Какой язык программирования используется для искусственного интеллекта? Практическое руководство.

Если вы когда-нибудь задумывались, какой язык программирования используется для искусственного интеллекта , вы в хорошей компании. Люди представляют себе лаборатории, залитые неоновым светом, и секретные математические вычисления, но на самом деле ответ гораздо дружелюбнее, немного запутаннее и очень человечен. Разные языки проявляют себя на разных этапах: создание прототипа, обучение, оптимизация, обслуживание и даже запуск в браузере или на телефоне. В этом руководстве мы пропустим все детали и перейдём к практике, чтобы вы могли выбрать стек, не сомневаясь в каждом мельчайшем решении. И да, мы не раз повторим, какой язык программирования используется для искусственного интеллекта, потому что именно этот вопрос волнует всех. Поехали!

Статьи, которые вам может быть интересно прочитать после этой:

🔗 10 лучших инструментов ИИ для разработчиков
Повышайте производительность, пишите более умный код и ускоряйте разработку с помощью лучших инструментов ИИ.

🔗 Разработка программного обеспечения ИИ против обычной разработки
Поймите ключевые различия и узнайте, как начать разработку с использованием ИИ.

🔗 Будут ли инженеры-программисты заменены искусственным интеллектом?
Узнайте, как ИИ влияет на будущее карьеры инженеров-программистов.

«Какой язык программирования используется для ИИ?»

Короткий ответ: лучший язык — тот, который позволяет вам перейти от идеи к надёжным результатам с минимальными усилиями. Более развернутый ответ:

• Глубина экосистемы — зрелые библиотеки, активная поддержка сообщества, фреймворки, которые просто работают.

• Скорость разработки — лаконичный синтаксис, читаемый код, батарейки в комплекте.

• Аварийные выходы для повышения производительности — когда вам нужна чистая скорость, переходите на C++ или ядра GPU, не переписывая при этом всю систему.

• Совместимость — чистые API, ONNX или аналогичные форматы, простые пути развертывания.

• Целевая поверхность — работает на серверах, мобильных устройствах, в Интернете и на периферии с минимальными искажениями.

• Инструментальная реальность - отладчики, профилировщики, блокноты, менеджеры пакетов, CI - весь парад.

Будем честны: вы, вероятно, будете смешивать языки. Это кухня, а не музей. 🍳

Быстрый вердикт: ваш вариант по умолчанию начинается с Python 🐍

Большинство людей начинают с Python для создания прототипов, исследований, тонкой настройки и даже производственных конвейеров, поскольку экосистема (например, PyTorch) глубока и хорошо поддерживается, а взаимодействие через ONNX упрощает передачу данных другим средам выполнения [1][2]. Для подготовки и оркестровки крупномасштабных данных команды часто используют Scala или Java с Apache Spark [3]. Для простых и быстрых микросервисов Go или Rust обеспечивают надежный вывод с малой задержкой. И да, вы можете запускать модели в браузере с помощью ONNX Runtime Web, когда это соответствует требованиям продукта [2].

Итак… какой язык программирования используется для ИИ на практике? Дружелюбный бутерброд из Python для мозгов, C++/CUDA для мускулатуры и чего-то вроде Go или Rust для дверей, через которые пользователи фактически проходят [1][2][4].

Сравнительная таблица: обзор языков для ИИ 📊

Да, с интервалами в таблицах всё немного странно. К тому же, Python — не панацея, а просто инструмент, к которому вы будете прибегать чаще всего [1].

Глубокое погружение 1: Python для исследований, создания прототипов и большей части обучения 🧪

Суперсила Python — это гравитация экосистемы. С PyTorch вы получаете динамические графики, чистый императивный стиль и активное сообщество; что особенно важно, вы можете передавать модели в другие среды выполнения через ONNX, когда приходит время выпуска [1][2]. Главное преимущество: когда скорость имеет значение, Python не нужно медленно векторизовать с помощью NumPy или писать собственные операции, которые попадают в пути C++/CUDA, предоставляемые вашим фреймворком [4].

Короткий анекдот: команда специалистов по компьютерному зрению создала прототип обнаружения дефектов в блокнотах Python, проверила его на изображениях, собранных за неделю, экспортировала в ONNX, а затем передала в сервис Go, используя ускоренную среду выполнения — без переобучения или переписывания кода. Цикл исследований оставался гибким; производство — скучным (в лучшем смысле) [2].

Глубокое погружение 2: C++, CUDA и TensorRT для максимальной скорости 🏎️

Обучение больших моделей происходит на стеках с ускорением на GPU, а критически важные для производительности операции выполняются на C++/CUDA. Оптимизированные среды выполнения (например, TensorRT, ONNX Runtime с аппаратными провайдерами выполнения) обеспечивают значительный выигрыш благодаря объединённым ядрам, смешанной точности и оптимизации графов [2][4]. Начните с профилирования; используйте пользовательские ядра только там, где это действительно проблематично.

Глубокое погружение 3: Rust и Go для надежных сервисов с низкой задержкой 🧱

Когда машинное обучение встречается с производством, разговор переходит от скорости Формулы-1 к минивэнам, которые никогда не ломаются. Rust и Go здесь блистают: высокая производительность, предсказуемые профили памяти и простота развертывания. На практике многие команды обучаются работе с Python, экспортируют данные в ONNX и работают на основе чистого API Rust или Go с разделением задач и минимальной когнитивной нагрузкой на операторов [2].

Глубокое погружение 4: Scala и Java для конвейеров данных и хранилищ функций 🏗️

Искусственный интеллект невозможен без качественных данных. Для крупномасштабного ETL, потоковой передачи и разработки функций Scala или Java с Apache Spark остаются «рабочими лошадками», объединяя пакетную и потоковую обработку под одной крышей и поддерживая несколько языков, что позволяет командам эффективно взаимодействовать [3].

Глубокое погружение 5: TypeScript и ИИ в браузере 🌐

Запуск моделей в браузере больше не является развлечением. ONNX Runtime Web может выполнять модели на стороне клиента, обеспечивая приватный вывод по умолчанию для небольших демонстраций и интерактивных виджетов без затрат на сервер [2]. Отлично подходит для быстрой итерации продукта или встраиваемых решений.

Глубокое погружение 6: Мобильный ИИ с Swift, Kotlin и портативными форматами 📱

ИИ на устройстве уменьшает задержку и повышает конфиденциальность. Распространенный подход: обучение на Python, экспорт в ONNX, конвертация для целевой платформы (например, Core ML или TFLite) и подключение на Swift или Kotlin . Искусство заключается в балансе размера модели, точности и времени автономной работы; квантизация и аппаратно-зависимые операции помогают [2][4].

Реальный набор: смешивайте и сочетайте без стыда 🧩

Типичная система ИИ может выглядеть так:

• Исследование моделей — блокноты Python с PyTorch.

• Конвейеры данных — Spark на Scala или PySpark для удобства, планирование с помощью Airflow.

• Оптимизация — экспорт в ONNX; ускорение с помощью TensorRT или ONNX Runtime EP.

• Обслуживание - микросервис Rust или Go с тонким слоем gRPC/HTTP, с автоматическим масштабированием.

• Клиенты — веб-приложения на TypeScript; мобильные приложения на Swift или Kotlin.

• Наблюдаемость — метрики, структурированные журналы, обнаружение отклонений и множество панелей мониторинга.

Нужно ли всё это каждому проекту? Конечно, нет. Но наличие карты полос движения помогает понять, какой поворот делать следующим [2][3][4].

Распространенные ошибки при выборе языка программирования для ИИ 😬

• Слишком ранняя чрезмерная оптимизация — напишите прототип, докажите его ценность, а затем гонитесь за наносекундами.

• Забывание цели развертывания — если приложение должно запускаться в браузере или на устройстве, планируйте цепочку инструментов в первый же день [2].

• Игнорируя передачу данных , великолепная модель на схематичных объектах подобна особняку на песке [3].

• Монолитное мышление — вы можете использовать Python для моделирования и работать с Go или Rust через ONNX.

• В погоне за новизной — новые фреймворки это круто, но надежность еще круче.

Быстрый выбор по сценарию 🧭

• Начинаем с нуля — Python с PyTorch. Добавляем scikit-learn для классического машинного обучения.

• Граничные или критичные к задержке — Python для обучения; C++/CUDA плюс TensorRT или ONNX Runtime для вывода [2][4].

• Проектирование функций больших данных — Spark со Scala или PySpark.

• Веб-приложения или интерактивные демонстрации — TypeScript с ONNX Runtime Web [2].

• Поддержка iOS и Android — Swift с моделью, преобразованной в Core-ML, или Kotlin с моделью TFLite/ONNX [2].

• Критически важные сервисы — работайте на Rust или Go; сохраняйте артефакты модели портативными с помощью ONNX [2].

FAQ: Итак… какой язык программирования используется для ИИ? ❓

• Какой язык программирования используется для исследований ИИ?
  Python, а иногда и специфический инструментарий JAX или PyTorch, а также C++/CUDA для повышения скорости [1][4].

• А как насчёт производства?
  Обучайте на Python, экспортируйте с помощью ONNX, обслуживайте через Rust/Go или C++, когда важна экономия миллисекунд [2][4].

• Достаточно ли JavaScript для искусственного интеллекта?
  Для демонстраций, интерактивных виджетов и некоторых процессов вывода данных через веб-среду выполнения — да; для массового обучения — не совсем [2].

• R устарел?
  Нет. Он отлично подходит для статистики, отчётности и некоторых процессов машинного обучения.

• Заменит ли Julia Python?
  Возможно, когда-нибудь, а может, и нет. Кривые адаптации требуют времени; используйте инструмент, который поможет вам сегодня.

TL;DR🎯

• Начните с Python для скорости и комфорта экосистемы.

• Используйте C++/CUDA и оптимизированные среды выполнения, когда вам нужно ускорение.

• Используйте Rust или Go для обеспечения стабильности с низкой задержкой.

• Поддерживайте работоспособность конвейеров данных с помощью Scala/Java на Spark.

• Не забывайте о браузерных и мобильных устройствах, когда они являются частью истории продукта.

• Прежде всего, выберите комбинацию, которая снизит трение от идеи до результата. Вот истинный ответ на вопрос, какой язык программирования использовать для ИИ : не один язык, а правильный маленький оркестр. 🎻

Ссылки

1. Опрос разработчиков Stack Overflow 2024 — использование языка и сигналы экосистемы
   https://survey.stackoverflow.co/2024/

2. ONNX Runtime (официальная документация) — кроссплатформенный вывод (облако, периферия, веб, мобильные устройства), взаимодействие фреймворков
   https://onnxruntime.ai/docs/

3. Apache Spark (официальный сайт) — многоязычный движок для масштабируемой обработки данных, науки и машинного обучения
   https://spark.apache.org/

4. NVIDIA CUDA Toolkit (официальная документация) — библиотеки, компиляторы и инструменты с ускорением на GPU для C/C++ и стеков глубокого обучения
   https://docs.nvidia.com/cuda/

5. PyTorch (официальный сайт) — широко используемый фреймворк глубокого обучения для исследований и производства
   https://pytorch.org/

Найдите новейший ИИ в официальном магазине AI Assistant

О нас