Se è come si sta lavorando su un nuovo progetto di intelligenza artificiale e ancora non hanno deciso quale lingua si dovrebbe usare per programmarlo, allora siete in un posto giusto.
L’intelligenza artificiale è una branca dell’ingegneria, che mira fondamentalmente a rendere i computer in grado di pensare in modo intelligente, nello stesso modo in cui pensano gli esseri umani intelligenti. Ecco le lingue principali che sono più comunemente utilizzate per realizzare i progetti AI:
1., Python
Python è considerato al primo posto nella lista di tutti i linguaggi di sviluppo AI a causa della semplicità. Le sintassi appartenenti a python sono molto semplici e possono essere facilmente apprese. Pertanto, molti algoritmi di IA possono essere facilmente implementati in esso. Python richiede tempi di sviluppo brevi rispetto ad altri linguaggi come Java, C++ o Ruby. Python supporta gli stili di programmazione orientati agli oggetti, funzionali e orientati alle procedure. Ci sono un sacco di librerie in python, che rendono i nostri compiti più facili., Ad esempio: Numpy è una libreria per python che ci aiuta a risolvere molti calcoli scientifici. Inoltre, abbiamo Pybrain, che è per l’utilizzo di apprendimento automatico in Python.
2. R
R è uno dei linguaggi e degli ambienti più efficaci per analizzare e manipolare i dati a fini statistici. Usando R, possiamo facilmente produrre una trama di qualità di pubblicazione ben progettata, compresi simboli matematici e formule dove necessario. Oltre ad essere un linguaggio generico, R ha numerosi pacchetti come RODBC, Gmodels, Class e Tm che vengono utilizzati nel campo dell’apprendimento automatico., Questi pacchetti rendono facile l’implementazione di algoritmi di apprendimento automatico, per risolvere i problemi associati al business.
3. Lisp
Lisp è uno dei linguaggi più antichi e più adatti per lo sviluppo in AI. È stato inventato da John McCarthy, il padre dell’Intelligenza Artificiale nel 1958. Ha la capacità di elaborare efficacemente le informazioni simboliche.
È anche noto per le sue eccellenti capacità di prototipazione e facile creazione dinamica di nuovi oggetti, con garbage collection automatico., Il suo ciclo di sviluppo consente la valutazione interattiva delle espressioni e la ricompilazione di funzioni o file mentre il programma è ancora in esecuzione. Nel corso degli anni, a causa dell’avanzamento, molte di queste funzionalità sono migrate in molte altre lingue influenzando così l’unicità di Lisp.
4. Prolog
Questo linguaggio rimane al fianco di Lisp quando si parla di sviluppo in campo IA. Le caratteristiche fornite da esso includono pattern matching efficiente, struttura dei dati basata su alberi e backtracking automatico. Tutte queste caratteristiche forniscono un quadro di programmazione sorprendentemente potente e flessibile., Prolog è ampiamente utilizzato per lavorare su progetti medici e anche per la progettazione di sistemi AI esperti.
5. Java
Java può anche essere considerato come una buona scelta per lo sviluppo AI. L’intelligenza artificiale ha molto a che fare con algoritmi di ricerca, reti neurali artificiali e programmazione genetica. Java offre molti vantaggi: facilità d’uso, facilità di debug, servizi di pacchetti, lavoro semplificato con progetti su larga scala, rappresentazione grafica dei dati e migliore interazione con l’utente. Ha anche l’incorporazione di Swing e SWT (il Toolkit Widget standard)., Questi strumenti rendono la grafica e le interfacce un aspetto accattivante e sofisticato.