Después de permanecer algo estancada durante décadas, la inteligencia artificial (IA) está atravesando un periodo de potente aceleración. Con la demanda de habilidades de IA que se ha duplicado en los últimos años, una carrera en IA se ha convertido en una opción muy atractiva para las personas con interés en la ciencia de los datos y la ingeniería de software.
Según el reciente informe de PwC «Sizing the Prize», se prevé que el PIB mundial sea un 14% (o 15,7 billones de dólares) más alto en 2030 debido a la IA. Esto la convierte en la oportunidad comercial más importante de la economía actual.
A medida que la IA aumenta la productividad, la calidad de los productos y el consumo, las ganancias más espectaculares del sector se producirán en los servicios financieros, la atención sanitaria y el comercio minorista. La IA abre todo un nuevo mundo de posibilidades tanto para las empresas como para los ingenieros de software, así que si estás deseando aprovechar esta oportunidad, puede que te preguntes por dónde deberías empezar.
Puede que te preguntes cosas como ¿cuál es el camino más rápido para hacer carrera en la IA o cuál es el mejor lenguaje de programación para la IA?
La respuesta a estas preguntas dependerá de tus conocimientos y experiencia, del tipo de proyecto de IA que te interese y de las tendencias actuales (y futuras) del sector. Por el momento, no existe un lenguaje de IA específico dedicado a este campo tecnológico, sino que es compatible con multitud de lenguajes de programación populares.
Sin embargo, para mejorar tus posibilidades de iniciar una carrera en IA rápidamente, querrás aprender lenguajes de programación de IA que sean compatibles con varias bibliotecas de aprendizaje automático (ML) y aprendizaje profundo (DL). Estarás aprendiendo un lenguaje de IA que se beneficia de un ecosistema saludable de herramientas, paquetes de apoyo y una gran comunidad de programadores.
Habiendo dicho todo esto, todavía hay un montón de opciones a considerar, ¡así que vamos a entrar de lleno!
Los mejores lenguajes de programación para la IA
Python
Cuando se trata de lenguajes de programación para la IA, Python lidera el paquete con su incomparable apoyo de la comunidad y las bibliotecas pre-construidas (como NumPy, Pandas, Pybrain y SciPy) que ayudan a acelerar el desarrollo de la IA. Por ejemplo, puede aprovechar bibliotecas probadas como scikit-learn para ML y utilizar bibliotecas actualizadas regularmente como Apache MXNet, PyTorch y TensorFlow para proyectos de DL.
Para el procesamiento del lenguaje natural (NLP), puede ir a la antigua usanza con NLTK o aprovechar la rapidez de SpaCy. Python es el lenguaje de codificación líder para NLP debido a su sintaxis simple, su estructura y su rica herramienta de procesamiento de texto.
Sin embargo, mientras que a veces se refiere como el mejor lenguaje de programación para la IA, tendrás que mirar más allá de sus cinco sistemas de empaquetado diferentes que se descomponen de diferentes maneras, algunos problemas de espacio en blanco y la desconexión entre Python 2 y Python 3.
Pero en el gran esquema de las cosas, tiene mucho sentido aprender Python, ya que cuenta con los marcos más completos tanto para DL como para ML. Como este lenguaje de IA altamente flexible es agnóstico a la plataforma, sólo tendrá que hacer pequeños cambios en el código para ponerlo en marcha en un nuevo sistema operativo.
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Java
No podemos hablar del mejor lenguaje de programación para la IA sin hablar del lenguaje de programación orientado a objetos, Java. Desde que surgió en 1995, Java ha crecido hasta convertirse en un lenguaje altamente portable, mantenible y transparente que se apoya en una gran cantidad de bibliotecas.
Al igual que algunos de los lenguajes de programación de esta lista, Java también es muy fácil de usar, de depurar y se ejecuta en todas las plataformas sin necesidad de realizar ninguna recompilación adicional. Esto se debe a que su tecnología de máquina virtual permite que el código se ejecute en todas las plataformas compatibles con Java.
Cuando se trata de trabajar con PNL, es fácil encontrar suficiente apoyo en la vibrante comunidad que se ha creado a su alrededor. Dado que Java permite un acceso perfecto a las plataformas de big data como Apache Spark y Apache Hadoop, ha consolidado su lugar dentro del desarrollo de IA relacionado con el análisis de datos.
Si necesitas más razones para aprender Java, considera el hecho de que funciona sin problemas con los algoritmos de los motores de búsqueda, mejora las interconexiones de los usuarios y su marco simplificado soporta proyectos a gran escala de manera eficiente.
Julia
Cuando una tarea requiera computación y análisis numérico de alto rendimiento, Julia (desarrollado por el MIT) será el mejor lenguaje de programación para proyectos de IA. Diseñado explícitamente para centrarse en la computación numérica que requiere la IA, puede obtener resultados sin el típico requisito de compilación por separado. Su paradigma de programación principal incluye un sistema de tipos con polimorfismo paramétrico y múltiples capacidades de envío.
A diferencia de los lenguajes anteriores, Julia no es exactamente el lenguaje de moda ahora mismo. Como resultado, no está apoyado por una gran cantidad de bibliotecas o una comunidad de rápido crecimiento.
Sin embargo, como un lenguaje de código abierto (bajo una licencia liberal del MIT), su popularidad está aumentando lentamente. Wrappers como TensorFlow.jl y Mocha proporcionan un excelente soporte para DL, por lo que hay ayuda ahí fuera -sólo que no la misma cantidad que Python.
Una de las principales ventajas de trabajar con Julia es su capacidad para traducir algoritmos de artículos de investigación a código sin ninguna pérdida. Esto reduce significativamente el riesgo del modelo y mejora la seguridad.
Entregar en la programación de IA con Julia reduce los errores y recorta los costes porque combina la sintaxis familiar y la facilidad de uso de lenguajes como C++, Python y R. Esto anula la necesidad de estimar un modelo en un lenguaje y reproducirlo en un lenguaje de producción más rápido.
Haskell
Haskell es un lenguaje estandarizado de tipado estático fuerte (general) desarrollado en la década de 1990 con una semántica no estricta (basada en el lenguaje de programación Miranda).
Su popularidad se concentra principalmente en los círculos académicos, pero también se sabe que lo utilizan gigantes tecnológicos como Facebook y Google. Haskell se utiliza en proyectos de investigación porque admite lenguajes de dominio específico incrustados que desempeñan un papel importante en la investigación de lenguajes de programación e IA.
A diferencia de Java, Haskell es perfecto para dedicarse a las matemáticas abstractas, ya que permite crear bibliotecas expresivas y eficientes para crear algoritmos de IA. Por ejemplo, HLearn aprovecha estructuras algebraicas comunes como módulos y monoides para expresar y acelerar la velocidad de algoritmos sencillos de ML.
Aunque se pueden codificar estos algoritmos en cualquier lenguaje de IA, Haskell los hace mucho más expresivos que otros manteniendo un nivel de rendimiento aceptable.
También es un excelente anfitrión para la programación probabilística y ayuda a los desarrolladores a identificar rápidamente los errores durante la fase de compilación de la iteración. Dado que Haskell no es muy popular en los entornos empresariales, no se puede esperar el mismo nivel de apoyo del que gozan los de Java y Python.
Lisp
Aunque la IA no ha empezado a tener un impacto significativo en el consumidor hasta hace pocos años, la investigación y el desarrollo dentro de este campo se remonta a la década de 1950. Desde los primeros días, Lisp ha estado en el centro del desarrollo de la IA, y eso sigue siendo cierto hoy en día.
Algunos lo consideran el mejor lenguaje para la IA porque fue creado por el informático y padre de la IA John McCarthy en 1958. También es muy adecuado para el desarrollo de la IA porque sus características únicas permiten el procesamiento eficaz de la información simbólica.
Lisp puede describirse como una notación matemática práctica para programas informáticos. Los desarrolladores de IA suelen recurrir a Lisp para los proyectos de IA que tienen un gran peso en ML porque ofrece capacidades de creación rápida de prototipos, soporte para expresiones simbólicas, una biblioteca de tipos de colección y es muy flexible y adaptable a sus necesidades de resolución de problemas.
También es popular entre los lenguajes de programación de IA porque permite la fácil creación dinámica de nuevos objetos, con recolección automática de basura. Mientras el programa sigue ejecutándose, también puede habilitar la evaluación interactiva de expresiones y la recompilación de funciones o archivos de forma concurrente.
Sin embargo, en los últimos años algunas de las características clave que lo hacían especial han migrado a varios otros lenguajes, por lo que ya no es una opción tan única en el mundo de la IA.
Aunque es difícil elegir un lenguaje como el mejor lenguaje de programación para la IA, los cinco mencionados anteriormente probablemente estarían en el top 10 de cualquiera. Muchos otros lenguajes de codificación se pueden aprovechar para la IA, incluyendo C++, R y Prolog, por lo que realmente se reduce a ti y a las demandas únicas del proyecto.
Si me viera obligado a elegir uno como el mejor lenguaje de programación para la IA, me quedaría con Python porque está a la vanguardia de la investigación en IA. También es un lenguaje más o menos omnipresente en ML, ciencia de datos y ciberseguridad.
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