L’intelligenza artificiale sta alterando il mondo come lo conosciamo, dai veicoli a guida autonoma agli assistenti virtuali. Ma come si fa a creare applicazioni IA? Per padroneggiare lo sviluppo dell'intelligenza artificiale, devi prima avere solide basi nei linguaggi di programmazione realizzati espressamente per l'apprendimento automatico e la scienza dei dati.
Questo blog esplorerà i 5 principali linguaggi di programmazione che dovresti imparare per lo sviluppo dell'intelligenza artificiale e il motivo per cui sono essenziali per creare applicazioni IA all'avanguardia. Che tu sia un principiante o uno sviluppatore esperto, questa guida ti aiuterà a sbloccare tutto il potenziale dello sviluppo dell'intelligenza artificiale.
Cos'è l'intelligenza artificiale?
L'intelligenza artificiale (AI) si riferisce allo sviluppo di sistemi informatici in grado di eseguire compiti che tipicamente richiedono l'intelligenza umana, come la percezione visiva, il riconoscimento vocale, il processo decisionale e l'elaborazione del linguaggio naturale.
L’intelligenza artificiale si ottiene attraverso l’uso di algoritmi, modelli matematici e tecniche statistiche che consentono alle macchine di apprendere e fare previsioni o decisioni basate sui dati immessi.
Come puoi creare un'applicazione AI?
L’intelligenza artificiale ha rivoluzionato la risoluzione dei problemi introducendo strumenti nuovi e complessi. Tuttavia, l’intelligenza artificiale non è una soluzione unica per tutte le sfide di programmazione: lo sviluppo di un programma basato sull’intelligenza artificiale richiede un’attenta pianificazione e considerazione.
Il primo passo verso la creazione di un'applicazione AI è definire il problema e determinare il risultato desiderato. Ciò ti guiderà verso la scelta di una soluzione appropriata incentrata sull'intelligenza artificiale, come l'apprendimento automatico (ML) per l'elaborazione dei dati o la visione artificiale (CV) per estrarre informazioni significative da immagini e video digitali.
Fondamentali sono anche la qualità e la quantità dei dati elaborati mediante algoritmi di intelligenza artificiale. Gli algoritmi di intelligenza artificiale sono potenti ma richiedono dati di alta qualità per produrre i risultati desiderati. È essenziale garantire che i dati vengano controllati, puliti e organizzati in base ai requisiti specifici del progetto.
Esistono molte applicazioni dell'intelligenza artificiale e la scelta del miglior linguaggio di programmazione dipende dai requisiti del tuo progetto. Diversi linguaggi di programmazione eccellono in compiti specifici legati all'intelligenza artificiale, quindi la scelta del linguaggio appropriato dipende da ciò che deve essere ottenuto in una determinata applicazione.
Il linguaggio di programmazione scelto influisce su: ● Il livello di facilità nella programmazione delle applicazioni IA. ● La gamma di strumenti, librerie e framework a tua disposizione. ● La disponibilità di documentazione e supporto da parte della comunità.
I 5 migliori linguaggi di programmazione per lo sviluppo dell'intelligenza artificiale:
I 5 principali linguaggi di programmazione nel campo dell'intelligenza artificiale sono Python, C++, R, MATLAB e Java. Tuttavia, è importante considerare quale lingua imparare prima prima di approfondire ciascuna di esse.
In generale, Python è considerato il punto di partenza ideale per i principianti grazie alla sua natura user-friendly, alla sua versatilità e all’abbondanza di librerie di machine learning. Dopo aver padroneggiato Python, la scelta di quale lingua imparare successivamente dovrebbe essere basata sulle aspirazioni di carriera individuali.
Pitone
Python è senza dubbio il linguaggio di sviluppo AI più utilizzato. La sua vasta libreria e il set di strumenti dedicati all'apprendimento automatico e alla scienza dei dati lo rendono un'ottima alternativa per i principianti. Python è semplice da imparare e ha una sintassi di facile lettura. Il suo fascino deriva dalla sua adattabilità allo sviluppo web, all'analisi dei dati e al calcolo scientifico.
La popolarità di Python nella ricerca sull’intelligenza artificiale è dimostrata dal fatto che, secondo lo studio Kaggle del 2021, è il linguaggio di programmazione più popolare tra i data scientist; inoltre, aziende come Google, Facebook e Microsoft scelgono Python per lo sviluppo dell’intelligenza artificiale.
Librerie Python per lo sviluppo dell'intelligenza artificiale:
Python ha molte librerie e strumenti progettati esplicitamente per lo sviluppo dell'intelligenza artificiale. Alcune delle librerie popolari includono:
● TensorFlow è una libreria software open source per il flusso di dati e la programmazione differenziabile in varie attività. È una libreria popolare per la creazione e il training di modelli di machine learning.
● Keras: Keras è un'API di rete neurale di alto livello basata su Python che può funzionare su TensorFlow, CNTK o Theano. È progettato esclusivamente per consentire la sperimentazione rapida con reti neurali profonde.
● Scikit-learn: Scikit-learn è una libreria del linguaggio di programmazione Python per l'apprendimento automatico disponibile gratuitamente. Offre una gamma di algoritmi per la classificazione e il clustering, incluso ma non limitato al supporto di macchine vettoriali, foreste casuali e k-mean.
● PyTorch: PyTorch è una libreria di apprendimento AI open source basata sulla libreria Torch. Questo strumento trova le sue applicazioni in vari campi, inclusi ma non limitati all'elaborazione del linguaggio naturale e alla visione artificiale.
R
R è un linguaggio informatico e un ambiente per il calcolo statistico e la grafica. È popolare nelle applicazioni di analisi dei dati e di apprendimento automatico. R offre un'ampia gamma di approcci statistici e grafici e un ampio set di pacchetti di machine learning e analisi dei dati come Caret, MLR e Tidymodels. Il punto di forza di R risiede nell’analisi statistica, che lo rende adatto per applicazioni di intelligenza artificiale ad alta intensità di dati.
Dispone di un'ampia varietà di modelli statistici, come la regressione lineare e non lineare, l'analisi delle serie temporali e l'analisi della sopravvivenza. R è anche un ottimo linguaggio di visualizzazione dei dati, che semplifica la generazione di grafici e grafici interattivi per visualizzare i risultati dei modelli di intelligenza artificiale.
A causa dell’importanza di R nello sviluppo dell’intelligenza artificiale, sono stati creati vari pacchetti e librerie specializzati, tra cui il pacchetto di deep learning KerasR e il pacchetto di apprendimento per rinforzo Reinforcement Learning.
Librerie R per lo sviluppo dell'intelligenza artificiale:
Esistono diverse librerie R comunemente utilizzate per lo sviluppo dell'intelligenza artificiale. Alcuni di loro sono:
● caret: una libreria completa per l'apprendimento automatico, inclusa la preelaborazione dei dati, la selezione delle funzionalità, l'ottimizzazione del modello e la valutazione. ● mlr: un'interfaccia di alto livello per diversi algoritmi di machine learning, tra cui deep learning, macchine a vettori di supporto, foreste casuali e altro ancora. ● mxnet: una libreria flessibile ed efficiente per il deep learning, con supporto per la formazione distribuita e una varietà di linguaggi di programmazione.
Giava
Java è un linguaggio di programmazione ad alte prestazioni utilizzato in vari settori, tra cui la ricerca sull'intelligenza artificiale. Java è ottimo per creare modelli di machine learning grazie alle sue potenti capacità di programmazione orientata agli oggetti e al supporto completo delle librerie.
Java viene utilizzato per creare applicazioni AI come chatbot, assistenti virtuali e sistemi di riconoscimento vocale. Le principali librerie Java utilizzate nello sviluppo dell'intelligenza artificiale includono Weka, Deeplearning4j e Mahout.
L'elaborazione del linguaggio naturale, l'identificazione delle immagini e il riconoscimento audio sono alcune applicazioni di intelligenza artificiale che utilizzano Java. Deeplearning4j, DL4J e Neuroph sono le principali librerie Java per lo sviluppo dell'intelligenza artificiale.
Librerie Java per lo sviluppo dell'intelligenza artificiale:
● Deeplearning4j, una libreria di deep learning progettata specificatamente per funzionare sulla Java Virtual Machine. Fornisce supporto per vari algoritmi di deep learning, comprese le reti neurali convoluzionali e ricorrenti. ● Weka è un'altra libreria che fornisce una raccolta di algoritmi per scopi di apprendimento automatico. Questi algoritmi sono progettati per eseguire attività di data mining come pre-elaborazione, classificazione, clustering e regressione, tra le altre. ● Infine, Apache Mahout è una libreria di machine learning che include algoritmi per il clustering, la classificazione e il filtraggio collaborativo e può essere utilizzata per creare applicazioni di machine learning scalabili eseguite su Apache Hadoop.
C++
C++ è un linguaggio di programmazione popolare per la creazione di sistemi ad alte prestazioni e l'intelligenza artificiale non fa eccezione. È un'ottima alternativa per la creazione di applicazioni IA grazie alla sua velocità, efficienza e capacità di gestire enormi set di dati. Il C++ è ampiamente utilizzato per sviluppare sistemi di visione artificiale e di elaborazione del linguaggio naturale.
Il C++ è noto per la sua velocità e prestazioni, che lo rendono un linguaggio perfetto per lo sviluppo di sistemi di intelligenza artificiale ad alte prestazioni. È una scelta popolare per la creazione di applicazioni che richiedono molti calcoli e potenza di elaborazione, come la visione artificiale e la robotica.
Il C++ è un linguaggio di alto livello, il che significa che è più vicino al linguaggio umano e più facile da leggere e scrivere rispetto ai linguaggi di basso livello come l'assembly. È ampiamente utilizzato nello sviluppo di sistemi operativi, driver di dispositivi e altri software di sistema. Viene utilizzato anche nello sviluppo di applicazioni software su larga scala, come videogiochi, sistemi finanziari e simulazioni scientifiche.
Il C++ è un linguaggio di programmazione in continua evoluzione e ci sono stati diversi sviluppi recenti nel linguaggio. La prossima versione dello standard C++, C++23, è attualmente in sviluppo e si prevede che introdurrà diverse nuove funzionalità, inclusi miglioramenti ai moduli e alle coroutine.
Librerie C++ per lo sviluppo dell'intelligenza artificiale:
Sono disponibili numerose librerie C++ ampiamente utilizzate per lo sviluppo di intelligenza artificiale. Questi includono:
● TensorFlow, una libreria di machine learning open source sviluppata da Google, ampiamente utilizzata per costruire reti neurali e altre applicazioni di intelligenza artificiale.
● Caffe è un altro framework di deep learning C++ che facilita lo sviluppo di modelli di intelligenza artificiale efficienti ed espressivi, in particolare per attività di visione artificiale e riconoscimento delle immagini.
● Shark è anche una libreria C++ altamente adattabile per l'apprendimento automatico che offre una varietà di algoritmi per l'apprendimento basato sul kernel, l'ottimizzazione lineare e non lineare e le reti neurali.
MATLAB
MATLAB è un linguaggio di programmazione di alto livello e un ambiente interattivo ampiamente utilizzato in vari campi come ingegneria, fisica, matematica e finanza. È un potente strumento per il calcolo numerico e l'analisi dei dati, in grado di gestire operazioni matematiche complesse come la manipolazione di matrici, la risoluzione di sistemi di equazioni e l'ottimizzazione.
MATLAB è particolarmente popolare nelle comunità ingegneristiche e scientifiche per la sua capacità di prototipare e testare rapidamente algoritmi e per le sue ricche capacità di visualizzazione. Uno dei vantaggi di MATLAB è la sua vasta libreria di funzioni e toolbox integrati, che consentono agli utenti di eseguire in modo efficiente un'ampia gamma di attività, dall'elaborazione del segnale e l'analisi delle immagini alla progettazione di sistemi di controllo e alla modellazione finanziaria.
Inoltre, MATLAB dispone di un'interfaccia intuitiva che semplifica la scrittura e il debug del codice, nonché la visualizzazione e l'analisi dei dati. MATLAB supporta la creazione di applicazioni autonome e l'integrazione con altri linguaggi come C++ e Java.
Fatto divertente!
Sapevi che inizialmente il corso di Machine Learning di Andrew Ng veniva tenuto con MATLAB? Tuttavia, nel 2022, quando Andrew e i suoi team di DeepLearning.AI e Stanford University hanno aggiornato la specializzazione in Machine Learning, hanno apportato un miglioramento significativo passando a Python.
Si consiglia di non tentare di imparare due lingue contemporaneamente. Invece, dai la priorità inizialmente a diventare esperto in Python. Una volta raggiunto un certo livello di padronanza di Python, puoi ampliare i tuoi orizzonti in base ai tuoi obiettivi professionali.
Non utilizzare questi linguaggi di programmazione!
Sebbene non esista un linguaggio di programmazione specifico che possa essere etichettato come “cattivo” per l’intelligenza artificiale, alcuni linguaggi potrebbero non essere adatti a determinati compiti dell’intelligenza artificiale.
● Ad esempio, linguaggi come C e Assembly, che sono linguaggi di basso livello, potrebbero non essere la scelta migliore per lo sviluppo di applicazioni di intelligenza artificiale a causa della loro complessità e della mancanza di supporto integrato per le astrazioni di alto livello comunemente utilizzate nell'intelligenza artificiale. ● linguaggi come PHP e Ruby, progettati principalmente per lo sviluppo web, potrebbero non essere adatti per le attività di intelligenza artificiale, poiché mancano di librerie e strumenti robusti progettati specificamente per l'intelligenza artificiale. ● Fortran è preferito principalmente da scienziati e ingegneri, ma rappresenta una sfida da apprendere e manca di numerose funzioni facili da usare, il che si traduce in uno sviluppo impegnativo.
Linguaggi di programmazione utilizzati nella tecnologia blockchain
Esistono diversi linguaggi utilizzati nello sviluppo blockchain, come ad esempio
● Solidità, ruggine e via. La solidità è il linguaggio più popolare per lo sviluppo di contratti intelligenti sulla blockchain di Ethereum, mentre Rust e Go stanno guadagnando popolarità per la costruzione di infrastrutture blockchain e applicazioni decentralizzate. ● Inoltre, sono disponibili framework e strumenti specifici per lo sviluppo della blockchain che utilizzano linguaggi di programmazione e intelligenza artificiale, come Hyperledger Fabric, Corda e TensorFlow. Questi strumenti e framework consentono agli sviluppatori di creare applicazioni basate su blockchain con sicurezza, scalabilità e prestazioni migliorate.
Fatto divertente!
Lisp, inventato nel 1958 da John McCarthy, ha una ricca storia di utilizzo nella ricerca e nello sviluppo dell'intelligenza artificiale (AI). In effetti, Lisp è stato uno dei primi linguaggi di programmazione ad essere utilizzato per l’intelligenza artificiale e viene spesso definito “linguaggio AI”. Nonostante la sua età, il Lisp rimane un linguaggio popolare nella comunità dell’intelligenza artificiale ed è ancora ampiamente utilizzato oggi.
È un dato di fatto, Lisp detiene la particolarità di essere il secondo linguaggio di programmazione di alto livello più antico ancora ampiamente utilizzato, dopo FORTRAN. La longevità e la continua rilevanza del Lisp testimoniano la sua versatilità e potenza, soprattutto nel campo dell'intelligenza artificiale.
Conclusione:
La scelta del giusto linguaggio di programmazione è essenziale per lo sviluppo dell'IA e la scelta del linguaggio dipende dai requisiti specifici dell'applicazione AI. Python è il linguaggio più popolare per lo sviluppo dell'intelligenza artificiale, seguito da R, Java, C++ e MATLAB. Questi linguaggi offrono potenti librerie e strumenti per la creazione e la distribuzione di modelli di intelligenza artificiale. Rimanere aggiornati con gli ultimi sviluppi nei linguaggi di programmazione dell’intelligenza artificiale è fondamentale anche per creare applicazioni di intelligenza artificiale efficienti e responsabili.
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