6 mejores lenguajes de programación de inteligencia artificial

Hoy en día, la Inteligencia Artificial (IA) se ha convertido en uno de los temas más candentes y en uno de los mayores campos de investigación; todos los gigantes de la tecnología e incluso las startups están trabajando en ello. Es un tema muy amplio que va desde las calculadoras básicas y la tecnología de autodirección hasta los robots autoconscientes que pueden cambiar radicalmente el futuro. Desarrollar sistemas que igualen o superen la inteligencia humana es el quid de la IA.

Según Mark Cuban (empresario e inversor estadounidense), la IA hará el primer trillonario del mundo. El primer trillonario va a ser alguien que domine la Inteligencia Artificial y todos sus derivados y la implemente de formas que nunca pensamos”, dijo.

Si eres un aspirante a la IA que está confundido sobre qué lenguaje de codificación seleccionar para tu próximo gran proyecto, has aterrizado en el lugar correcto. A continuación te mostramos qué lenguaje de programación es el mejor para desarrollar software de IA.

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¿Cuál es el mejor lenguaje de programación de Inteligencia artificial?

6. JavaScript

Lenguaje de programación interpretado, de alto nivel y orientado a eventos, que se utiliza sobre todo para hacer interactivas las páginas web y crear programas en línea, incluidos los juegos.

En JavaScript, no es esencial aprender un modelo de conversación. Aprende los datos en el lado del servidor y luego llama al aprendiz por Ajax para predecir. Hay numerosas bibliotecas para desarrollar su aprendiz. Estamos resumiendo tres de ellos –

ConventJS: Una biblioteca para implementar el aprendizaje profundo – entrenar una red neuronal convolucional en el navegador. Admite capas totalmente conectadas, así como módulos de redes neuronales no lineales, funciones de coste de clasificación y regresión.

Synaptic: Una biblioteca de redes neuronales para node.js. Su algoritmo generalizado es libre de arquitectura que le permite desarrollar y entrenar casi todos los tipos de arquitecturas de redes neuronales de primer y segundo orden.

Mind: Utiliza una implementación matricial para procesar los datos de entrenamiento. Puedes personalizar completamente la topología de la red y cargar/descargar mentes ya aprendidas.

En resumen, no tienes que reinventar la rueda, sólo determinar qué tipo de “aprendizaje” hará la IA.

5. Prolog

Prolog es un lenguaje de programación lógica y un motor de inferencia semántica asociado a la lingüística computacional y la inteligencia artificial. Tiene un marco flexible y potente que se utiliza ampliamente para la demostración de teoremas, la programación no numérica, el procesamiento del lenguaje natural y la IA en general.

Es un lenguaje declarativo con lógica formal. Los desarrolladores de IA lo valoran por su mecanismo de búsqueda prediseñada, el no determinismo, el mecanismo de retroceso, la naturaleza recursiva, la abstracción de alto nivel y la coincidencia de patrones.

Prolog es muy adecuado para problemas que involucran objetos estructurados y relaciones entre ellos. Por ejemplo, en Prolog, es más fácil expresar las relaciones espaciales entre los objetos, como un triángulo verde está detrás del azul. También es sencillo enunciar una regla general: si el objeto A está más cerca de la persona que el objeto B, y B está más cerca que C, entonces A debe estar más cerca que C.

La naturaleza de Prolog hace que sea simple y directo implementar hechos y reglas. De hecho, todo en Prolog es un hecho o una regla. Permite consultar la base de datos incluso cuando se tienen miles de estos hechos y reglas.

Prolog soporta el desarrollo de aplicaciones de interfaz gráfica de usuario, administrativas y de red. Es muy adecuado para proyectos como sistemas de control de voz y plantillas de relleno.

4. Java

Robotcode

Lo mejor del lenguaje Java es su tecnología de máquina virtual Java que permite crear una única versión de la aplicación, que se ejecutará en todas las plataformas soportadas por Java. Sus puntos fuertes son la transparencia, la capacidad de mantenimiento y la portabilidad.

Cuáles son las ventajas de programar IA en Java: proyectos a gran escala bien soportados, mejor interacción con el usuario, facilidad de depuración, visualización facilitada e incorporación de Swing y Standard Widget Toolkit.

La mayor ventaja es su versatilidad – si eres un principiante, hay miles de tutoriales útiles disponibles en Internet (de forma gratuita) que hacen tu aprendizaje más fácil y efectivo.

Algunas de las aplicaciones más conocidas desarrolladas en Java son

• La suite de aprendizaje automático WEKA, que se dedica al aprendizaje automático y a la minería de datos
• Motor neuronal JOONE para diseñar, entrenar y probar redes neuronales
• ALICE (abreviatura de artificial linguistic internet computer entity), chatterbots de procesamiento del lenguaje natural
• Robocode, un juego de código abierto para aprender los principios de la programación en Java

3. Lisp

Lisp es uno de los lenguajes más antiguos (desarrollado en 1958) y destacados, creado por el Dr. John MaCarthy, que acuñó el término ‘Inteligencia Artificial’. Aunque no se utiliza mucho en la actualidad, el lenguaje es flexible y ampliable.

Fue desarrollado originalmente para la computación del Cálculo Lambda, y desde su inicio, ha evolucionado mucho. El lenguaje introdujo muchas ideas en la ciencia de la computación, como la recursividad, la tipificación dinámica, las funciones de orden superior, la gestión automática del almacenamiento, el compilador autoalojado y la estructura de datos en árbol.

Lisp se utiliza para el desarrollo de software de Inteligencia Artificial porque soporta muy bien la implementación de un programa que computa con símbolos. Las expresiones simbólicas y la computación con ellas es lo que se le da bien a Lisp.

Además, Lisp consta de un sistema de macros, un compilador bien desarrollado que puede producir código eficiente, y una biblioteca de tipos de colección, incluyendo hashtables y listas de tamaño dinámico.

Hay miles de aplicaciones de IA desarrolladas en Lisp; algunas de ellas son

• Asistente del Autorizador de American Express que comprueba las transacciones (tarjeta de crédito)
• METAL, un sistema de traducción del lenguaje natural
• Macsyma, el primer gran sistema de álgebra computacional
• ACL2, un probador de teoremas utilizado por AMD

2. C++

C++ es más rápido que otros lenguajes: su capacidad de comunicación a nivel de hardware permite mejorar el tiempo de ejecución del código. Es extremadamente útil para proyectos de inteligencia artificial que son sensibles al tiempo. Se puede utilizar para enfoques estadísticos de IA como los que se encuentran en las redes neuronales.

Con un tiempo de ejecución más rápido y principios de POO, C++ se convierte en un buen candidato para los programas de IA. De hecho, una gran parte de las bibliotecas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo están escritas en C/C++ y ofrecen API para las mismas y envoltorios para otros lenguajes de programación.

Si quieres tener control sobre el tiempo de ejecución y el rendimiento, C++ es obviamente una buena opción en este caso. Las plantillas son más seguras (seguridad de tipo) de usar, y proporcionan una mejor manera de generalizar las APIs. Aunque las plantillas son una técnica poderosa que puede simplificar la mayoría de las cosas, requieren más tiempo y experiencia para decidir cuándo es apropiado su uso.

El lenguaje anula las complejidades de los juegos en 3D, optimizando la gestión de los recursos y facilitando el multijugador con las redes. Un ejemplo del mundo real es el juego de ciencia ficción Doom 3, que utiliza C++ y el motor Unreal Engine, un conjunto de herramientas de desarrollo de juegos (escrito en C++). Microsoft Windows, Mac OS, Adobe Photoshop, el software 3D Maya, CAD, Mozilla Firefox son algunas aplicaciones famosas que utilizan C++.

1. Python – Mejor lenguaje de programación de Inteligencia artificial

Python se centra en DRY (no te repitas) y RAD (desarrollo rápido de aplicaciones). Desarrollado a principios de los años 90, Python se ha convertido en uno de los lenguajes de programación de más rápido crecimiento debido a su escalabilidad, adaptabilidad y facilidad de aprendizaje.

Python cuenta con cientos de bibliotecas que hacen posible cualquier tipo de proyecto, ya sea una aplicación móvil, una aplicación web, ciencia de datos o inteligencia artificial. Por ejemplo, ‘Numpy’ para la computación científica, ‘Pybrain’ para el aprendizaje automático, ‘Scipy’ para la computación avanzada y ‘AIMA’ para la inteligencia artificial.

El diseño holístico del lenguaje de Python, el equilibrio entre la programación de bajo y alto nivel, la programación modular y los marcos de prueba lo diferencian de los demás lenguajes. La siguiente ventaja es la rápida creación de prototipos. La IA se basa en un 80% en la investigación. En Python, casi todas las ideas pueden validarse rápidamente mediante 30-40 líneas de código.

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La lista de aplicaciones de Python es realmente larga. Se utiliza en programas de procesamiento de imágenes y diseño gráfico, juegos, frameworks web, aplicaciones empresariales y mucho más. Algunos de los mayores sitios web desarrollados en Python son YouTube, Reddit, Quora, Dropbox y Disqus.

Otros programas de inteligencia artificial más utilizados

Julia

Tiempos de referencia en relación con C (rendimiento de C = 1,0, lo más pequeño es mejor)

Julia está diseñada para abordar el análisis numérico de alto rendimiento y la ciencia computacional sin el típico requisito de la compilación por separado. Incluye un sistema de tipos con polimorfismo paramétrico y múltiples envíos como su paradigma de programación principal.

Las profundas raíces matemáticas de Julia y su amplia capacidad de personalización hacen que sea muy fácil trabajar con ella para un analista de datos. Con Julia, es bastante fácil traducir los algoritmos de un documento de investigación a código sin pérdida de traducción – disminuyendo así el riesgo del modelo y mejorando la seguridad.

Sin embargo, el factor más importante es la comunidad – Es un lenguaje de código abierto, licenciado bajo la liberal licencia MIT. Julia funciona en casi todos los tipos de hardware existentes, incluyendo IBM, Intel, NVIDIA y ARM.

Dado que Julia combina la facilidad de uso y la sintaxis familiar de Matlab, Python y R con la velocidad de C++, los desarrolladores ya no necesitan estimar modelos en un lenguaje y reproducirlos en un lenguaje de producción más rápido. Esto reduce los errores y ahorra tiempo y costes.

Este lenguaje es ahora utilizado por las mayores empresas del mundo. En 2016, la informática de IBM y Julia analizaron imágenes del fondo de ojo y desarrollaron soluciones de aprendizaje profundo que proporcionan un mejor diagnóstico y atención ocular a miles de indios de zonas rurales.

Haskell

Haskell en tipado estático fuerte, un lenguaje de programación no estricto desarrollado en 1990. Como no hay muchos desarrolladores de Haskell, las empresas privadas son reacias a probarlo.

Una cosa en la que Haskell es perfecto es la abstracción (matemática abstracta, no como Java OOP). Permite bibliotecas expresivas y eficientes para expresar algoritmos de IA. Por ejemplo, HLearn que utiliza una estructura algebraica bien conocida (módulos, monoides, etc.) para expresar y potenciar la velocidad de algoritmos simples de aprendizaje automático.

Aunque se pueden escribir estos algoritmos en cualquier lenguaje, Haskell los hace más expresivos que otros manteniendo un rendimiento decente. Por ejemplo, árboles de cobertura más rápidos está escrito en Haskell.

Haskell soporta lenguajes de dominio específico embebido, que es un área famosa de investigación de lenguajes de programación, aplicable a un gran número de dominios, incluyendo la inteligencia artificial. En concreto, es un buen anfitrión para la programación probabilística y ayuda a los desarrolladores a detectar errores en tiempo de compilación. Si está interesado, puede consultar Hakura, un proyecto de investigación que crea una programación probabilística embebida.

El lenguaje tiene vinculación con CUDA y se compila en bytecode. Como es funcional y sin estado, el código puede ejecutarse fácilmente en diferentes CPUs en la nube. Si hablamos de la adopción por parte de la industria, Facebook utiliza Haskell para luchar contra el spam.