Scopriamo quali sono i migliori linguaggi di programmazione per l’Intelligenza Artificiale

Le ultime conquiste nell’ambito dell’intelligenza artificiale potrebbero invogliare molti appassionati di tecnologia e programmatori ad addentrarsi in questo mondo, ma scegliere da dove cominciare non è sempre facile e immediato.

Cos’è una intelligenza artificiale e come funziona

Per dare una definizione di Intelligenza Artificiale (o AI, Artificial Intelligence) potremmo iniziare dal dire che essa rappresenta l’abilità di un sistema informatico di risolvere problemi o svolgere compiti tipici della mente umana.
Tuttavia, il fermento che oggi c’è nei confronti di questa disciplina rende veramente difficile la ricerca di una soluzione univoca alle tante questioni che stanno nascendo, tecniche e morali.

Per identificare la nascita di questa branca dell’informatica che oggi conosciamo come intelligenza artificiale, bisogna tornare indietro fino al 1943 quando i due ricercatori, McCulloch e Pitt, diedero vita al primo neurone artificiale. L’interesse poi crebbe esponenzialmente negli anni ’50 grazie agli studi del giovane e oggi famosissimo Alan Turing. Trovò infine la sua reale consacrazione nel 1956 con John McCarthy che utilizzò per primo il termine “Intelligenza Artificiale” e lanciò i primissimi linguaggi di programmazione per AI, LISP e PROLOG.

Da quel momento in poi l’innovazione nell’ambito dell’intelligenza artificiale fu altalenante. Modelli matematici sempre più sofisticati dovevano fare il conto con una ricerca hardware che non riusciva a fornire strumenti adeguati per la loro realizzazione.
La grande svolta giunse finalmente negli anni ’90 con l’avvento delle GPU (Graphic Processing Unit), ovvero le schede video che oggi abbiamo praticamente in ogni computer e che provenivano dal mondo del gaming. Erano molto più veloci delle CPU, i classici processori. E poi erano in grado di supportare quei modelli matematici che avrebbero poi trovato il loro compagno ideale negli odierni Chip Neuromorfici, microchip che emulano le funzioni sensoriali e cognitive del cervello umano.

Come scegliere un linguaggio di programmazioni

Sono molte le domande frequenti fra chi inizia ad approcciarsi a questo mondo. Qual è il metodo più veloce o il percorso più rapido per realizzare il mio progetto di AI? O ancora: qual è il miglior linguaggio di programmazione per creare una Intelligenza Artificiale?
La risposta a queste domande dipende molto dalle conoscenze personali e dalla tua esperienza in ambito informatico. Ma anche dal tipo di intelligenza artificiale che hai intenzione di creare. E anche da quelli che potrebbero essere i futuri trend dell’industria.
In ogni caso, per aumentare le tue probabilità di avviare una carriera in questo settore dovrai scegliere un linguaggio di programmazione supportato da molte librerie di Machine Learning (ML) e Deep Learning (DL).

Una libreria di Machine Learning è un insieme di metodi che consentono al software della tua AI di adattarsi a situazioni non previste. In pratica, serve ad allenarla in modo che, imparando a correggendo i suoi errori, diventi autonoma nello svolgimento di un compito.

Il Deep Learning, invece, tenta di emulare il più possibile il cervello biologico. Necessita non solo della stesura di un software, ma anche di una rete neurale su cui girare, creata appositamente. Può sembrare qualcosa di futuristico, ma nella realtà tutto questo è già ampiamente utilizzato in ambiti come il riconoscimento vocale (Google Assistant, Siri, Cortana…) o delle immagini.

I migliori programmi 

1. Python

Python è senza dubbio il linguaggio di programmazione per intelligenze artificiali con una community e un supporto da primi della classe.
Esistono moltissime librerie di Machine Learning e Deep Learning scritte in Python già pronte per essere riutilizzate nei vostri progetti.
È molto flessibile e viene definito “platform agnostic”, ovvero avrai bisogno solo di minimi cambiamenti per farlo funzionare anche in sistemi operativi diversi dal vostro di partenza.
Le più famose librerie per Python sono scikit-learn per quanto riguarda il ML e TensorFlow per il DL.

2. Java

Non si può parlare di linguaggi di programmazione per intelligenza artificiale senza menzionare Java. Java nasce nel 1995 e, per la sua struttura risulta essere particolarmente user friendly, facile da controllare e funziona su diverse piattaforme senza bisogno di modifiche. Tieni presente il fatto che riesce a lavorare in sincrono con moltissimi algoritmi di ricerca ed è molto efficiente nei progetti su larga scala.

3. Julia

Se hai bisogno di performance elevate per quanto riguarda la computazione numerica o l’analisi dei dati, Julia è il linguaggio di programmazione per intelligenza artificiale che fa per te. Julia è stato realizzato tenendo bene in mente queste necessità. Proprio per questo motivo, non è caratterizzato dalla curva di apprendimento più facile in assoluto.
La popolarità di Julia sta lentamente incrementando nel tempo perché permette di trasferire gli algoritmi da qualsiasi lavoro di ricerca senza nessuna perdita di tempo. Questo è possibile grazie all’utilizzo della stessa sintassi di linguaggi di programmazione ben più famosi (C++, Python ecc ecc) che vengono di solito impiegati nella stesura di tesi e ricerche sperimentali.

4. Haskell

È un linguaggio di programmazione fortemente tipizzato nato negli anni `90 e molto popolare principalmente nei circoli accademici. Nonostante questo, negli ultimi anni anche alcuni giganti della tecnologia come Facebook e Google lo hanno utilizzato nei loro progetti.
Al contrario di Java, Haskell è molto efficiente ed espressivo per tutto ciò che concerne la matematica astratta. E’ un ottimo alleato per tutti quei programmi fortemente basati sul calcolo probabilistico.

5. Lisp

Lisp è stato il primo linguaggio di programmazione creato nel 1950 per l’intelligenza artificiale ed è tuttora il cuore dello sviluppo delle AI. È particolarmente consigliato in tutti quei progetti pesantemente basati sul Machine Learning grazie alla sua capacità di processare informazioni simboliche.  È molto popolare grazie anche alla sua capacità di essere “interattivo” durante lo svolgimento del programma. Modifiche e correzioni possono essere fatte anche dopo che il software è stato lanciato.
In ogni caso, molte delle sue caratteristiche chiave sono migrate negli ultimi anni all’interno di altri linguaggi di programmazione.