A Inteligência Artificial (AI) já invadiu o mundo corporativo. Se antes era uma tendência, agora já é realidade — com expectativa de ter um uso cada vez mais amplo nos próximos anos. Por isso, é fundamental que os gestores e profissionais de TI conheçam as linguagens de programação mais comuns para esse contexto.
As primeiras a serem adotadas foram o Prolog e o Lisp, que eram utilizadas principalmente para construir sistemas especialistas. No entanto, essas opções já estão ultrapassadas. Agora, a tendência é a de implementação da AI em ambientes comerciais, que exigem uma interface de manuseio simples e amigável.
Para saber quais linguagens atendem a essa demanda de programação, apresentamos neste post as 5 alternativas mais adequadas a esse propósito. Você verá que todas elas oferecem boa performance no que se refere ao tempo de execução, além de uma grande comunidade de profissionais e bom suporte a ferramentas.
Então, que tal conhecê-las? Confira a lista que preparamos!
1. Python
É uma das opções mais comuns quando o assunto é AI. O motivo? A simplicidade de uso dessa linguagem de programação. Outro benefício verificado por programadores é a criação de protótipos. Esse processo é muito rápido, inclusive porque as ideias são validadas com apenas 30 ou 40 linhas de código.
Por esses motivos, é praticamente impossível trabalhar com AI e deixar de lado essa linguagem durante todo o desenvolvimento. Por outro lado, o Python apresenta alguns desafios. Um deles é a divisão massiva que ocorre entre suas versões, a 2.x e a 3.x. Outro obstáculo é referente aos cinco sistemas de empacotamento, que atuam de maneiras diferentes.
O destaque do Python são suas bibliotecas, praticamente únicas. Uma das mais comuns é o NumPy. Por ser tão utilizada, transformou-se em uma API padrão para as operações de tensor. Já o Pandas apresenta os quadros de dados do R. Outra característica é a existência das bibliotecas:
- NLTK e SpaCy para processamento de linguagem natural;
- TensorFlow, Chainer, PyTorch, Theano, Apache MXNet etc. para aprendizagem profunda.
É importante destacar que o Python está no topo quando o assunto é AI. É nessa linguagem que o programador encontra boa parte da aprendizagem profunda e das estruturas do Machine Learning. Por isso, torna-se indispensável até para empresas reconhecidas, como Nasa, Google, IBM e Embratel.
2. Java
Comum em diferentes trabalhos, o Java também é usado na AI. Ele é indicado para projetos de larga escala, porque oferece um suporte adequado. Além disso, facilita a interação dos usuários, a visualização e a depuração dos dados.
Em relação às bibliotecas, o Java também traz diferentes opções, que abrangem todo o pipeline. Para processamento de linguagem natural, por exemplo, é possível utilizar a CoreNLP. Para operações de tensor, a ND4J. E para o aprendizado profundo acelerado, a GPU (DL4J). Uma vantagem é oferecer fácil acesso à plataforma de Big Data, como o Apache Hadoop e o Apache Spark.
Devido às melhorias dessa linguagem de programação, especialmente com as construções oferecidas nas versões 8 e 9, o Java simplificou a construção de códigos e a escrita de aplicativos. Caso prefira, pode utilizar essa opção para implantação e monitoramento.
Vale a pena saber que o Weka, uma das principais ferramentas para aprendizagem de máquina e mineração de dados, foi escrita em Java e é open source. O que isso significa? Você tem a chance de acessar o código-fonte dos algoritmos disponíveis e integrá-los ao da sua aplicação.
3. R
Apesar de menos falada, a linguagem R é a preferida dos cientistas de dados. Sua abordagem é diferente e centrada no dataframe, o que faz os programadores terem certa dificuldade. No entanto, ela é uma alternativa excelente para trabalhar a AI.
A linguagem R é passível de integração com TensorFlow, H2O e Keras para facilitar a experimentação, a pesquisa e a prototipagem. Para produção, é melhor deixá-la de lado, porque ainda apresenta prejuízos de desempenho e operacionais. Em outras palavras, é possível escrever um código de alto desempenho, mas para implantá-lo no servidor de produção, é melhor recodificá-lo em Python ou Java.
Essas características são derivadas das principais finalidades dessa linguagem: estatística e análise de dados. Por outro lado, é possível usar a biblioteca ForIA para o Machine Learning. Para a aprendizagem profunda, a MXNet traz bons resultados.
4. C/C++
É uma boa opção para desenvolver um aplicativo em AI. Ela nem sempre é escolhida, mas se torna uma alternativa interessante quando o ambiente é integrado e não consegue lidar com a sobrecarga do Java Virtual Machine ou do interpretador Python.
É fácil escrever com a linguagem de programação C/C++. Para ajudar, o programador tem a possibilidade de usar as bibliotecas. A CUDA ajuda a desenhar o próprio código, enquanto a Caffe e a Tensor Flow oferecem acesso a APIs de nível elevado.
As duas últimas bibliotecas também permitem importar os modelos construídos com o Python e os executam com velocidade. Por todas as características, essa linguagem é usada para criar redes neurais e AI para games.
5. JavaScript
Um modelo diferenciado daquele que já abordamos, o JavaScript é uma boa escolha, mas apresenta algumas limitações em relação às bibliotecas. Ele não oferece o mesmo acesso no que se refere ao Aprendizado de Máquina, mas os desenvolvedores adicionam redes neurais nas páginas da Internet com facilidade.
Uma vantagem é o lançamento do Google do TensorFlow.js. Essa biblioteca é acelerada por WebGL e favorece o treino e a execução de modelos de aprendizado de máquina. Por sua vez, são oferecidos a API Keras e a capacidade de carregamento e uso de modelos treinados no TensorFlow.
Como você pôde perceber, cada uma das linguagens de programação tem suas características e são mais indicadas para determinado uso. O Python é uma das melhores opções. Porém, vale a pena considerar as outras para executar um trabalho mais simples e completo. É assim que você aplicará a AI na sua empresa e garantirá a entrada do seu negócio na transformação digital.
E você, achou interessante conhecer as linguagens que apresentamos? Aproveite e veja qual é o real impacto da Inteligência Artificial nas empresas!
