Após permanecer um pouco estagnada durante décadas, a inteligência artificial (IA) está a atravessar um período de aceleração poderosa. Com a procura de competências em IA mais do que duplicando nos últimos anos, uma carreira em IA tornou-se uma opção altamente atractiva para pessoas com interesse na ciência dos dados e engenharia de software.
De acordo com o recente relatório da PwC “Sizing the Prize”, prevê-se que o PIB global seja 14 por cento (ou 15,7 triliões de dólares) mais elevado em 2030 por causa da IA. Isto torna-o a oportunidade comercial mais significativa na economia de hoje.
Como a IA aumenta a produtividade, a qualidade do produto e o consumo, os ganhos mais dramáticos do sector serão nos serviços financeiros, cuidados de saúde e retalho. A IA abre um mundo totalmente novo de possibilidades tanto para empresas como para engenheiros de software, por isso, se estiver ansioso por aproveitar esta oportunidade, poderá estar a perguntar-se por onde deve começar.
Poderá fazer-se perguntas como qual é o caminho mais rápido para uma carreira na IA ou qual é a melhor linguagem de programação para a IA?
A resposta a estas perguntas dependerá do seu conhecimento e experiência, do tipo de projecto de IA que lhe interessa, e das tendências actuais (e futuras) da indústria. Neste momento, não existe uma linguagem específica de IA dedicada a este campo tecnológico, mas suporta uma multiplicidade de linguagens de programação populares.
No entanto, para melhorar as suas hipóteses de iniciar rapidamente uma carreira na IA, vai querer aprender linguagens de programação de IA que são suportadas por várias bibliotecas de aprendizagem mecânica (ML) e de aprendizagem profunda (DL). Estará a aprender uma linguagem de IA que beneficia de um ecossistema saudável de ferramentas, pacotes de apoio, e uma grande comunidade de programadores.
Dito tudo isso, ainda há muitas opções a considerar, por isso vamos mergulhar!
As Melhores Linguagens de Programação para IA
Python
Quando se trata de linguagens de programação de IA, Python lidera o pacote com o seu incomparável apoio comunitário e bibliotecas pré-construídas (como NumPy, Pandas, Pybrain, e SciPy) que ajudam a acelerar o desenvolvimento de IA. Por exemplo, pode aproveitar bibliotecas comprovadas como scikit-learn para ML e usar bibliotecas regularmente actualizadas como Apache MXNet, PyTorch, e TensorFlow para projectos DL.
Para Processamento de Linguagem Natural (NLP), pode ir à escola antiga com NLTK ou tirar partido de SpaCy de iluminação rápida. Python é a principal linguagem de codificação para NLP devido à sua simples sintaxe, estrutura, e rica ferramenta de processamento de texto.
No entanto, embora por vezes seja referida como a melhor linguagem de programação para IA, terá de olhar para além dos seus cinco diferentes sistemas de embalagem que estão todos quebrados de formas diferentes, alguns problemas de espaçamento branco, e a desconexão entre Python 2 e Python 3.
Mas, no grande esquema das coisas, faz todo o sentido aprender Python, uma vez que se orgulha das estruturas mais abrangentes tanto para DL como para ML. Como esta linguagem de IA altamente flexível é agnóstica de plataforma, só terá de fazer pequenas alterações ao código para o pôr a funcionar num novo sistema operativo.
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Java
Não podemos discutir a melhor linguagem de programação para IA sem falar sobre a linguagem de programação orientada a objectos, Java. Desde que surgiu em 1995, Java cresceu para se tornar uma linguagem altamente portátil, de manutenção e transparente que é suportada por uma grande quantidade de bibliotecas.
Como algumas das linguagens de programação desta lista, Java é também altamente fácil de utilizar, fácil de depurar, e corre através de plataformas sem necessidade de se envolver em qualquer recompilação adicional. Isto porque a sua Tecnologia de Máquina Virtual permite que o código corra em todas as plataformas suportadas por Java.
Quando se trata de trabalhar com PNL, é fácil encontrar apoio suficiente da vibrante comunidade que é construída à sua volta. Como Java permite o acesso sem falhas a grandes plataformas de dados como Apache Spark e Apache Hadoop, cimentou o seu lugar no desenvolvimento de IA relacionada com a análise de dados.
Se precisar de mais razões para aprender Java, considere o facto de funcionar sem falhas com algoritmos de motores de busca, melhora as interconexões dos utilizadores, e a sua estrutura simplificada suporta eficazmente projectos de grande escala.
Julia
Quando uma tarefa exige computação e análise numérica de alto desempenho, Julia (desenvolvida pelo MIT) será a melhor linguagem de programação para projectos de IA. Explicitamente concebida para se concentrar na computação numérica que é exigida pela IA, é possível obter resultados sem a típica exigência de compilação separada. O seu paradigma central de programação inclui um sistema de tipo com polimorfismo paramétrico e múltiplas capacidades de expedição.
Não é exactamente como as linguagens acima, Júlia não é neste momento a linguagem go-to. Como resultado, não é suportada por uma riqueza de bibliotecas ou uma comunidade em rápido crescimento.
No entanto, como uma linguagem de código aberto (sob uma licença liberal MIT), a sua popularidade está a aumentar lentamente. Embalagens como TensorFlow.jl e Mocha fornecem um excelente suporte para DL, pelo que existe ajuda – apenas não a mesma quantidade que Python.
Um dos principais benefícios de trabalhar com Julia é a sua capacidade de traduzir algoritmos de artigos de investigação em código sem qualquer perda. Isto reduz significativamente o risco do modelo e melhora a segurança.
Engaging in AI programming with Julia reduz erros e reduz custos porque combina a sintaxe familiar e a facilidade de utilização de linguagens como C++, Python, e R. Isto nega a necessidade de estimar um modelo numa língua e reproduzi-lo numa linguagem de produção mais rápida.
Haskell
Haskell é uma linguagem padronizada de tipagem estática forte (geral) desenvolvida nos anos 90 com semântica não restrita (baseada na linguagem de programação Miranda).
P>A popularidade de Its está concentrada principalmente nos círculos académicos, mas também se sabe que gigantes tecnológicos como o Facebook e o Google a utilizam. Haskell é utilizado em projectos de investigação porque suporta linguagens embutidas de domínio específico que desempenham um papel significativo na investigação da linguagem de programação e IA.
Unlike Java, Haskell é perfeito para se envolver em matemática abstracta, uma vez que permite bibliotecas expressivas e eficientes para criar algoritmos de IA. Por exemplo, HLearn utiliza estruturas algébricas comuns como módulos e monoides para expressar e acelerar a velocidade de algoritmos ML simples.
Enquanto se pode codificar estes algoritmos em qualquer linguagem de IA, Haskell torna-os muito mais expressivos do que outros, mantendo um nível de desempenho aceitável.
É também um excelente anfitrião para programação probabilística e ajuda os programadores a identificar rapidamente erros durante a fase de compilação da iteração. Como Haskell não é muito popular em ambientes empresariais, não se pode esperar o mesmo nível de suporte desfrutado por pessoas como Java e Python.
Lisp
Enquanto a IA só começou a ter um impacto significativo no consumidor nos últimos anos, a investigação e desenvolvimento dentro deste campo remonta aos anos 50. Desde os primeiros dias, Lisp tem estado no centro do desenvolvimento da IA, e isso continua a ser verdade até hoje.
Alguns consideram-na a melhor linguagem para a IA porque foi criada pelo cientista informático e pai da IA John McCarthy em 1958. É também altamente adequada para o desenvolvimento da IA porque as suas características únicas permitem o processamento eficaz de informação simbólica.
Lisp pode ser descrito como uma notação matemática prática para programas de computador. Os criadores de IA recorrem frequentemente à Lisp para projectos de IA que são pesados no ML porque oferece capacidades de prototipagem rápida, apoio a expressões simbólicas, uma biblioteca de tipos de colecção, e é altamente flexível e adaptável às suas necessidades de resolução de problemas.
É também popular entre as linguagens de programação de IA porque permite a fácil criação dinâmica de novos objectos, com recolha automática de lixo. Enquanto o programa ainda está em execução, pode também permitir a avaliação interactiva de expressões e recompilação de funções ou ficheiros em simultâneo.
No entanto, nos últimos anos, algumas das principais características que o tornaram especial migraram para várias outras linguagens, pelo que já não é uma opção única no mundo da IA.
Embora seja difícil escolher qualquer uma das linguagens como a melhor linguagem de programação para a IA, as cinco acima listadas provavelmente fariam de qualquer uma das 10 melhores. Muitas outras linguagens de codificação podem ser aproveitadas para IA, incluindo C++, R, e Prolog, por isso, a decisão é sua e as exigências únicas do projecto.
Se eu fosse forçado a escolher uma como a melhor linguagem de programação para IA, iria com Python porque está na vanguarda da investigação da IA. É também uma linguagem que é mais ou menos omnipresente no ML, ciência de dados, e cibersegurança.
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