Künstliche Intelligenz (KI)

KI-Programmierung: 5 der beliebtesten KI-Programmiersprachen

Die KI-Programmierung ist eine Weiterentwicklung der Technologie, die Effizienz und optimalen Nutzen für die Abläufe und das Leben der verschiedenen Unternehmen gebracht hat. Die KI hat verschiedenen Branchen eine weitere Stufe der intelligenten Technologie gebracht, und die Aussichten auf ein solches Potenzial werden immer noch mit dem Anspruch wachsen, dass sie die menschliche Intelligenz erreicht. Dies liegt daran, dass Entwickler bereit sind, ihre Fähigkeiten zu entdecken, zu experimentieren und zu implementieren, um mehr von den menschlichen und organisatorischen Bedürfnissen zu erfüllen. Schließlich ist die Notwendigkeit die Mutter der Erfindung.

Genau wie bei der Entwicklung der meisten Softwareanwendungen verfügt ein Entwickler über eine Vielzahl von Sprachen, die er beim Schreiben von KI verwenden kann. Es gibt jedoch keine perfekte Programmiersprache, die als die beste Programmiersprache der künstlichen Intelligenz bezeichnet werden kann. Der Entwicklungsprozess hängt von der gewünschten Funktionalität der zu entwickelnden KI-Anwendung ab. Die KI hat bisher biometrische Intelligenz, Autopiloten für selbstfahrende Autos und andere Anwendungen realisiert, die für ihre Entwicklungsprojekte eine andere Programmiersprache für künstliche Intelligenz benötigten.

Debatten über die beste Sprache für KI-Programmiersprachen hören nie auf. Aus diesem Grund haben wir uns entschieden, Sprachen zu vergleichen, die wir häufig für Projekte der künstlichen Intelligenz verwenden, um die Vor- und Nachteile der einzelnen Sprachen zu skizzieren.

Übersicht der KI-Programmiersprachen

Python
C++
Java
LISP
Prolog

Java, Python, Lisp, Prolog und C++ sind wichtige KI-Programmiersprachen für künstliche Intelligenz, die in der Lage sind, unterschiedliche Anforderungen bei der Entwicklung und dem Design verschiedener Software zu erfüllen. Es liegt an dem Entwickler zu wählen, welche der KI-Sprachen die gewünschte Funktionalität und den gewünschten Funktionsumfang der Anwendungsanforderungen erfüllt.

Infolgedessen versucht dieser Artikel, Ihnen einen Abschluss der entsprechenden Programmiersprache für künstliche Intelligenz zu bieten. Es beantwortet die Frage: „Was ist die Programmiersprache der künstlichen Intelligenz?

WELCHE COMPUTERSPRACHEN WERDEN FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ VERWENDET?

Python

Python gehört zu den beliebtesten Programmiersprachen der Entwickler in der KI-Entwicklung wegen seiner einfachen und vielseitigen Syntax. Python ist für Entwickler sehr vielversprechend für maschinelles Lernen, da es im Vergleich zu C++ und Java weniger komplex ist. Die Sprache ist auch sehr portabel, da sie auf Plattformen wie Linux, Windows, Mac OS und UNIX verwendet wird. Sie ist auch von ihren Funktionen wie Interaktiv, Interpretiert, Modular, Dynamisch, Portabel und Hochwertig beeindruckend, was sie einzigartiger macht als Java.

Python ist auch eine Multi-Paradigmen-Programmierung, die objektorientierte, prozedurale und funktionale Programmierstile unterstützt. Python unterstützt neuronale Netze und die Entwicklung von Natural Language Processing (NLP) Lösungen dank seiner einfachen Funktionsbibliothek und der idealen Struktur.

Vorteile

  • Python verfügt über eine große und umfassende Auswahl an Bibliotheken und Tools.
  • Unterstützt Algorithmen-Tests, ohne dass diese implementiert werden müssen.
  • Durch die Unterstützung von Python für objektorientiertes Design wird die Produktivität eines Programmierers erhöht.
  • Im Vergleich zu Java und C++ ist Python schneller in der Entwicklung.

Nachteile

  • Entwickler, die an die Verwendung von Python gewöhnt sind, haben Schwierigkeiten, sich an eine völlig andere Syntax anzupassen, wenn sie versuchen, andere Sprachen für die KI-Programmierung zu verwenden.
  • Im Gegensatz zu C++ und Java arbeitet Python mit Hilfe eines Interpreters, was die Kompilierung und Ausführung in der KI-Entwicklung verlangsamt.
  • Nicht geeignet für mobile Anwendungen. Python ist für KI, die für mobile Anwendungen gedacht ist, ungeeignet, da es eine schwache Sprache für mobile Anwendungen hat.

C++

C++ ist die schnellste Computersprache, ihre Geschwindigkeit wird für KI-Programmierprojekte geschätzt, die zeitkritisch sind. Sie bietet eine schnellere Ausführung und hat eine kürzere Reaktionszeit, die in Suchmaschinen und bei der Entwicklung von Computerspielen angewendet wird. Darüber hinaus ermöglicht C++ den umfangreichen Einsatz von Algorithmen und ist effizient im Einsatz statistischer KI-Techniken. Ein weiterer wichtiger Faktor ist, dass C++ die Wiederverwendung von Programmen in der Entwicklung aufgrund von Vererbung und Datenverschleierung unterstützt und somit zeit- und kostensparend ist.

C++ ist für maschinelles Lernen und für neuronale Netzwerke geeignet.

Vorteile

  • Ideal, um Lösungen für komplexe KI-Probleme zu finden.
  • Reich an Bibliotheksfunktionen und Programmiertools.
  • C++ ist eine Multi-Paradigmen-Programmierung, die objektorientierte Prinzipien unterstützt, die für die Erreichung organisierter Daten nützlich sein können.

Nachteile

  • Mangelhaft im Multitasking; C++ ist nur für die Implementierung von Kern oder Basis bestimmter Systeme oder Algorithmen geeignet.
  • Sie folgt dem Bottom-up-Ansatz und ist daher sehr komplex, was es für Anfänger schwierig macht, sie für das Schreiben von KI-Programmen zu verwenden.

Java

Die Programmiersprache Java ist eine weitere Möglichkeit, auf die Frage zu antworten, welche Computersprache für künstliche Intelligenz verwendet wird. Java ist auch eine Multi-Paradigmen-Sprache, die objektorientierten Prinzipien und dem Prinzip von Once Written Read/Run Anywhere (WORA) folgt. Es ist eine KI-Programmiersprache, die auf jeder Plattform laufen kann, die sie unterstützt, ohne dass eine Neukompilierung erforderlich ist.

In der KI-Entwicklung ist Java eine der am häufigsten verwendeten Software. Sie leitet einen großen Teil ihrer Syntax aus C und C++ ab, zusätzlich zu den kleineren Tools, die sie verwenden. Java eignet sich nicht nur für NLP- und Suchalgorithmen, sondern auch für neuronale Netze.

Vorteile

  • Vielseitig einsetzbar; dank der Virtual Machine Technology ist die Implementierung auf verschiedenen Plattformen einfach.
  • Im Gegensatz zu C++ ist Java einfach zu bedienen und sogar zu testen.
  • Verfügt über einen automatischen Speichermanager, um die Arbeit des Entwicklers zu erleichtern.

Nachteile

  • Java ist jedoch langsamer als C++, in der Ausführung ist es weniger schnell und hat mehr Antwortzeit.
  • Obwohl hochgradig portabel, auf älteren Plattformen, würde Java dramatische Änderungen an Soft- und Hardware erfordern.

LISP

LISP ist eine weitere Sprache, die für die Entwicklung künstlicher Intelligenz verwendet wird. Es handelt sich um eine Familie von Computerprogrammiersprachen und ist die zweitälteste Programmiersprache nach Fortran. LISP hat sich im Laufe der Zeit zu einer starken und dynamischen Sprache in der Programmierung entwickelt.

Einige halten LISP für die beste KI-Programmiersprache, da es den Entwicklern mehr Freiheit bietet. LISP wird in der KI wegen seiner Flexibilität für schnelles Prototyping und Experimente eingesetzt, was wiederum dazu führt, dass LISP zu einer Standard-KI-Sprache heranwächst. So verfügt LISP beispielsweise über ein einzigartiges Makrosystem, das die Erforschung und Implementierung verschiedener Ebenen der künstlichen Intelligenz erleichtert.

LISP ist im Gegensatz zu den meisten KI-Programmiersprachen effizienter bei der Lösung spezifischer Probleme, da sie sich an die Bedürfnisse der Lösungen anpasst, die ein Entwickler gerade schreibt. Er eignet sich hervorragend für die Durchführung von Projekten der induktiven Logik und des maschinellen Lernens.

Vorteile

  • Schnell und effizient in der Programmierung, da sie von Compilern anstelle von Interpretern unterstützt wird.
  • Der automatische Speichermanager wurde für LISP entwickelt, daher hat sie eine Garbage Collection.
  • LISP bietet eine spezifische Kontrolle über die Systeme, die zu ihrer maximalen Nutzung führt.

Nachteile

  • Nur wenige Entwickler sind mit der Lisp-Programmierung gut vertraut.
  • Als klassische Programmiersprache künstlicher Intelligenz erfordert LISP die Konfiguration neuer Soft- und Hardware, um die Nutzung zu ermöglichen.

Prolog

Prolog ist auch eine der ältesten Programmiersprachen und somit auch für die Entwicklung von Programmierschnittstellen geeignet. Wie Lisp ist sie auch eine primäre Computersprache für künstliche Intelligenz. Sie verfügt über Mechanismen, die flexible Frameworks ermöglichen, mit denen Entwickler gerne arbeiten. Es ist eine regelbasierte und deklarative Sprache, da sie Fakten und Regeln enthält, die ihre Programmiersprache für künstliche Intelligenz bestimmen.

Prolog unterstützt grundlegende Mechanismen wie Pattern-Matching, baumbasierte Datenstrukturierung und automatisches Backtracking, die für die KI-Programmierung unerlässlich sind. Neben dem umfangreichen Einsatz in KI-Projekten wird Prolog auch für die Erstellung von medizinischen Systemen eingesetzt.

Vorteile

  • Prolog verfügt über eine integrierte Listenverarbeitung, die für die Darstellung baumbasierter Datenstrukturen unerlässlich ist.
  • Wirtschaftlich für den schnellen Prototypenbau für KI-Programme, bei denen die Module häufig freigegeben werden.
  • Erlaubt die Erstellung von Datenbanken gleichzeitig mit der Ausführung des Programms.

Nachteile

  • In Anbetracht des hohen Alters von Prolog ist es nicht vollständig standardisiert, da sich einige Funktionen in der Implementierung unterscheiden, was die Arbeit des Entwicklers schwerfällig macht.

Eindrucksvolle Entwicklungen

  • ELSA – der Englisch-Sprachassistent, der die Muttersprache einer Person versteht und die Aussprache der Person korrigiert.
  • Scry – ermöglicht es Unternehmen und Einzelpersonen, bessere Vorhersagen über zukünftige Ereignisse zu treffen. Es verwendet neuronale Netze, um das, was um uns herum ist, umfassend zu beschreiben und sogar zwischen verschiedenen Objekten am gleichen Ort zu unterscheiden. Es ist eine sicherere und genauere analytische Informationsquelle für Unternehmen als der Mensch.

Nachfolgend sind einige Änderungen in der KI-Technologie zu erwarten:

  • Verfügbarkeit des virtuellen Assistenten einer Person mit Informationen über den Alltag der Person, wodurch sie in ihren täglichen Zielen und Bedürfnissen unterstützt wird.
  • Verfügbarkeit mehrerer sprachbasierter Gadgets. Hier werden die meisten der grundlegenden Elemente wie Autos und Fernsehen so angepasst, dass sie dem einzelnen Menschen zuhören und Lösungen anbieten können.
  • Ersatz von Kreditkarten durch die Gesichtserkennungstechnologie dank der Biometriefähigkeiten.
  • In der Medienbranche gibt es Aussichten auf die Schaffung von Medienplattformen, in denen der Zuschauer oder Zuhörer die spezifischen Bedürfnisse, wie z.B. das Genre der zu hörenden Musik, auswählen kann.
  • Einfühlsame Computer; die so genannten intelligenten Geräte werden keine einzige und einfache Frage mehr liefern und die diskrete Antwort wird menschenähnliche Antworten liefern. Dies sind umfassende Rückmeldungen zu unseren Fragen und Anregungen und auch sinnvolle Lösungen.
  • KI in der Gesundheitsversorgung; das Gesundheitswesen wird KI-Systeme einführen, zum Beispiel in diagnostischen Bereichen.
  • Bereitstellung von Nachrichten und anderen Berichten durch die KI; hier werden die Systeme in der Lage sein, den Einzelnen mit angeforderten und umfassenden Informationen zu versorgen.