6 jazyků pro programování umělé inteligence

Umělá inteligence | |

6 jazyků pro programování umělé inteligence

Konkrétní jazyk specificky určený pro umělou inteligence, strojové učení, neuronové sítě a tak dále zatím neexistuje, avšak jasné preference tu jsou.


Pro programování umělé inteligence je klíčová robustnost jazyka, ale také přehlednost a množství přídavných knihoven. Jaké jazyky jsou tedy v současnosti nejpopulárnější?

Žebříček je kromě prvního místa řazen náhodně – možností je vícero a různé jazyky se hodí pro různé aplikace.

 

1. Python

Zcela suverénním vítězem je Python: jednoduchá syntaxe, velmi snadné programování neuronových sítí, objektově orientovaný a procedurální jazyk, výhodné testování, to vše jsou výhody Pythonu.

V porovnání s jinými jazyky, kupříkladu C++ nebo Javou, také programování zabere kratší dobu a k dispozici je velké množství knihoven včetně specializovaných. NumPy, Pandas, NTLK, SpaCy, Scikit-learn, kupříkladu. Ale i TensorFlow, PyTorch, Chainer, Apache MXNET, Theano a další softwarové knihovny jsou primárně určeny pro Python.

Mezi nevýhody patří potřeba interpretu.

 

2. R

Statistiky milovaný jazyk R je velmi efektivní pro analýzy dat a manipulaci s nimi; datová analýza je významnou součástí umělé inteligence, a i proto zůstává R důležité v této oblasti. Disponuje množstvím balíčků, které lze využít pro snazší programování strojového učení a implementace algoritmů je díky tomu jednodušší.

R má však poměrně omezené spektrum případů, na které se hodí jej využít: na statistiku však jen těžko najdete srovnatelného hráče. Stále častěji jej však efektivně dokáže nahradit Python.

 

3. LISP

Legendární LISP. Velmi starý jazyk (základ byl položen už v roce 1958), jde o druhý nejstarší dosud široce používaný programovací jazyk. Starší je už jen Fortran, a to o jediný rok. V jazyce se velmi často používají závorky, stává se proto občas terčem vtipů; jeho název je občas vykládán třeba jako „Lost In Stupid Parentheses“ (Ztracen v hloupých závorkách) nebo „Lots of Irritating Superfluous Parentheses“ (Spousta otravných, zbytečných závorek).

Ale upusťme od vtipů, v moderní době LISP stále nachází užití, neboť byl pro vývoj umělé inteligence zamýšlen. Ne tedy zcela, ale vymyslel jej John McCarthy, jeden z otců celého oboru. LISP nabízí vývojářům velkou svobodu; je notně flexibilní a lze s ním snadno experimentovat, což je pro AI vhodné. Hodí se také pro strojové učení.

Nevýhodou je, že jej důkladněji zná jen docela málo programátorů.

 

4. Java

Java málokdy chybí v jakémkoliv žebříčku populárních jazyků, a nechybí ani v tomto případě. Umělá inteligence souvisí s vyhledávacími algoritmy nebo umělými neuronovými sítěmi, a Java zde má své výhody: je jednoduchá, rozšířená, debugging poměrně snadný a nechybí řada knihoven.

Nabízí také snadný přístup k big data platformám typu Apache Spark nebo Hadoop. Jde navíc o jazyk známý ve většině podniků, jde tedy mnohdy využít již existující infrastrukturu.

 

5. C++

Jen těžko něčí první volba, C nebo C++ přesto nabízí své výhody, hlavně v případě, kdy je velký tlak na výkon. Množství API a importování modelů skrze Python pomáhá se vyrovnat s relativní složitostí jazyka. Přesto je vysoce komplexní a málokdy vhodný pro nováčky teprve pronikající do psaní AI programů.

 

6. Prolog

Další dědeček mezi jazyky, i Prolog je až překvapivě vhodný pro programování umělé inteligence; stejně jako LISP však byl pro tento účel původně zamýšlen. Deklarativní jazyk je ve své práci efektivní, není však až tak rozšířen. Výjimkou je oblast medicíny, která je ovšem klíčová i pro umělou inteligenci a kde Prolog nalézá patřičné využití.


Úvodní foto: Fotolia @Tatiana Shepeleva


Články z rubriky

Potvrzeno, Nvidia kupuje britský Arm za 40 miliard dolarů"

Ačkoliv akvizice Armu znamená pro Nvidia především snazší vstup na pole mobilních procesorů, kde dosud nebyla příliš aktivní, pustí se také do stavby superpočítačů (s níž má Nvidia bohaté zkušenosti)...
více »


Strojové učení se stává dostupným díky open source"

Se zrychlující se digitalizací shromažďují firmy stále větší množství dat. Podívat se na ně očima stroje pak může přinést větší vhled do vlastního byznysu i objevování nečekaných příležitostí....
více »


Microsoft vyvíjí nové technologie na detekci deepfake videí"

Deepfake videa, velmi věrohodně vypadající videa, která upravují obsah tak, aby seděl do kontextu, který tvůrce chce, jsou velkým problémem moderního digitálního světa.
více »


Globální investice do AI se do čtyř let zdvojnásobí"

V letošním roce by výdaje na umělou inteligenci měly dosáhnout 50,1 miliardy dolarů. Největší zájem o technologie související s umělou inteligencí má maloobchod a bankovnictví, dvě třetiny investic ale...
více »


USA zvýšily státní výdaje na AI o 30 %, investuje i zbytek světa"

Přes všechny politické, zdravotnické a všelijaké další události tato zpráva vcelku zapadla, ale svět na umělou inteligenci nezapomněl; ba naopak.
více »


Související články


Tagy

programování jazyky umělá inteligence AI strojové učení neuronové sítě hluboké učení

Komentáře