser usada para treinar e inferir redes neurais profundas. Outros frameworks centrados em IA incluem:

• scikit-learn – para treinar modelos de aprendizado de máquina.
• PyTorch – processamento visual e de linguagem natural.
• Keras – serve como interface de código para cálculos matemáticos complexos.
• Theano – biblioteca para definir, otimizar e avaliar expressões matemáticas.

Python também é uma das linguagens mais fáceis de aprender e usar.

Número 2: Lisp

O Lisp existe desde a década de 60. A linguagem é amplamente popular em pesquisas científicas nas áreas de linguagens naturais, provas de teoremas e resolução de problemas de inteligência artificial. Lisp surgiu como uma notação matemática prática para programas, mas acabou se tornando a primeira escolha dos desenvolvedores no campo da IA.

Embora o Lisp seja a segunda linguagem de programação mais antiga ainda em uso, ela possui várias características importantes para projetos de IA bem-sucedidos:

• Prototipagem rápida.
• Criação dinâmica de objetos.
• Coleta de lixo obrigatória.
• Estruturas de dados podem ser executadas como programas.
• Programas podem ser modificados como dados.
• Utiliza recursão como uma estrutura de controle e não iteração.
• Excelentes capacidades de processamento simbólico.
• Loop de leitura, avaliação e impressão para facilitar a programação interativa.

Além disso, o homem que criou Lisp (John McCarthy) foi muito influente no campo da IA, então muitos de seus trabalhos foram implementados há muito tempo.

Em terceiro lugar, Java

Não é preciso dizer que o Java é uma linguagem importante para a IA. Uma razão para isso é a prevalência do Java no desenvolvimento de aplicativos móveis. E, dado que muitos aplicativos móveis se beneficiam da IA, é uma combinação perfeita.

Não apenas o Java pode trabalhar com o TensorFlow, mas também possui outras bibliotecas e frameworks especificamente projetados para IA:

• Deep Java Library – uma biblioteca desenvolvida pela Amazon para criar habilidades de aprendizado profundo.
• Kubeflow – torna possível implantar e gerenciar pilhas de Aprendizado de Máquina no Kubernetes.
• OpenNLP – uma ferramenta de Aprendizado de Máquina para processamento de linguagem natural.
• Java Machine Learning Library – fornece vários algoritmos de aprendizado de máquina.
• Neuroph – torna possível projetar redes neurais.

Java também utiliza depuração simplificada, sua sintaxe fácil de usar oferece apresentação gráfica de dados e incorpora padrões WORA (Write Once, Run Anywhere) e orientados a objetos.

4: C++

C++ é outra linguagem que existe há bastante tempo, mas ainda é uma escolha legítima para uso em IA. Uma das razões para isso é a flexibilidade ampla da linguagem, que a torna perfeitamente adequada para aplicativos intensivos em recursos. C++ é uma linguagem de baixo nível que oferece melhor controle para o modelo de IA em produção. E embora C++ possa não ser a primeira escolha dos engenheiros de IA, não se pode ignorar o fato de que muitas bibliotecas de aprendizado profundo (deep learning) e de máquina são escritas em C++.

E como o C++ converte o código do usuário em código legível para a máquina, ele é incrivelmente eficiente e rápido.

• Implementação de reconhecimento de fala para IA.
• Bibliotecas de aprendizado profundo, como MapReduce, mlpack e MongoDB.
• C++ Builder – um ambiente de desenvolvimento de aplicativos rápidos.

Número 5 das linguagens de programação para inteligência artificial: R

R pode não ser a linguagem perfeita para IA, mas é fantástica para lidar com números muito grandes, o que a torna melhor que o Python em escala. E com a programação funcional embutida no R, a computação vetorial e sua natureza orientada a objetos, ela se torna uma linguagem viável para Inteligência Artificial.

R também conta com algumas bibliotecas projetadas especificamente para IA:

• gmodels – fornece várias ferramentas para o ajuste de modelos.
• TM – um framework usado em aplicações de mineração de texto.
• RODBC – uma interface ODBC
• OneR – torna possível implementar o algoritmo de classificação One Rule de Aprendizado de Máquina.

6) Julia

Julia é uma das linguagens mais recentes desta lista e foi criada com foco em computação de alto desempenho em campos científicos e técnicos. A linguagem inclui várias características que se aplicam diretamente à programação de IA:

• Tipos de dados numéricos comuns.
• Valores de precisão arbitrária.
• Funções matemáticas robustas.
• Tuplas, dicionários e inspeção de código.
• Gerenciador de pacotes integrado.
• Sistema de tipos dinâmicos.
• Capacidade de trabalhar tanto com computação paralela quanto distribuída.
• Macros e capacidades de metaprogramação.
• Suporte para despacho múltiplo.
• Suporte para funções em linguagem C.

Julia também pode ser integrar ao TensorFlow.jl, MLBase.jl e MXNet.jl.

7 – Haskell

Uma linguagem funcional, legível e com tipagem estática, Haskell oferece várias capacidades que a tornam uma escolha sólida para programação de IA. Por um lado, permite que os desenvolvedores descrevam algoritmos de forma explícita e sucinta. Ele também oferece segurança de tipo e paralelismo multicore perfeito. Outras características notáveis incluem:

• Capacidades de avaliação preguiçosa, que permitem definições de estruturas de dados infinitas.
• Biblioteca HLearn, que inclui implementações de algoritmos de aprendizado de máquina.
• Ideal para aprendizado de máquina.

8 -> Prolog

Prolog, que significa “programação em lógica”, possui características notáveis de correspondência de padrões e manipulação de listas, o que a torna uma boa escolha para IA. Prolog é especialmente ideal nos casos em que os desenvolvedores precisam se concentrar nos problemas, pois a linguagem pode executar o programa usando suas ferramentas de pesquisa. Em particular, os aspectos e ferramentas que tornam o Prolog uma linguagem confiável para IA são:

• Natureza declarativa, que permite que os programadores declarem regras e fatos ao escrever programas de IA.
• Recuperação inteligente de banco de dados.
• Processamento de linguagem natural.
• Sistemas de fácil utilização.
• Estrutura de dados baseada em árvore.
• Representação de conhecimento.

Por fim, número 9, Scala

Scala é uma linguagem amigável e confiável, mas isso é apenas parte do motivo pelo qual os desenvolvedores a aplicam à IA. É uma boa escolha para construir algoritmos de aprendizado de máquina e obter insights de grandes conjuntos de dados, além de gerenciar conteúdo complexo de forma geral. Também possui recursos como:

• Smile – uma biblioteca de ciência de dados com algoritmos de classificação, por exemplo.
• Uma abundância de frameworks e bibliotecas como BigDL e Breeze.

Quais linguagens de programação não servem para IA?

Muitas linguagens de programação funcionam para integrar e programar a IA, mas há algumas que não são boas opções para isso. Perl é um exemplo de uma linguagem de programação que geralmente não é uma boa para projetos com IA, pois é uma linguagem de script.

Palavras finais sobre linguagens de programação para inteligência artificial

Se a sua empresa precisa adicionar serviços de desenvolvimento de Inteligência Artificial, você precisa começar o processo de integração de uma ou mais dessas linguagens. Com a equipe de desenvolvimento certa, não há limite para o que a IA pode fazer para acelerar o crescimento da sua empresa.

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Perguntas frequentes sobre Linguagens de Programação para Inteligência Artificial

É possível usar JavaScript para aprendizado de máquina e inteligência artificial?

JavaScript é uma das melhores linguagens para desenvolvimento web, mas não é especialmente conhecida por aprendizado de máquina e IA. Há um interesse crescente em usar JavaScript para Ciência de Dados, mas muitos acreditam que isso se deve à popularidade da linguagem em vez de sua adequação.

Python é suficiente para aprender IA?

Python é uma das linguagens mais importantes para começar no aprendizado de máquina e na IA, mas se você deseja se especializar, geralmente precisará complementar suas habilidades em Python com as de outras linguagens de programação-chave

Qual linguagem é usada para AI?

Existem muitas linguagens ideais para AI, como Python, Lisp e Java.

Qual é a melhor linguagem para AI?

Não há uma única “melhor” linguagem para AI. Isso depende do tipo de modelo de AI que você planeja implementar. Por exemplo, no caso de aprendizado de máquina, você pode escolher Python, que é uma ótima opção para esse subconjunto de AI.

Qual é a linguagem mais comum usada para escrever modelos de inteligência artificial (AI)?

Existem várias linguagens excelentes para escrever modelos de AI, como Python, Java e R.

Qual linguagem de programação dominou a inteligência artificial nos últimos 60 anos?

Historicamente, o Lisp, criado em 1958, era usado para AI. O Lisp é a segunda linguagem de programação de alto nível mais antiga ainda amplamente utilizada hoje.

Qual linguagem é usada para aprendizado de máquina?

Existem várias linguagens usadas para aprendizado de máquina, incluindo Python, Java e C++.

Qual linguagem de programação devo aprender para inteligência artificial?

Embora haja muitas linguagens ideais para AI, talvez a melhor escolha para iniciantes seja o Python, porque é muito fácil de aprender e implementar.

Qual é melhor para AI, Python ou Java?

Python e Java são ambas linguagens amplamente usadas para AI. A escolha entre as linguagens de programação depende de como você planeja implementar AI. Por exemplo, no caso de análise de dados, você provavelmente escolheria Python. No entanto, dada a popularidade da AI em aplicativos móveis, o Java, frequentemente usado nesses casos, pode ser a melhor linguagem para esse tipo de programa.

Python ou C++, qual é melhor para AI?

Embora tanto Python quanto C++ sejam ótimas escolhas para AI, os programadores de AI costumam recorrer mais ao Python, especialmente quando se trata de análise de dados.

C++ é bom para AI?

C++ não é a escolha mais popular para AI, mas ainda é comum para uso em AI devido à sua flexibilidade e recursos adicionais. Além disso, muitas das bibliotecas de aprendizado profundo e de máquina disponíveis são escritas em C++, tornando-o um concorrente sólido.

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Por fim, leia também: A convergência da IA com as Criptos está chegando