Los 5 mejores lenguajes de programación para el campo de la inteligencia artificial

Si es como si estuviera trabajando en un nuevo proyecto de inteligencia artificial y aún no ha decidido qué lenguaje debe usar para programarlo, entonces está en el lugar correcto.
La inteligencia artificial es una rama de la ingeniería, que básicamente tiene como objetivo hacer que las computadoras puedan pensar de manera inteligente, de la misma manera que piensan los humanos inteligentes. Estos son los principales idiomas que se usan con más frecuencia para hacer los proyectos de IA:

1. Python
Se considera que Python ocupa el primer lugar en la lista de todos los lenguajes de desarrollo de IA debido a su simplicidad. Las sintaxis que pertenecen a python son muy simples y se pueden aprender fácilmente. Por lo tanto, muchos algoritmos de IA se pueden implementar fácilmente en él. Python requiere poco tiempo de desarrollo en comparación con otros lenguajes como Java, C++ o Ruby. Python admite estilos de programación orientados a objetos, funcionales y orientados a procedimientos. Hay muchas bibliotecas en python, lo que facilita nuestras tareas. Por ejemplo: Numpy es una biblioteca para python que nos ayuda a resolver muchos cálculos científicos. Además, tenemos Pybrain, que es para usar el aprendizaje automático en Python.

2. R
R es uno de los lenguajes y entornos más efectivos para analizar y manipular los datos con fines estadísticos. Usando R, podemos producir fácilmente un diagrama de calidad de publicación bien diseñado, que incluye símbolos matemáticos y fórmulas cuando sea necesario. Además de ser un lenguaje de propósito general, R tiene numerosos paquetes como RODBC, Gmodels, Class y Tm que se utilizan en el campo del aprendizaje automático. Estos paquetes facilitan la implementación de algoritmos de aprendizaje automático para resolver los problemas asociados al negocio.

3. Lisp
Lisp es uno de los lenguajes más antiguos y adecuados para el desarrollo en IA. Fue inventado por John McCarthy, el padre de la Inteligencia Artificial en 1958. Tiene la capacidad de procesar la información simbólica de manera efectiva.
También es conocido por sus excelentes capacidades de creación de prototipos y su fácil creación dinámica de nuevos objetos, con recolección automática de elementos no utilizados. Su ciclo de desarrollo permite la evaluación interactiva de expresiones y la recompilación de funciones o archivos mientras el programa aún se está ejecutando. A lo largo de los años, debido al avance, muchas de estas características han migrado a muchos otros lenguajes, lo que afecta la singularidad de Lisp.
4. Prólogo
Este lenguaje se mantiene junto a Lisp cuando hablamos de desarrollo en el campo de la IA. Las características que proporciona incluyen coincidencia de patrones eficiente, estructuración de datos basada en árboles y retroceso automático. Todas estas características proporcionan un marco de programación sorprendentemente potente y flexible. Prolog es ampliamente utilizado para trabajar en proyectos médicos y también para diseñar sistemas expertos de IA.

5. Java
Java también puede considerarse una buena opción para el desarrollo de IA. La inteligencia artificial tiene mucho que ver con los algoritmos de búsqueda, las redes neuronales artificiales y la programación genética. Java brinda muchos beneficios: uso fácil, facilidad de depuración, servicios de paquete, trabajo simplificado con proyectos a gran escala, representación gráfica de datos y mejor interacción con el usuario. También cuenta con la incorporación de Swing y SWT (el Standard Widget Toolkit). Estas herramientas hacen que los gráficos y las interfaces se vean atractivos y sofisticados.