Qual a melhor linguagem de programação de inteligência artificial? Confira!

Em um cenário de transformação ágil, a linguagem de programação de inteligência artificial

se mostra cada vez mais importante para os desenvolvedores.

Segundo estudo global realizado pela IFS, aproximadamente 90% das empresas têm planos para implementar a inteligência artificial em várias partes de seus negócios.

Diante deste cenário, é praticamente fundamental que as organizações invistam na transformação digital para se manterem competitivas no mercado. 

No entanto, surgem dúvidas sobre a linguagem de programação de IA que melhor irá atender cada negócio. É preciso ser considerado, por exemplo, o tempo de execução, o suporte a ferramentas e uma grande comunidade de profissionais.

Conheça as principais linguagens de programação de inteligência artificial:

Python

A simplicidade confere ao Python uma das opções mais utilizadas em inteligência artificial. Além disso, um outro benefício é a possibilidade de criação de protótipos com agilidade e validação em apenas 30 ou 40 linhas de código.

Atualmente, é praticamente impossível trabalhar com IA e não utilizar o Python em nenhuma fase do desenvolvimento.

No entanto, a linguagem possui seus desafios, como a divisão massiva que ocorre entre suas versões, 2.x e 3.x. Seus cinco sistemas de empacotamento, que atuam de maneiras diferentes, também configuram um outro obstáculo.

Ainda assim, destacam-se na linguagem as bibliotecas praticamente únicas, como o NumPy, que por ser tão utilizado se transformou em uma API padrão para operações de tensor. Já o Pandas apresenta o quadros de dados do R.

Outra característica do Python é a existência das bibliotecas:

• NLTK e SpaCy para processamento de linguagem natural;
• TensorFlow, Chainer, PyTorch, Theano, Apache MXNet etc para aprendizagem profunda.

Além de tudo isso, é importante ressaltar que o Phyton está no topo quando o assunto é inteligência artificial. É a partir desta linguagem que é encontrada grande parte da aprendizagem profunda e das estruturas de machine learning.

Java

A família de linguagens JVM, Java, Scala, Kotlin, Clojure entre outras, é uma ótima opção para o desenvolvimento de aplicativos de inteligência artificial. 

Existem diversas bibliotecas disponíveis para todas as partes do pipeline, como processamento de linguagem natural (CoreNLP), operações de tensor (ND4J) ou um conjunto de machine learning acelerado por GPU (DL4J). 

Além disso, o usuário tem a facilidade de acessar facilmente plataformas de Big Data, como o Apache Spark e o Apache Hadoop.

Java é a linguagem franca da maioria das empresas, e a partir das novas construções de linguagem disponíveis no Java 8 e Java 9, escrever o código é melhor do que em outros tempos.

Ainda assim, apesar de parecer trabalhoso desenvolver um aplicativo de IA em java, toda sua infraestrutura pode ser utilizada para desenvolvimento, implantação e monitoramento.

C / C++

C / C++, geralmente, não é a primeira escolha de desenvolvedores para aplicativos de IA. No entanto, caso o profissional esteja trabalhando em um ambiente integrado, que não possa arcar com a sobrecarga de um Java Virtual Machine ou um interpretador Python, o C / C ++ é a melhor opção.

Conta a favor da linguagem, a facilidade para escrever e a opção de usar bibliotecas como CUDA para desenvolver seu próprio código ou usar o TensorFlow ou Caffe para obter acesso a APIs de alto nível. A partir da segunda opção, o desenvolvedor também pode importar modelos construídos com o Phyton e executados com a velocidade que o C / C++ oferece.

JavaScript

Recentemente, o Google lançou o TensorFlow.js, uma biblioteca acelerada por WebGL em que é possível treinar e executar modelos de machine learning em seu navegador. 

A plataforma ainda inclui a API Keras e a capacidade de carregar e utilizar modelos que foram treinados em TensorFlow.

A linguagem de programação de inteligência artificial JavaScript ainda não tem o mesmo acesso a bibliotecas de machine learning do que as outras que listamos. Porém, em breve, os desenvolvedores irão poder adicionar redes neurais nas páginas com a mesma facilidade que adicionam uma propriedade CSS.

R

Os cientistas de dados adoram a linguagem R. Entretanto, os programadores consideram confusa, devido a abordagem centrada no dataframe.

Caso sua empresa tenha uma equipe dedicada para R, faz sentido usar as integrações com TensorFlow, Keras ou H2O para pesquisa, prototipagem e experimentação. Porém, essa linguagem não é tão recomendada para produção, devido a preocupações operacionais e de desempenho.

Embora o programador possa desenvolver um código R de alto desempenho e implementá-lo em servidores de produção, é mais ágil e eficiente utilizar esse protótipo R e recodificá-lo em Java ou Python.

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