Nachdem die Entwicklung der künstlichen Intelligenz (KI) jahrzehntelang eher stagnierte, erlebt sie nun eine Phase starker Beschleunigung. Da sich die Nachfrage nach KI-Fähigkeiten in den letzten Jahren mehr als verdoppelt hat, ist eine Karriere im Bereich KI für Menschen mit Interesse an Data Science und Software-Engineering zu einer äußerst attraktiven Option geworden.
Nach dem jüngsten Bericht „Sizing the Prize“ von PwC wird das globale BIP aufgrund von KI im Jahr 2030 voraussichtlich um 14 Prozent (oder 15,7 Billionen US-Dollar) höher sein. Das macht sie zur bedeutendsten kommerziellen Chance in der heutigen Wirtschaft.
Da KI die Produktivität, die Produktqualität und den Konsum steigert, werden die dramatischsten Branchenzuwächse bei Finanzdienstleistungen, im Gesundheitswesen und im Einzelhandel zu verzeichnen sein. KI eröffnet sowohl für Unternehmen als auch für Software-Ingenieure eine ganz neue Welt der Möglichkeiten. Wenn Sie diese Chance nutzen möchten, fragen Sie sich vielleicht, wo Sie anfangen sollen.
Sie könnten sich Fragen stellen wie: Was ist der schnellste Weg zu einer Karriere in der KI oder was ist die beste Programmiersprache für KI?
Die Antwort auf diese Fragen hängt von Ihrem Wissen und Ihrer Erfahrung, der Art des KI-Projekts, an dem Sie interessiert sind, und den aktuellen (und zukünftigen) Branchentrends ab. Im Moment gibt es keine spezielle KI-Sprache für dieses Technologiefeld, sondern es wird eine Vielzahl von gängigen Programmiersprachen unterstützt.
Um Ihre Chancen auf einen schnellen Berufseinstieg in der KI zu verbessern, sollten Sie jedoch KI-Programmiersprachen lernen, die von mehreren Bibliotheken für maschinelles Lernen (ML) und Deep Learning (DL) unterstützt werden. Sie werden eine KI-Sprache lernen, die von einem gesunden Ökosystem von Tools, Support-Paketen und einer großen Gemeinschaft von Programmierern profitiert.
Nachdem Sie all das gesagt haben, gibt es immer noch eine Menge Optionen, die Sie in Betracht ziehen können, also lassen Sie uns gleich eintauchen!
Die besten Programmiersprachen für KI
Python
Wenn es um KI-Programmiersprachen geht, führt Python die Meute mit seiner beispiellosen Community-Unterstützung und vorgefertigten Bibliotheken (wie NumPy, Pandas, Pybrain und SciPy) an, die die KI-Entwicklung beschleunigen. Zum Beispiel können Sie bewährte Bibliotheken wie Scikit-Learn für ML nutzen und regelmäßig aktualisierte Bibliotheken wie Apache MXNet, PyTorch und TensorFlow für DL-Projekte verwenden.
Für Natural Language Processing (NLP) können Sie mit NLTK auf die alte Schule setzen oder die Vorteile des blitzschnellen SpaCy nutzen. Python ist die führende Programmiersprache für NLP wegen seiner einfachen Syntax, Struktur und dem reichhaltigen Textverarbeitungswerkzeug.
Doch obwohl es manchmal als die beste Programmiersprache für KI bezeichnet wird, müssen Sie über die fünf verschiedenen Paketsysteme hinwegsehen, die alle auf unterschiedliche Art und Weise aufgebrochen sind, über einige Probleme mit dem Weißabgleich und über die Trennung zwischen Python 2 und Python 3.
Aber im Großen und Ganzen macht es durchaus Sinn, Python zu lernen, da es die umfassendsten Frameworks sowohl für DL als auch für ML bietet. Da diese hochflexible KI-Sprache plattformunabhängig ist, müssen Sie nur geringfügige Änderungen am Code vornehmen, um ihn in einem neuen Betriebssystem zum Laufen zu bringen.
(Nutzen Sie diesen kostenlosen Lehrplan, um eine solide Grundlage in ML aufzubauen, mit prägnanten, aber dennoch strengen und praxisnahen Python-Tutorials.)
Java
Wir können nicht über die beste Programmiersprache für KI diskutieren, ohne über die objektorientierte Programmiersprache Java zu sprechen. Seit ihrem Erscheinen im Jahr 1995 hat sich Java zu einer hochgradig portablen, wartbaren und transparenten Sprache entwickelt, die von einer Vielzahl von Bibliotheken unterstützt wird.
Wie einige der Programmiersprachen auf dieser Liste ist auch Java sehr benutzerfreundlich, leicht zu debuggen und läuft plattformübergreifend, ohne dass eine zusätzliche Neukompilierung erforderlich ist. Das liegt daran, dass seine Virtual Machine Technology den Code auf allen von Java unterstützten Plattformen laufen lässt.
Wenn es um die Arbeit mit NLP geht, ist es einfach, genügend Unterstützung durch die lebendige Community zu finden, die sich um dieses Thema gebildet hat. Da Java einen nahtlosen Zugang zu Big-Data-Plattformen wie Apache Spark und Apache Hadoop ermöglicht, hat es seinen Platz in der datenanalytischen KI-Entwicklung zementiert.
Wenn Sie noch mehr Gründe brauchen, um Java zu lernen, bedenken Sie die Tatsache, dass es nahtlos mit den Algorithmen von Suchmaschinen zusammenarbeitet, die Verbindungen zwischen den Benutzern verbessert und sein vereinfachtes Framework große Projekte effizient unterstützt.
Julia
Wenn eine Aufgabe leistungsstarke numerische Berechnungen und Analysen erfordert, ist Julia (entwickelt vom MIT) die beste Programmiersprache für KI-Projekte. Sie wurde explizit dafür entwickelt, sich auf die numerischen Berechnungen zu konzentrieren, die für KI erforderlich sind, und Sie können Ergebnisse ohne die typische Anforderung einer separaten Kompilierung erhalten. Ihr zentrales Programmierparadigma umfasst ein Typsystem mit parametrischem Polymorphismus und mehrfachen Dispatch-Fähigkeiten.
Im Gegensatz zu den oben genannten Sprachen ist Julia im Moment nicht gerade die „Go-to“-Sprache. Daher wird sie auch nicht von einer Fülle von Bibliotheken oder einer schnell wachsenden Community unterstützt.
Als Open-Source-Sprache (unter einer liberalen MIT-Lizenz) steigt ihre Popularität jedoch langsam an. Wrapper wie TensorFlow.jl und Mocha bieten exzellente Unterstützung für DL, es gibt also Hilfe – nur nicht so viel wie bei Python.
Einer der Hauptvorteile der Arbeit mit Julia ist die Fähigkeit, Algorithmen aus Forschungsarbeiten verlustfrei in Code zu übersetzen. Das reduziert das Modellrisiko erheblich und erhöht die Sicherheit.
Die KI-Programmierung mit Julia reduziert Fehler und senkt die Kosten, weil sie die vertraute Syntax und die einfache Bedienung von Sprachen wie C++, Python und R kombiniert.
Haskell
Haskell ist eine in den 1990er Jahren entwickelte standardisierte, stark statisch typisierende (allgemeine) Sprache mit nicht-strikter Semantik (basierend auf der Programmiersprache Miranda).
Seine Popularität konzentriert sich vor allem auf akademische Kreise, aber auch Tech-Giganten wie Facebook und Google sind dafür bekannt, es zu verwenden. Haskell wird in Forschungsprojekten eingesetzt, weil es eingebettete domänenspezifische Sprachen unterstützt, die in der Programmiersprachenforschung und der KI eine wichtige Rolle spielen.
Im Gegensatz zu Java eignet sich Haskell perfekt für die Beschäftigung mit abstrakter Mathematik, da es ausdrucksstarke und effiziente Bibliotheken zur Erstellung von KI-Algorithmen ermöglicht. Zum Beispiel nutzt HLearn gängige algebraische Strukturen wie Module und Monoide, um einfache ML-Algorithmen auszudrücken und zu beschleunigen.
Während man diese Algorithmen in jeder KI-Sprache kodieren kann, sind sie in Haskell weitaus ausdrucksstärker als in anderen Sprachen, während sie gleichzeitig ein akzeptables Leistungsniveau beibehalten.
Es ist auch ein ausgezeichneter Host für probabilistische Programmierung und hilft Entwicklern, Fehler während der Kompilierphase der Iteration schnell zu identifizieren. Da Haskell in Unternehmensumgebungen nicht sehr beliebt ist, können Sie nicht den gleichen Grad an Unterstützung erwarten, den Java und Python genießen.
Lisp
Während KI erst in den letzten Jahren einen signifikanten Einfluss auf die Verbraucher hat, reichen Forschung und Entwicklung in diesem Bereich bis in die 1950er Jahre zurück. Seit den frühen Tagen ist Lisp das Herzstück der KI-Entwicklung, und das gilt auch heute noch.
Manche halten es für die beste Sprache für KI, weil sie von dem Informatiker und Vater der KI John McCarthy im Jahr 1958 geschaffen wurde. Sie ist auch deshalb so gut für die KI-Entwicklung geeignet, weil ihre einzigartigen Eigenschaften die effektive Verarbeitung von symbolischen Informationen ermöglichen.
Lisp kann als eine praktische mathematische Notation für Computerprogramme beschrieben werden. KI-Entwickler wenden sich bei KI-Projekten, die viel mit ML zu tun haben, oft an Lisp, weil es schnelle Prototyping-Fähigkeiten, Unterstützung für symbolische Ausdrücke und eine Bibliothek von Auflistungstypen bietet und sehr flexibel und anpassungsfähig an ihre Problemlösungsbedürfnisse ist.
Es ist auch unter den KI-Programmiersprachen beliebt, weil es die einfache dynamische Erstellung neuer Objekte mit automatischer Garbage Collection ermöglicht. Während das Programm noch läuft, können Sie auch die interaktive Auswertung von Ausdrücken und die gleichzeitige Neukompilierung von Funktionen oder Dateien aktivieren.
In den letzten Jahren sind jedoch einige der Hauptmerkmale, die sie zu etwas Besonderem gemacht haben, in verschiedene andere Sprachen gewandert, so dass sie in der Welt der KI nicht mehr so einzigartig ist.
Während es schwierig ist, eine Sprache als die beste Programmiersprache für KI auszuwählen, würden die fünf oben aufgeführten Sprachen es wahrscheinlich in die Top 10 von jedem schaffen. Viele andere Programmiersprachen können für KI genutzt werden, darunter C++, R und Prolog, so dass es wirklich auf Sie und die einzigartigen Anforderungen des Projekts ankommt.
Wenn ich gezwungen wäre, eine Sprache als beste Programmiersprache für KI zu wählen, würde ich Python wählen, weil sie an der Spitze der KI-Forschung steht. Es ist auch eine Sprache, die in ML, Data Science und Cybersicherheit mehr oder weniger allgegenwärtig ist.
Wenn Sie eine Karriere als Ingenieur für maschinelles Lernen anstreben, sollten Sie sich den „Machine Learning Engineering Career Track“ von Springboard ansehen, den ersten seiner Art mit Jobgarantie.