Dopo essere rimasta in qualche modo stagnante per decenni, l’intelligenza artificiale (AI) sta attraversando un periodo di forte accelerazione. Con la domanda di competenze nell’IA più che raddoppiata negli ultimi anni, una carriera nell’IA è diventata un’opzione molto attraente per le persone interessate alla scienza dei dati e all’ingegneria del software.
Secondo il recente rapporto di PwC “Sizing the Prize”, si prevede che il PIL globale sarà più alto del 14% (o 15,7 trilioni di dollari) nel 2030 grazie all’IA. Questo la rende l’opportunità commerciale più significativa nell’economia di oggi.
Come l’IA aumenta la produttività, la qualità dei prodotti e il consumo, i guadagni più drammatici del settore saranno nei servizi finanziari, nella sanità e nella vendita al dettaglio. L’IA apre un intero nuovo mondo di possibilità sia per le imprese che per gli ingegneri del software, quindi se siete ansiosi di approfittare di questa opportunità, potreste chiedervi da dove cominciare.
Potreste porvi domande come qual è il percorso più veloce per una carriera nell’IA o qual è il miglior linguaggio di programmazione per l’IA?
La risposta a queste domande dipenderà dalla vostra conoscenza ed esperienza, dal tipo di progetto IA a cui siete interessati e dalle tendenze attuali (e future) del settore. Al momento, non c’è un linguaggio AI specifico dedicato a questo campo tecnologico, ma supporta una moltitudine di linguaggi di programmazione popolari.
Tuttavia, per migliorare le vostre possibilità di iniziare rapidamente una carriera nell’IA, vorrete imparare i linguaggi di programmazione IA che sono supportati da diverse librerie di machine learning (ML) e deep learning (DL). Imparerai un linguaggio di IA che beneficia di un sano ecosistema di strumenti, pacchetti di supporto e una grande comunità di programmatori.
Detto questo, ci sono ancora molte opzioni da considerare, quindi tuffiamoci subito!
I migliori linguaggi di programmazione per l’IA
Python
Quando si tratta di linguaggi di programmazione per l’IA, Python guida il gruppo con il suo impareggiabile supporto della comunità e le librerie pre-costruite (come NumPy, Pandas, Pybrain e SciPy) che aiutano ad accelerare lo sviluppo dell’IA. Per esempio, è possibile sfruttare librerie collaudate come scikit-learn per ML e utilizzare librerie regolarmente aggiornate come Apache MXNet, PyTorch, e TensorFlow per progetti DL.
Per l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP), si può andare alla vecchia maniera con NLTK o approfittare del velocissimo SpaCy. Python è il principale linguaggio di codifica per NLP a causa della sua sintassi semplice, della sua struttura e del suo ricco strumento di elaborazione del testo.
Tuttavia, mentre a volte viene indicato come il miglior linguaggio di programmazione per l’IA, dovrete guardare oltre i suoi cinque diversi sistemi di impacchettamento che sono tutti suddivisi in modi diversi, alcuni problemi di spaziatura bianca, e la disconnessione tra Python 2 e Python 3.
Ma nel grande schema delle cose, ha perfettamente senso imparare Python, in quanto vanta i framework più completi sia per DL che per ML. Poiché questo linguaggio AI altamente flessibile è agnostico alla piattaforma, dovrai solo fare piccole modifiche al codice per renderlo operativo in un nuovo sistema operativo.
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Java
Non possiamo discutere il miglior linguaggio di programmazione per AI senza parlare del linguaggio di programmazione orientato agli oggetti, Java. Da quando è emerso per la prima volta nel 1995, Java è cresciuto fino a diventare un linguaggio altamente portabile, manutenibile e trasparente, supportato da una grande quantità di librerie.
Come alcuni dei linguaggi di programmazione in questa lista, Java è anche altamente user-friendly, facile da eseguire il debug, e funziona attraverso le piattaforme senza la necessità di impegnarsi in alcuna ricompilazione aggiuntiva. Questo perché la sua tecnologia Virtual Machine permette al codice di essere eseguito su tutte le piattaforme supportate da Java.
Quando si tratta di lavorare con l’NLP, è facile trovare abbastanza supporto dalla vibrante comunità che si è creata intorno ad esso. Poiché Java permette un accesso senza problemi a piattaforme di big data come Apache Spark e Apache Hadoop, ha cementato il suo posto all’interno dello sviluppo di AI legato all’analisi dei dati.
Se avete bisogno di altre ragioni per imparare Java, considerate il fatto che funziona perfettamente con gli algoritmi dei motori di ricerca, migliora le interconnessioni tra gli utenti, e il suo framework semplificato supporta progetti su larga scala in modo efficiente.
Julia
Quando un compito richiede un calcolo e un’analisi numerica ad alte prestazioni, Julia (sviluppato dal MIT) sarà il miglior linguaggio di programmazione per progetti di IA. Espressamente progettato per concentrarsi sul calcolo numerico richiesto dall’IA, è possibile ottenere risultati senza il tipico requisito della compilazione separata. Il suo paradigma di programmazione di base include un sistema di tipi con polimorfismo parametrico e capacità di dispatch multipli.
A differenza dei linguaggi di cui sopra, Julia non è esattamente il linguaggio di riferimento in questo momento. Come risultato, non è supportato da una ricchezza di librerie o da una comunità in rapida crescita.
Tuttavia, come linguaggio open-source (sotto una licenza MIT liberale), la sua popolarità sta lentamente aumentando. Wrapper come TensorFlow.jl e Mocha forniscono un eccellente supporto per DL, quindi c’è aiuto là fuori – solo non la stessa quantità di Python.
Uno dei principali vantaggi di lavorare con Julia è la sua capacità di tradurre algoritmi da documenti di ricerca in codice senza alcuna perdita. Questo riduce significativamente il rischio del modello e migliora la sicurezza.
Impegnarsi nella programmazione AI con Julia riduce gli errori e taglia i costi perché combina la sintassi familiare e la facilità d’uso di linguaggi come C++, Python e R. Questo evita la necessità di stimare un modello in un linguaggio e riprodurlo in un linguaggio di produzione più veloce.
Haskell
Haskell è un linguaggio standardizzato a tipizzazione statica forte (generale) sviluppato negli anni ’90 con una semantica non rigida (basata sul linguaggio di programmazione Miranda).
La sua popolarità è concentrata principalmente negli ambienti accademici, ma anche giganti tecnologici come Facebook e Google sono stati conosciuti per usarlo. Haskell è usato in progetti di ricerca perché supporta linguaggi incorporati specifici del dominio che giocano un ruolo significativo nella ricerca sui linguaggi di programmazione e nell’IA.
A differenza di Java, Haskell è perfetto per impegnarsi nella matematica astratta, poiché permette librerie espressive ed efficienti per creare algoritmi di IA. Per esempio, HLearn sfrutta strutture algebriche comuni come moduli e monoidi per esprimere e accelerare la velocità di semplici algoritmi di ML.
Mentre è possibile codificare questi algoritmi in qualsiasi linguaggio AI, Haskell li rende molto più espressivi di altri pur mantenendo un livello accettabile di prestazioni.
È anche un eccellente ospite per la programmazione probabilistica e aiuta gli sviluppatori a identificare rapidamente gli errori durante la fase di compilazione dell’iterazione. Poiché Haskell non è molto popolare negli ambienti aziendali, non ci si può aspettare lo stesso livello di supporto goduto da Java e Python.
Lisp
Mentre l’IA ha iniziato ad avere un impatto significativo sui consumatori solo negli ultimi anni, la ricerca e lo sviluppo in questo campo risale agli anni 50. Fin dai primi giorni, il Lisp è stato al centro dello sviluppo dell’IA, e questo rimane vero anche oggi.
Alcuni lo considerano il miglior linguaggio per l’IA perché è stato creato dall’informatico e padre dell’IA John McCarthy nel 1958. È anche molto adatto allo sviluppo dell’IA perché le sue caratteristiche uniche permettono un’efficace elaborazione dell’informazione simbolica.
Lisp può essere descritto come una notazione matematica pratica per programmi informatici. Gli sviluppatori di IA spesso si rivolgono a Lisp per progetti di IA che sono pesanti sul ML perché offre capacità di prototipazione rapida, supporto per espressioni simboliche, una libreria di tipi di collezione, ed è altamente flessibile e adattabile alle loro esigenze di risoluzione dei problemi.
È anche popolare tra i linguaggi di programmazione AI perché permette la facile creazione dinamica di nuovi oggetti, con garbage collection automatica. Mentre il programma è ancora in esecuzione, è anche possibile abilitare la valutazione interattiva delle espressioni e la ricompilazione di funzioni o file in modo concomitante.
Tuttavia, negli ultimi anni alcune delle caratteristiche chiave che lo rendevano speciale sono migrate in diversi altri linguaggi, quindi non è più un’opzione così unica nel mondo dell’IA.
Sebbene sia difficile scegliere un solo linguaggio come miglior linguaggio di programmazione per l’IA, i cinque elencati sopra farebbero probabilmente la top 10 di chiunque. Molti altri linguaggi di codifica possono essere utilizzati per l’IA, tra cui C++, R e Prolog, quindi la scelta dipende da voi e dalle esigenze uniche del progetto.
Se fossi costretto a sceglierne uno come miglior linguaggio di programmazione per l’IA, sceglierei Python perché è all’avanguardia nella ricerca sull’IA. È anche un linguaggio che è più o meno onnipresente nella ML, nella scienza dei dati e nella cybersecurity.
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