Języki programowania dla sztucznej inteligencji, których warto się nauczyć w 2024 roku

Sztuczna inteligencja to świetna okazja do kariery, ponieważ nie tylko liczba miejsc pracy związanych z AI gwałtownie rośnie, ale także zapotrzebowanie na umiejętności AI w wielu zawodach technicznych szybko rośnie. Aby zacząć, musisz nauczyć się jednego z popularnych języków programowania. Ale który z nich jest najlepszy do rozwoju sztucznej inteligencji? Istnieje kilka popularnych języków programowania dla sztucznej inteligencji. Dobry język programowania dla sztucznej inteligencji powinien być łatwy do nauczenia, łatwy do odczytania i łatwy w użyciu. Przyjrzymy się najlepszym językom programowania dla sztucznej inteligencji i temu, jak zacząć już dziś. 

Dlaczego Python?

Dla większości programistów najlepszym językiem programowania dla sztucznej inteligencji jest Python. Innymi dużymi konkurentami są Java, C++ i JavaScript, ale Python jest prawdopodobnie najlepszym językiem do rozwoju sztucznej inteligencji. Python jest bardzo elastyczny i oferuje wiele funkcji, które poprawiają jakość życia i łatwość użytkowania. Nie trzeba być programistą, aby intuicyjnie zrozumieć Pythona. Ten niski próg wejścia jest bardzo ważny. W rzeczywistości wielu naukowców zajmujących się danymi i analityków korzystających ze sztucznej inteligencji nie ma umiejętności programistycznych. Są dobrze zintegrowani. Wiele frameworków, bibliotek i platform sztucznej inteligencji jest już opracowanych w Pythonie i dostępnych jako projekty open source, więc programiści nie muszą wymyślać koła na nowo. Struktury te są dobrze udokumentowane. Nauka Pythona jest znacznie łatwiejsza dzięki wielu filmom, samouczkom i projektom dostępnym online. W przypadku mniej popularnych języków może nie być tak wielu przykładów.

Prostota i czytelność. Python ma bardzo czytelny i zwięzły kod, zwłaszcza w porównaniu do języków takich jak Java. Python może działać na niemal każdej platformie, od Windows po Unix. Ponieważ jest to język interpretowany, nie wymaga kompilacji. Ponadto Python posiada rozbudowaną bibliotekę do wizualizacji danych, co jest ważne dla rozwoju sztucznej inteligencji. Naukowcy zajmujący się danymi mogą korzystać z bibliotek takich jak Matplotlib do tworzenia wykresów. Wiele firm zatrudnia programistów sztucznej inteligencji korzystających z Pythona. Według Payscale, inżynierowie uczenia maszynowego biegle posługujący się językiem Python będą zarabiać średnio 151 178 dolarów w 2025 roku. Największą wadą Pythona jest szybkość, ponieważ jest to język interpretowany, ale w przypadku aplikacji sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego szybki rozwój jest często ważniejszy niż czysta wydajność.

Oczywiście inne języki mogą być używane do AI. W rzeczywistości każdy język może być używany do programowania AI, ale niektóre języki są łatwiejsze w użyciu niż inne. Przyjrzyjmy się kilku innym językom, które dobrze nadają się do programowania AI. 

• Java: Jest to popularny język ogólnego przeznaczenia z dużą społecznością programistów. Ponieważ jest to język statycznie typowany, błędy są wykrywane wcześnie, a programy działają szybko. Wadą Javy jest to, że jest uciążliwa i trudna do nauczenia. Ma niewiele wysokiej jakości funkcji, a programiści muszą wykonywać wiele ręcznej pracy.
• Julia: został zaprojektowany do wydajnych obliczeń numerycznych i dobrze wspiera uczenie maszynowe. Julia jest stosunkowo nowym językiem i nie ma dużego wsparcia społeczności. Nauka tego języka może być trudna.
• Haskell: funkcjonalny język programowania, który kładzie nacisk na poprawność kodu. Choć może być wykorzystywany do rozwijania sztucznej inteligencji, jest najczęściej używany w edukacji i badaniach. Haskell może być trudnym językiem do nauki i jest językiem specjalistycznym, który może być bardzo mylący.
• Lisp: Lisp jest używany w sztucznej inteligencji od wielu lat i jest znany ze swojej elastyczności i logiki symbolicznej, ale jest trudnym językiem do czytania i pisania i ma niewielką społeczność programistów.
• R: Popularny wśród informatyków język programowania statystycznego, który dobrze integruje się z innymi językami i posiada wiele pakietów. Jest idealny dla sztucznej inteligencji, która wymaga wydajnego przetwarzania danych. R wolno przetwarza dane, ma złożoną krzywą uczenia się i nie ma wsparcia.
• JavaScript: Popularny język do tworzenia stron internetowych. Programiści używają JavaScript w bibliotekach uczenia maszynowego. JavaScript jest bardziej złożony i trudniejszy do nauczenia niż Python i trudniejszy niż inne języki programowania.
• C++: Szybki i potężny język, który jest bardzo popularny wśród twórców gier. Jest dobrze wspierany, dobrze udokumentowany, wszechstronny i bardzo potężny. C++ jest trudny do nauczenia i ma wiele słabych funkcji. Programiści muszą wykonać wiele ręcznej pracy.

Podsumowanie

Załóżmy, że znasz jeden z wyżej wymienionych języków programowania AI. W takim przypadku tworzenie aplikacji AI w jednym z tych języków jest łatwiejsze niż nauka nowego. W końcu najbardziej odpowiedni dla ciebie język sztucznej inteligencji jest również najłatwiejszy do nauczenia. Dobry programista może napisać sztuczną inteligencję w prawie każdym języku programowania. Pytanie tylko, jak skomplikowany będzie to proces. Najlepszym językiem programowania dla AI jest Python. Jest łatwy do nauczenia i ma dużą społeczność programistów. Java jest również dobrym wyborem, ale jest trudniejsza do nauczenia. Jeśli dopiero zaczynasz uczyć się programowania AI, Python ma wiele zalet. Możesz od razu zacząć tworzyć aplikacje w świecie rzeczywistym. Z drugiej strony, jeśli jesteś biegły w Javie lub C++, możesz tworzyć świetne aplikacje AI w tych językach.