数十年にわたってやや停滞していた人工知能（AI）が、強力な加速の時期を迎えています。
PwCの最新レポート「Sizing the Prize」によると、2030年にはAIによって世界のGDPが14％（または15.7兆ドル）増加すると予測されています。 これにより、今日の経済において最も重要な商機となります。
AIが生産性、製品の品質、消費を向上させるにつれ、最も劇的な部門の利益をもたらすのは、金融サービス、ヘルスケア、小売業です。
AIでキャリアを積むための最短ルートは何か、AIに最適なプログラミング言語は何か、といった疑問があるかもしれません。
これらの疑問に対する答えは、あなたの知識や経験、興味のあるAIプロジェクトのタイプ、現在（そして将来）の業界トレンドによって異なります。 現時点では、この技術分野に特化した特定のAI言語はありませんが、多数の人気プログラミング言語をサポートしています。
しかし、AIのキャリアを素早くスタートさせる可能性を高めるためには、いくつかの機械学習（ML）や深層学習（DL）のライブラリにサポートされているAIプログラミング言語を学ぶとよいでしょう。
そうは言っても、検討すべき選択肢はまだたくさんあるので、早速始めてみましょう。
The Best Programming Languages for AI
Python
AIプログラミング言語といえば、Pythonが圧倒的なコミュニティサポートと、AI開発を加速させる内蔵ライブラリ（NumPy、Pandas、Pybrain、SciPyなど）でリードしています。 例えば、MLではscikit-learnのような実績のあるライブラリを活用し、DLプロジェクトではApache MXNet、PyTorch、TensorFlowのような定期的に更新されるライブラリを使用することができます。
自然言語処理（NLP）では、昔ながらのNLTKを使用することもできますし、軽量で高速なSpaCyを利用することもできます。
しかしながら、PythonはAIに最適なプログラミング言語と言われることもありますが、5つの異なるパッケージシステムがそれぞれ異なる方法で分解されていたり、いくつかのホワイトスペーシングの問題があったり、Python 2とPython 3の間に断絶があったりすることを見過ごさなければなりません。
しかし、全体的に見れば、PythonはDLとMLの両方で最も包括的なフレームワークを誇っているので、Pythonを学ぶことは完璧に意味があります。
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Java
オブジェクト指向のプログラミング言語であるJavaを語らずして、AIに最適なプログラミング言語を語ることはできません。 Javaは1995年に登場して以来、ポータブルで保守性が高く、透明性の高い言語として成長し、豊富なライブラリに支えられています。
ここに挙げたいくつかのプログラミング言語と同様に、Javaは非常にユーザーフレンドリーで、デバッグが容易であり、再コンパイルの必要なくプラットフォーム間で動作します。 これは、仮想マシン技術により、Javaがサポートするすべてのプラットフォーム上でコードを実行できるからです。
NLPを扱う際には、NLPを中心に構築された活気あるコミュニティから十分なサポートを得ることができます。
Javaは、Apache SparkやApache Hadoopなどのビッグデータプラットフォームへのシームレスなアクセスを可能にするため、データ分析関連のAI開発において、その地位を確固たるものにしています。
Javaを学ぶ理由としては、検索エンジンのアルゴリズムとシームレスに動作すること、ユーザーの相互接続を改善すること、シンプルなフレームワークが大規模プロジェクトを効率的にサポートすることなどが挙げられます。
Julia
高性能な数値計算や分析が求められるタスクでは、MITが開発したJuliaがAIプロジェクトに最適なプログラミング言語となります。 AIで必要とされる数値計算に焦点を当てて明示的に設計されているため、典型的な個別のコンパイルを必要とせずに結果を得ることができます。 そのコアとなるプログラミングパラダイムには、パラメトリックなポリモーフィズムを備えた型システムと複数のディスパッチ機能が含まれています。
上記の言語とは異なり、Juliaは今すぐに使える言語ではありません。
上記の言語とは異なり、Juliaは現在主流の言語ではありません。そのため、豊富なライブラリや急速に成長しているコミュニティによってサポートされているわけではありません。
Juliaを使用することの主な利点の1つは、研究論文のアルゴリズムを損なうことなくコードに変換できることです。
Juliaを使ってAIプログラミングに取り組むと、C++、Python、Rなどの言語の親しみやすい構文と使いやすさが組み合わされているため、エラーが減り、コストが削減されます。
Haskell
Haskellは、1990年代に開発された標準化された強力な静的型付け（一般）言語で、非厳密なセマンティクスを備えています（プログラミング言語「Miranda」をベースにしています）。
Javaとは異なり、HaskellはAIアルゴリズムを作成するための表現力豊かで効率的なライブラリを提供するため、抽象的な数学に取り組むのに最適な言語です。 例えば、HLearnでは、モジュールやモノイドなどの一般的な代数構造を活用して、単純なMLアルゴリズムを表現したり、スピードを上げたりしています。
これらのアルゴリズムはどのAI言語でもコーディングできますが、Haskellでは、許容できるレベルのパフォーマンスを維持しながら、他の言語よりもはるかに表現力の高いアルゴリズムを作ることができます。
また、確率的プログラミングのホストとしても優れており、開発者がイテレーションのコンパイル段階でエラーを素早く発見するのに役立ちます。
Lisp
AIが消費者に大きな影響を与えるようになったのは近年のことですが、この分野の研究開発は1950年代にまでさかのぼります。
Lispは1958年にコンピュータ科学者であり、AIの父であるジョン・マッカーシーによって開発されたことから、AIに最適な言語であると考えられています。
1958年にAIの父と呼ばれるコンピュータサイエンティスト、ジョン・マッカーシーが開発したことから、AIに最適な言語と言われています。
Lispは、コンピュータプログラムのための実用的な数学的記法と言えます。
AI開発者がMLを多用するAIプロジェクトにLispを採用するのは、Lispがラピッドプロトタイピング能力、記号表現のサポート、コレクションタイプのライブラリを備え、問題解決のニーズに高い柔軟性と適応性を持っているからです。
また、AIプログラミング言語の中で人気があるのは、新しいオブジェクトを簡単に動的に作成でき、自動ガベージコレクションができることです。
AIプログラミング言語の中で人気があるのは、新しいオブジェクトを簡単に動的に作成でき、自動的にガベージコレクションを行うことができるからです。
しかしながら、近年、この言語を特徴づけていた主要な機能のいくつかが他の言語に移行したため、AIの世界ではそれほどユニークな選択肢ではなくなりました。
AIに最適なプログラミング言語を1つに絞るのは難しいですが、上記の5つは誰もがトップ10に入れるでしょう。C++、R、Prologなど、他にも多くのコーディング言語がAIに活用できますので、あなたとプロジェクトのユニークな要求に応じて選択してください。 また、MLやデータサイエンス、サイバーセキュリティの分野でも多かれ少なかれ浸透している言語だと思います。
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