La IA está alterando el mundo tal como lo conocemos, desde vehículos autónomos hasta asistentes virtuales. Pero, ¿cómo se crean aplicaciones de IA? Para dominar el desarrollo de la IA, primero debe tener una base sólida en lenguajes de programación creados expresamente para el aprendizaje automático y la ciencia de datos.
Este blog explorará los cinco lenguajes de programación principales que debe aprender para el desarrollo de IA y por qué son esenciales para crear aplicaciones de IA de vanguardia. Ya sea un principiante o un desarrollador experimentado, esta guía le ayudará a desbloquear todo el potencial del desarrollo de la IA.
¿Qué es la IA?
La Inteligencia Artificial (IA) se refiere al desarrollo de sistemas informáticos que pueden realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como la percepción visual, el reconocimiento de voz, la toma de decisiones y el procesamiento del lenguaje natural.
La IA se logra mediante el uso de algoritmos, modelos matemáticos y técnicas estadísticas que permiten a las máquinas aprender y tomar predicciones o decisiones basadas en entradas de datos.
¿Cómo se puede crear una aplicación de IA?
La inteligencia artificial ha revolucionado la resolución de problemas al introducir herramientas nuevas y complejas. Sin embargo, la IA no es una solución única para todos los desafíos de programación: desarrollar un programa impulsado por la IA requiere una planificación y consideración cuidadosas.
El primer paso hacia la creación de una aplicación de IA es definir el problema y determinar el resultado deseado. Esto lo guiará hacia la elección de una solución adecuada centrada en la IA, como el aprendizaje automático (ML) para el procesamiento de datos o la visión por computadora (CV) para extraer información significativa de imágenes y videos digitales.
La calidad y cantidad de datos procesados mediante algoritmos de IA también es crucial. Los algoritmos de IA son potentes pero requieren datos de alta calidad para producir los resultados deseados. Es esencial garantizar que los datos se verifiquen, limpien y organicen de acuerdo con los requisitos específicos del proyecto.
Existen muchas aplicaciones de la IA y la selección del mejor lenguaje de programación depende de los requisitos de su proyecto. Los diferentes lenguajes de programación destacan en tareas específicas relacionadas con la IA, por lo que elegir el lenguaje apropiado depende de lo que se debe lograr en una aplicación determinada.
El lenguaje de programación que elija afecta: ● El nivel de facilidad en la programación de aplicaciones de IA. ● La gama de herramientas, bibliotecas y marcos a su disposición. ● La disponibilidad de documentación y apoyo de la comunidad.
Los 5 principales lenguajes de programación para el desarrollo de IA:
Los cinco lenguajes de programación principales en el campo de la IA son Python, C++, R, MATLAB y Java. Sin embargo, es importante considerar qué idioma aprender primero antes de profundizar en cada uno.
En general, Python se considera el punto de partida ideal para principiantes debido a su facilidad de uso, versatilidad y abundancia de bibliotecas de aprendizaje automático. Después de dominar Python, la elección de qué idioma aprender a continuación debe basarse en las aspiraciones profesionales individuales.
Pitón
Python es sin duda el lenguaje de desarrollo de IA más utilizado. Su extensa biblioteca y conjunto de herramientas dedicadas al aprendizaje automático y la ciencia de datos lo convierten en una excelente alternativa para los principiantes. Python es sencillo de aprender y tiene una sintaxis fácil de leer. Su atractivo surge de su adaptabilidad en el desarrollo web, análisis de datos e informática científica.
La popularidad de Python en la investigación de IA se evidencia en el hecho de que, según el estudio Kaggle de 2021, es el lenguaje de programación más popular entre los científicos de datos; además, empresas como Google, Facebook y Microsoft eligen Python para el desarrollo de IA.
Bibliotecas Python para el desarrollo de IA:
Python tiene muchas bibliotecas y herramientas diseñadas explícitamente para el desarrollo de IA. Algunas de las bibliotecas populares incluyen:
● TensorFlow es una biblioteca de software de código abierto para flujo de datos y programación diferenciable en diversas tareas. Es una biblioteca popular para crear y entrenar modelos de aprendizaje automático.
● Keras: Keras es una API de red neuronal de alto nivel basada en Python que puede operar sobre TensorFlow, CNTK o Theano. Está diseñado únicamente para permitir una experimentación rápida con redes neuronales profundas.
● Scikit-learn: Scikit-learn es una biblioteca del lenguaje de programación Python para aprendizaje automático que está disponible sin costo alguno. Ofrece una variedad de algoritmos para clasificación y agrupación, que incluyen, entre otros, máquinas de vectores de soporte, bosques aleatorios y k-medias.
● PyTorch: PyTorch es una biblioteca de aprendizaje de IA de código abierto basada en la biblioteca Torch. Esta herramienta encuentra aplicaciones en varios campos, incluidos, entre otros, el procesamiento del lenguaje natural y la visión por computadora.
R
R es un lenguaje informático y un entorno para cálculos estadísticos y gráficos. Es popular en aplicaciones de análisis de datos y aprendizaje automático. R ofrece una amplia gama de enfoques estadísticos y gráficos y un gran conjunto de paquetes de análisis de datos y aprendizaje automático, como Caret, MLR y Tidymodels. La fortaleza de R está en el análisis estadístico, lo que lo hace muy adecuado para aplicaciones de IA con uso intensivo de datos.
Tiene una amplia variedad de modelos estadísticos, como regresión lineal y no lineal, análisis de series temporales y análisis de supervivencia. R también es un excelente lenguaje de visualización de datos, lo que simplifica la generación de gráficos y diagramas interactivos para visualizar los resultados de los modelos de IA.
Debido a la prominencia de R en el desarrollo de la IA, se han creado varios paquetes y bibliotecas especializados, incluido el paquete de aprendizaje profundo KerasR y el paquete de aprendizaje por refuerzo Reinforcement Learning.
Bibliotecas R para el desarrollo de IA:
Existen varias bibliotecas de R que se utilizan habitualmente para el desarrollo de IA. Algunos de ellos son:
● caret: una biblioteca completa para el aprendizaje automático, que incluye preprocesamiento de datos, selección de funciones, ajuste de modelos y evaluación. ● mlr: una interfaz de alto nivel para varios algoritmos de aprendizaje automático, incluido el aprendizaje profundo, máquinas de vectores de soporte, bosques aleatorios y más. ● mxnet: una biblioteca flexible y eficiente para el aprendizaje profundo, con soporte para capacitación distribuida y una variedad de lenguajes de programación.
Java
Java es un lenguaje de programación de alto rendimiento utilizado en varios sectores, incluida la investigación de inteligencia artificial. Java es excelente para crear modelos de aprendizaje automático debido a sus potentes capacidades de programación orientada a objetos y su completo soporte de biblioteca.
Java se utiliza para crear aplicaciones de inteligencia artificial como chatbots, asistentes virtuales y sistemas de reconocimiento de voz. Las principales bibliotecas de Java utilizadas en el desarrollo de IA incluyen Weka, Deeplearning4j y Mahout.
El procesamiento del lenguaje natural, la identificación de imágenes y el reconocimiento de audio son algunas aplicaciones de inteligencia artificial que emplean Java. Deeplearning4j, DL4J y Neuroph son las principales bibliotecas de Java para el desarrollo de IA.
Bibliotecas Java para el desarrollo de IA:
● Deeplearning4j, que es una biblioteca de aprendizaje profundo diseñada específicamente para operar en la máquina virtual Java. Proporciona soporte para varios algoritmos de aprendizaje profundo, incluidas redes neuronales convolucionales y recurrentes. ● Weka es otra biblioteca que proporciona una colección de algoritmos para fines de aprendizaje automático. Estos algoritmos están diseñados para ejecutar actividades de minería de datos como preprocesamiento, clasificación, agrupamiento y regresión, entre otras. ● Finalmente, Apache Mahout es una biblioteca de aprendizaje automático que incluye algoritmos para agrupación en clústeres, clasificación y filtrado colaborativo, y se puede utilizar para crear aplicaciones escalables de aprendizaje automático que se ejecutan en Apache Hadoop.
C++
C++ es un lenguaje de programación popular para crear sistemas de alto rendimiento y la IA no es una excepción. Es una excelente alternativa para crear aplicaciones de IA debido a su velocidad, eficiencia y capacidad para manejar enormes conjuntos de datos. C++ se utiliza ampliamente para desarrollar sistemas de procesamiento de lenguaje natural y visión por computadora.
C++ es conocido por su velocidad y rendimiento, lo que lo convierte en un lenguaje perfecto para desarrollar sistemas de inteligencia artificial de alto rendimiento. Es una opción popular para crear aplicaciones que exigen muchos cálculos y potencia de procesamiento, como la visión por computadora y la robótica.
C++ es un lenguaje de alto nivel, lo que significa que está más cerca del lenguaje humano y más fácil de leer y escribir que los lenguajes de bajo nivel como el ensamblador. Se utiliza ampliamente en el desarrollo de sistemas operativos, controladores de dispositivos y otro software del sistema. También se utiliza en el desarrollo de aplicaciones de software a gran escala, como videojuegos, sistemas financieros y simulaciones científicas.
C++ es un lenguaje de programación en continua evolución y ha habido varios desarrollos recientes en el lenguaje. La próxima versión del estándar C++, C++23, está actualmente en desarrollo y se espera que introduzca varias características nuevas, incluidas mejoras en módulos y rutinas.
Bibliotecas C++ para el desarrollo de IA:
Hay numerosas bibliotecas C++ ampliamente utilizadas disponibles para el desarrollo de IA. Éstas incluyen:
● TensorFlow, una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto desarrollada por Google, que se utiliza ampliamente para construir redes neuronales y otras aplicaciones de IA.
● Caffe es otro marco de aprendizaje profundo de C++ que facilita el desarrollo de modelos de IA eficientes y expresivos, especialmente para tareas de reconocimiento de imágenes y visión por computadora.
● Shark también es una biblioteca C++ altamente adaptable para aprendizaje automático que ofrece una variedad de algoritmos para aprendizaje basado en kernel, optimización lineal y no lineal y redes neuronales.
MATLAB
MATLAB es un lenguaje de programación de alto nivel y un entorno interactivo ampliamente utilizado en diversos campos como la ingeniería, la física, las matemáticas y las finanzas. Es una poderosa herramienta para cálculo numérico y análisis de datos, capaz de manejar operaciones matemáticas complejas como manipulación de matrices, resolución de sistemas de ecuaciones y optimización.
MATLAB es particularmente popular en las comunidades científica y de ingeniería por su capacidad para crear prototipos y probar algoritmos rápidamente y sus ricas capacidades de visualización. Una de las ventajas de MATLAB es su extensa biblioteca de funciones y cajas de herramientas integradas, que permiten a los usuarios realizar de manera eficiente una amplia gama de tareas, desde procesamiento de señales y análisis de imágenes hasta diseño de sistemas de control y modelado financiero.
Además, MATLAB tiene una interfaz fácil de usar que facilita la escritura y depuración de código, así como la visualización y análisis de datos. MATLAB admite la creación de aplicaciones independientes y la integración con otros lenguajes como C++ y Java.
¡Hecho de la diversión!
¿Sabía que inicialmente el curso de aprendizaje automático de Andrew Ng se impartía con MATLAB? Sin embargo, en 2022, cuando Andrew y sus equipos de DeepLearning.AI y la Universidad de Stanford actualizaron la especialización en aprendizaje automático, lograron una mejora significativa al hacer la transición a Python.
Se recomienda que no intentes aprender dos idiomas simultáneamente. En su lugar, primero dé prioridad a dominar Python. Una vez que hayas alcanzado un cierto nivel de dominio en Python, podrás ampliar tus horizontes en función de tus objetivos profesionales.
¡No utilices estos lenguajes de programación!
Si bien no existe un lenguaje de programación específico que pueda etiquetarse como "malo" para la IA, algunos lenguajes pueden no ser tan adecuados para determinadas tareas de la IA.
● Por ejemplo, lenguajes como C y Assembly, que son lenguajes de bajo nivel, pueden no ser la mejor opción para desarrollar aplicaciones de IA debido a su complejidad y falta de soporte integrado para abstracciones de alto nivel comúnmente utilizadas en IA. ● lenguajes como PHP y Ruby, que están diseñados principalmente para el desarrollo web, pueden no ser adecuados para tareas de IA, ya que carecen de bibliotecas y herramientas sólidas diseñadas específicamente para IA. ● Fortran es el preferido principalmente por científicos e ingenieros, pero su aprendizaje presenta un desafío y carece de numerosas funciones fáciles de usar, lo que resulta en un desarrollo desafiante.
Lenguajes de programación utilizados en la tecnología blockchain.
Hay varios lenguajes utilizados en el desarrollo de blockchain, como
● Solidez, óxido y listo. Solidity es el lenguaje más popular para desarrollar contratos inteligentes en la cadena de bloques Ethereum, mientras que Rust y Go están ganando popularidad para construir infraestructura de cadena de bloques y aplicaciones descentralizadas. ● Además, existen herramientas y marcos de desarrollo de blockchain específicos disponibles que utilizan lenguajes de programación e inteligencia artificial, como Hyperledger Fabric, Corda y TensorFlow. Estas herramientas y marcos permiten a los desarrolladores crear aplicaciones basadas en blockchain con mayor seguridad, escalabilidad y rendimiento.
¡Hecho de la diversión!
Lisp, inventado en 1958 por John McCarthy, tiene una rica historia de uso en la investigación y el desarrollo de inteligencia artificial (IA). De hecho, Lisp fue uno de los primeros lenguajes de programación que se utilizó para la IA y, a menudo, se lo denomina "lenguaje de IA". A pesar de su antigüedad, Lisp sigue siendo un lenguaje popular en la comunidad de IA y todavía se utiliza ampliamente en la actualidad.
De hecho, Lisp tiene la distinción de ser el segundo lenguaje de programación de alto nivel más antiguo que todavía se utiliza ampliamente, después de FORTRAN. La longevidad y continua relevancia de Lisp son un testimonio de su versatilidad y poder, especialmente en el campo de la IA.
Conclusión:
Elegir el lenguaje de programación adecuado es esencial para el desarrollo de la IA y la elección del lenguaje depende de los requisitos específicos de la aplicación de IA. Python es el lenguaje más popular para el desarrollo de IA, seguido de R, Java, C++ y MATLAB. Estos lenguajes ofrecen potentes bibliotecas y herramientas para crear e implementar modelos de IA. Mantenerse actualizado con los últimos avances en lenguajes de programación de IA también es crucial para crear aplicaciones de IA eficientes y responsables.
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