Lista de lenguajes de programación para inteligencia artificial

Históricamente, algunos lenguajes de programación han sido diseñados específicamente para aplicaciones de inteligencia artificial (IA) . Hoy en día, muchos lenguajes de programación de propósito general también tienen bibliotecas que se pueden usar para desarrollar aplicaciones de IA.

Lenguajes de uso general

• Python es un lenguaje de programación de alto nivel y propósito general que es popular en inteligencia artificial. ^[1] Tiene una sintaxis simple, flexible y de fácil lectura. ^[2] Su popularidad resulta en un vasto ecosistema de bibliotecas , incluso para aprendizaje profundo , como PyTorch , TensorFlow , Keras , Google JAX . La biblioteca NumPy se puede utilizar para manipular matrices, SciPy para análisis científicos y matemáticos, Pandas para analizar datos de tablas, Scikit-learn para varias tareas de aprendizaje automático , NLTK y spaCy para procesamiento de lenguaje natural , OpenCV para visión artificial y Matplotlib para visualización de datos . ^{[3] La biblioteca} de transformadores de Hugging Face puede manipular modelos de lenguaje grandes . ^[4] Los Jupyter Notebooks pueden ejecutar celdas de código Python, reteniendo el contexto entre la ejecución de celdas, lo que generalmente facilita la exploración interactiva de datos. ^[5]
• Elixir es un lenguaje de programación funcional de alto nivel basado en Erlang VM. Su ecosistema de aprendizaje automático incluye Nx para computación en CPU y GPU, Bumblebee y Axon para servir y entrenar modelos, Broadway para canales de procesamiento distribuido, Membrane para procesamiento de imágenes y videos, Livebook para creación de prototipos y publicación de cuadernos, y Nerves para incrustar en dispositivos.
• R se utiliza ampliamente en la inteligencia artificial de nuevo estilo, que implica cálculos estadísticos, análisis numérico, el uso de inferencia bayesiana , redes neuronales y, en general, aprendizaje automático . En dominios como las finanzas, la biología, la sociología o la medicina, se considera uno de los principales lenguajes estándar. Ofrece varios paradigmas de programación como el cálculo vectorial, la programación funcional y la programación orientada a objetos .
• Lisp fue el primer lenguaje desarrollado para la inteligencia artificial. Incluye características destinadas a respaldar programas que pudieran resolver problemas generales, como listas, asociaciones, esquemas (marcos), asignación dinámica de memoria, tipos de datos , recursión, recuperación asociativa, funciones como argumentos, generadores (flujos) y multitarea cooperativa.
• MATLAB es un lenguaje de computación numérica patentado desarrollado por MathWorks . MATLAB tiene muchas cajas de herramientas específicamente para el desarrollo de IA, incluidas las cajas de herramientas de aprendizaje automático y estadística y las cajas de herramientas de aprendizaje profundo. Estas cajas de herramientas proporcionan API para la implementación y el uso de alto y bajo nivel de muchos tipos de modelos de aprendizaje automático que pueden integrarse con el resto del ecosistema de MATLAB. Estas bibliotecas también admiten la generación de código para hardware integrado.
• C++ es un lenguaje compilado que puede interactuar con hardware de bajo nivel. En el contexto de la IA, se utiliza especialmente para sistemas integrados y robótica . Se pueden utilizar bibliotecas como TensorFlow C++, Caffe o Shogun. ^[1]
• JavaScript se utiliza ampliamente en aplicaciones web y se puede ejecutar en particular con navegadores web . Las bibliotecas para IA incluyen TensorFlow.js, Synaptic y Brain.js. ^[6]
• Julia es un lenguaje lanzado en 2012 que busca combinar facilidad de uso y rendimiento. Se utiliza principalmente para análisis numérico , ciencia computacional y aprendizaje automático. ^[6]
• C# se puede utilizar para desarrollar modelos de aprendizaje automático de alto nivel utilizando la suite .NET de Microsoft . ML.NET se desarrolló para facilitar la integración con proyectos .NET existentes, simplificando el proceso para el software existente que utiliza la plataforma .NET.
• Smalltalk se ha utilizado ampliamente para simulaciones, redes neuronales, aprendizaje automático y algoritmos genéticos . Implementa una forma pura y elegante de programación orientada a objetos mediante el paso de mensajes .
• Haskell es un lenguaje de programación puramente funcional . La evaluación diferida y las mónadas de listas y LogicT facilitan la expresión de algoritmos no deterministas, lo que suele suceder. Las estructuras de datos infinitas son útiles para los árboles de búsqueda . Las características del lenguaje permiten una forma compositiva de expresar algoritmos. Sin embargo, trabajar con gráficos es un poco más difícil al principio debido a la pureza funcional.
• Wolfram Language incluye una amplia gama de capacidades integradas de aprendizaje automático, desde funciones altamente automatizadas como Predict y Classify hasta funciones basadas en métodos y diagnósticos específicos. Las funciones funcionan con muchos tipos de datos, incluidos datos numéricos, categóricos, series temporales, textuales e imágenes. ^[7]
• Mojo puede ejecutar algunos programas Python y admite la programabilidad de hardware de IA. Su objetivo es combinar la usabilidad de Python con el rendimiento de lenguajes de programación de bajo nivel como C++ o Rust . ^[8]

Lenguajes especializados

• Prolog ^{[9] [10]} es un lenguaje declarativo en el que los programas se expresan en términos de relaciones y la ejecución se produce mediante la ejecución de consultas sobre estas relaciones. Prolog es particularmente útil para aplicaciones de razonamiento simbólico, bases de datos y análisis de lenguaje.
• El lenguaje de marcado de inteligencia artificial (AIML) ^[11] es un dialecto XML ^[12] para su uso con chatterbots de tipo ALICE ( Entidad informática de Internet de lingüística artificial ) .
• Planner es un híbrido entre lenguajes procedimentales y lógicos. Proporciona una interpretación procedimental a oraciones lógicas donde las implicaciones se interpretan con inferencia dirigida por patrones.
• Stanford Research Institute Problem Solver (STRIPS) es un lenguaje para expresar instancias de problemas de planificación automatizada . Expresa un estado inicial, los estados objetivo y un conjunto de acciones. Para cada acción se especifican las condiciones previas (lo que se debe establecer antes de que se realice la acción) y las condiciones posteriores (lo que se establece después de que se realiza la acción).
• POP-11 es un lenguaje de programación reflexivo , compilado de forma incremental , con muchas de las características de un lenguaje interpretado . Es el lenguaje central del entorno de programación Poplog , desarrollado originalmente por la Universidad de Sussex y recientemente en la Escuela de Ciencias de la Computación de la Universidad de Birmingham , que alberga el sitio web de Poplog. A menudo se utiliza para presentar técnicas de programación simbólica a programadores de lenguajes más convencionales como Pascal , que encuentran la sintaxis POP más familiar que la de Lisp . Una de las características de POP-11 es que admite funciones de primera clase .
• CycL es un lenguaje de propósito especial para Cyc .

Véase también

• Glosario de inteligencia artificial
• Lista de lenguajes de programación con restricciones
• Lista de sistemas de álgebra computacional
• Lista de lenguajes de programación lógica
• Lista de lenguas construidas
• Lenguaje de programación de quinta generación

Notas

1. Wodecki, Ben (5 de mayo de 2023). "7 lenguajes de programación de IA que debes conocer". AI Business .
2. Lopez, Matthew (11 de enero de 2021). "Las 10 razones principales por las que Python es bueno para la inteligencia artificial". Sumo tecnológico .
3. Kanade, Vijay (6 de mayo de 2022). "Las mejores bibliotecas de aprendizaje automático para Python de 2022". Spiceworks . Consultado el 3 de febrero de 2024 .
4. Chauhan, Nagesh Singh (16 de febrero de 2021). "Paquete de Transformers de Hugging Face: qué es y cómo usarlo". KDnuggets . Consultado el 3 de febrero de 2024 .
5. Perkel, Jeffrey M. (30 de octubre de 2018). "Por qué Jupyter es el cuaderno computacional preferido de los científicos de datos". Nature . 563 (7729): 145–146. Bibcode :2018Natur.563..145P. doi :10.1038/d41586-018-07196-1. PMID  30375502.
6. Wodecki, Ben (5 de mayo de 2023). "7 lenguajes de programación de IA que debes conocer". AI Business .
7. Lenguaje Wolfram
8. Yegulalp, Serdar (7 de junio de 2023). "Una primera mirada al lenguaje Mojo". InfoWorld .
9. Historia de la programación lógica:
   • Crevier 1993, págs. 190–196.
10. Prólogo :
    • Poole, Mackworth y Goebel 1998, págs. 477–491,
    • Luger y Stubblefield 2004, págs. 641–676, 575–581
11. según (la página de introducción al) Repositorio AIML Archivado el 14 de abril de 2015 en Wayback Machine en nlp-addiction.com
12. Consulte la página de "Introducción" (web) de AIML Archivado el 29 de octubre de 2013 en Wayback Machine en www.alicebot.org

Referencias

Principales libros de texto sobre IA

Véase también la encuesta sobre libros de texto de IA

• Luger, George; Stubblefield, William (2004), Inteligencia artificial: estructuras y estrategias para la resolución de problemas complejos (5.ª ed.), The Benjamin/Cummings Publishing Company, Inc., ISBN 0-8053-4780-1
• Nilsson, Nils (1998), Inteligencia artificial: una nueva síntesis , Morgan Kaufmann Publishers, ISBN 978-1-55860-467-4
• Russell, Stuart J. ; Norvig, Peter (2003), Inteligencia artificial: un enfoque moderno (2.ª ed.), Upper Saddle River, Nueva Jersey: Prentice Hall, ISBN 0-13-790395-2
• Poole, David; Mackworth, Alan ; Goebel, Randy (1998), Inteligencia computacional: un enfoque lógico, Nueva York: Oxford University Press, ISBN 0-19-510270-3
• Winston, Patrick Henry (1984), Inteligencia artificial, Reading, Massachusetts: Addison-Wesley, ISBN 0-201-08259-4

Historia de la IA

• Crevier, Daniel (1993). AI: The Tumultuous Search for Artificial Intelligence [IA: La tumultuosa búsqueda de la inteligencia artificial] . Nueva York, NY: BasicBooks. ISBN 0-465-02997-3.
• McCorduck, Pamela (2004), Máquinas que piensan (2.ª ed.), Natick, MA: AK Peters, ISBN 1-5688-1205-1