Linguagens de Programação evoluem para suportar o desenvolvimento da Inteligência Artificial

Linguagens de Programação

No início, a Inteligência Artificial era criada predominantemente utilizando a linguagem de programação Lisp (LISt Processor) em hardware dedicado que executava operações primitivas Lisp. Lisp foi uma das primeiras linguagens e era eficiente no processamento de listas de itens. Os computadores de uso geral então se tornaram mais populares e os modelos de programação seguiram o exemplo. Porém, com o ressurgimento do aprendizado de máquina e, em particular, do aprendizado profundo, novas abordagens e toolkits de software otimizam esses fluxos de dados. Aqui, vamos explorar a confluência de aprendizagem de máquina e plataformas de software.

Breve História da Inteligência Artificial

Inteligência artificial e Lisp estavam inexoravelmente entrelaçados porque o conceito e a linguagem se originaram da mesma pessoa, John McCarthy (1927-2011). Em sua forma mais antiga, a Inteligência Artificial concentrava-se mais na pesquisa e no processamento simbólico do que nas abordagens numéricas que dominam a área atualmente. Lisp, com sua capacidade de representar dados complexos de forma simples e natural e seu uso de recursão (que é usado para iteração e pesquisa) o tornou ideal para muitos problemas da época. E com seu interpretador interativo – chamado REPL ou Read Evaluate Print Loop – Lisp tornou a programação exploratória mais fácil, o que era ideal para resolver problemas que não eram totalmente compreendidos.

Mas o poder da liguagem de programação Lisp também foi seu maior detrator; seu estilo funcional de programação era difícil e abriu a porta para novos paradigmas de linguagem de programação. E embora a programação funcional continue a ser usada hoje, as linguagens imperativas, orientadas a objetos e multiparadigma são mais comuns atualmente.

Linguagens Modernas de Inteligência Artificial

Embora seja possível desenvolver aplicativos para Inteligência Artificial em qualquer linguagem de programação, algumas são melhores do que outras. Seja a linguagem em si ou o suporte em torno da linguagem, certas linguagens simplificam muito o desenvolvimento de aplicações com Inteligência Artificial.

Lógica de Programação

A linguagem Prolog foi introduzida em 1972 e tem suas raízes na lógica de primeira ordem, onde os programas são definidos por fatos e regras. O programa pode ser consultado para aplicar as regras sobre os fatos e produzir um resultado. O Prolog continua sendo amplamente utilizado hoje para aplicações como sistemas especialistas e sistemas de planejamento automatizados. O Prolog foi originalmente projetado para processamento de linguagem natural e continua a encontrar aplicações nesta área.

Linguagens de programação de uso geral

Vinte anos após a introdução do Prolog, surgiu uma linguagem de propósito geral chamada Python, que foi projetada em torno da legibilidade do código. Embora Python tenha ganhado interesse desde o início como uma linguagem educacional para ensinar programação, ele expandiu em uma linguagem amplamente usada em vários domínios, incluindo inteligência artificial e aprendizado de máquina. Uma das principais vantagens do Python é seu enorme conjunto de bibliotecas e toolkits que tornam a construção de aplicativos mais simples. Por exemplo, Python pode ser usado com o toolkit de código aberto TensorFlow para criar aplicações com técnicas de aprendizado profundo. Isso é benéfico quando você deseja implantar o aprendizado profundo sem desenvolver as estruturas de rede neural profunda detalhadas, que antes seriam necessárias.

Computação Estatística

Um modelo semelhante foi usado na linguagem R, que é uma linguagem e um ambiente para computação estatística com representação gráfica. R é uma linguagem altamente extensível que é expandida por meio da integração de pacotes. Os pacotes coletam funções e dados juntos para alguma aplicação específica que pode então ser usado em programas R, como funções estatísticas ou toolkits completos de aprendizado profundo. Em 2020, mais de 15.000 pacotes estão disponíveis para a linguagem R.

Novas abordagens

Embora Lisp seja predominantemente uma nota de rodapé no aprendizado de máquina hoje, suas raízes funcionais geraram novas linguagens que seguem esse paradigma. A linguagem Haskell é uma linguagem puramente funcional com um sistema de tipos forte que resulta em um código mais seguro; uma característica útil quando se considera o aprendizado de máquina é a explosão dos dispositivos da Internet das Coisas. Embora não tenha o amplo conjunto de bibliotecas disponíveis para Python e R, a linguagem Haskell inclui vinculação para kits de ferramentas de aprendizado de máquina tornando simples construir aplicações de aprendizado de máquina com essa linguagem.

Toolkits

Junto com as linguagens, os toolkits e as bibliotecas também evoluíram na busca por aplicações de aprendizado de máquina. Esses tookits, como o TensorFlow, fornecem recursos para linguagens para criar aplicações complexas utilizando aprendizado de máquina sem construir esses recursos do zero. O TensorFlow fornece interfaces para várias linguagens, como Python, Haskell e R e simplifica a construção e implantação de aplicativos de aprendizado profundo.

Sumário

O conceito de Inteligência Artificial e a formação de sua progênie numérica de aprendizado de máquina criaram uma coevolução de linguagens e toolkits. As linguagens fornecem os recursos de propósito geral para a construção de diversas aplicações, enquanto os toolkits expandem essas linguagens com recursos específicos de aprendizado de máquina.

Para artigos como esse, acesse o link.

Artigo escrito originalmente por M. Tim Jones para Mouser Electronics: Languages Evolve to Support AI Development

Traduzido por Equipe Embarcados.

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