На сьогодні мало яка область розробки ПЗ є настільки ж модною, як та, що пов'язана з ШІ, тому багатьох розробників цікавить питання: «Яка мова програмування найкраще підходить для ШІ?».

Стаття на порталі ITPro говорить, що не існує якоїсь однієї «кращої» мови для розробки штучного інтелекту. Але деякі мови, як правило, відіграють важливішу роль у сфері ШІ, ніж інші.

Оскільки потреби в програмуванні ШІ сильно різняться, найкраще вивчити ту мову ШІ, яка необхідна для конкретного проекту. Але якщо ви не знаєте, над якими проектами працюватимете — а саме в такій ситуації опиняються більшість програмістів, які починають працювати як розробники ШІ або прагнуть зробити розробку ШІ одним з основних напрямів своєї кар'єри, — вам найкраще вивчити одну з наступних мов, які широко популярні в контексті розробки ШІ.

1. Python

Не дивно, що дуже гнучкою і простою у використанні мовою, Python став однією з найпоширеніших мов програмування ШІ.

Однак для того, щоб стати ефективним розробником ШІ, як правило, потрібне не тільки спільне знайомство з Python. Вам варто зосередитися на освоєнні компонентів Python, орієнтованих на використання в ШІ, таких як фреймворки PyTorch та Keras, які прискорюють розробку моделей ШІ, та бібліотеки на кшталт Pandas, які допомагають в керуванні даними та обробці аспектів розробки ШІ. Сказати, що ви знаєте Python загалом, недостатньо, щоб виділитися як розробник ШІ.

2. C++

Одним із головних недоліків Python є те, що це відносно повільна мова — саме тому для програмування ШІ іноді воліють використовувати C++. Як і Python, C++ універсальний і здатний підтримувати цілу низку сценаріїв розробки ШІ, але, на відміну від Python, він швидше у виконанні.

Крім того, C + + легко інтегрується з такими фреймворками для розробки ШІ, як Tensorflow. Він також підтримує прив'язки до інших мов для ситуацій, коли рідні бібліотеки або фреймворки C++ недоступні.

3. R

Хоча мова програмування R не так широко відома, як мови загального призначення, такі як Python і C++, вона вже давно є наріжним каменем статистичного аналізу, і вивчення R — відмінний спосіб досягти успіху в розробці ШІ. Зокрема, R корисний для ШІ-проектів, орієнтованих на аналітику, оскільки він створений для обробки, аналізу та візуалізації даних.

R може бути менш корисним для проектів, пов'язаних з генеративним ШІ, хоча і в цьому випадку він може стати в нагоді при розробці алгоритмів та дослідженні наборів даних у процесі створення моделі.

4. Julia

Julia — ще одна менш відома мова, яка вже давно має певну вагу у спільнотах розробників, орієнтованих на обчислювальний аналіз. В даний час серед деяких програмістів ШІ існує думка, що Julia відстає від часу, не встигаючи за сучасними потребами в розробці ШІ. Однак інші з цим не згодні, відзначаючи, що Julia чудово справляється з обробкою великих масивів даних.

5. JavaScript

Може здатися дивним включення JavaScript до списку мов програмування для ШІ. Як мову веб-розробки, JavaScript майже ніколи не використовується для написання основного коду, на якому будуються моделі ШІ або аналітичні інструменти.

Тим не менш, JavaScript корисний для програмістів ШІ, які хочуть зосередитися на користувальницькому досвіді, що дуже важливо, оскільки ШІ-рішення не будуть мати особливої ​​цінності, якщо вони не зможуть легко взаємодіяти з користувачами. JavaScript — відмінна мова для створення програм, що забезпечують інтерфейс між сервісами ШІ та кінцевими користувачами.