Какие языки программирования учить для работы с AI?

Искусственный интеллект или AI (artificial intelligence) довольно быстро стал неотъемлемой частью жизни современного человека. Еще несколько месяцев назад люди не знали о ChatGPT, а уже сейчас государства по всему миру обсуждают его внедрение в свою работу. 

В результате у многих начинающих программистов возник закономерный вопрос: что выбрать для изучения, чтобы не остаться в прошлом? В статье мы рассмотрим самые популярные языки программирования для разработки AI-продуктов, подробно рассказав о минусах и плюсах каждого.

Содержание:

• Python
• Java
• R
• C++

Python

Python — самый известный язык программирования для работы с искусственным интеллектом. Причин у этого две: простота и гибкость. 

Популярность Python обусловлена обширной коллекцией доступных библиотек и фреймворков. Такие библиотеки, как TensorFlow, PyTorch и Keras, позволяют разработчикам создавать сложные модели по типу ChatGPT и LLaMA.

Помимо этого, рост спроса на AI привел к появлению специфических для этой сферы библиотек и фреймворков. Например, scikit-learn и NLTK облегчают задачи обработки естественного языка, а Keras позволяет удобно строить модули нейросети, просто добавляя функции или классы. 

Что касается минусов Python, выделить можно разве что потребление памяти, что может стать проблемой при работе с большими массивами данных. Тем не менее преимущества Python перевешивают недостатки, из-за чего большая часть AI-разработчиков использует в своей работе именно его.

Java

Java — популярный язык программирования, который выделяется среди конкурентов своими производительностью и масштабируемостью. 

Активное сообщество программистов, которое собралось вокруг этого языка, регулярно разрабатывает новые инструменты, ориентированные на работу с AI. Из специфических библиотек и фреймворков можно отметить WEKA и Deeplearning4j.

Одним из значительных преимуществ Java является его производительность. Это компилируемый язык, а, значит, перед выполнением код преобразуется в машинный код. Этот процесс приводит к более быстрому выполнению и лучшей производительности по сравнению с интерпретируемыми языками (PHP, Python и JavaScript).

У Java есть один недостаток — это не очень дружелюбный к новичкам язык, который может быть сложен в освоении без предыдущего опыта в программировании.

R

R — это язык программирования, специально разработанный для статистических вычислений и анализа данных, что делает его идеальным для работы с искусственным интеллектом. 

У R есть обширная коллекция статистических библиотек и фреймворков, таких как caret и mlr, позволяющих разработчикам создавать надежные и точные AI-модели. Одним из наиболее крупных преимуществ этого языка является простой и легкий в изучении синтаксис, что делает его идеальным выбором для новичков. 

Впрочем, стоит учитывать, что производительность R может быть ниже, чем у других языков, что делает его непригодным для разработки крупномасштабных систем ИИ. R также имеет в разы менее крупное сообщество, чем Java и Python, а, значит, нередко решать проблемы придется самостоятельно.

C++

C++ — это низкоуровневый язык программирования, который обеспечивает высокую производительность и масштабируемость. Его часто используют для разработки проектов, требующих большой вычислительной мощности. 

C++ широко используется при работе над проектами на стыке искусственного интеллекта и робототехники, а также в играх. 

Как и в описанных выше языках, в C++ есть специфичные AI-библиотеки. Из наиболее крупных стоит отметить OpenCV и TensorFlow C++, которые значительно упрощают процесс разработки. Помимо этого, с Java, о котором мы говорили ранее, его роднит и комплириуемость, которая положительно сказывается на производительности.

Среди минусов C++ обычно отмечают его сложность и неинтуитивность, которые могут стать серьезными препятствиями для новичков.