Какой язык программирования используется для искусственного интеллекта? Практическое руководство.

Если вы когда-либо задавались вопросом, какой язык программирования используется для ИИ , вы не одиноки. Люди представляют себе лаборатории с неоновой подсветкой и секретные математические выкладки, но реальный ответ гораздо дружелюбнее, немного сложнее и очень человечен. Разные языки проявляют себя на разных этапах: прототипирование, обучение, оптимизация, развертывание, даже запуск в браузере или на вашем телефоне. В этом руководстве мы обойдемся без лишних деталей и перейдем к практическим вопросам, чтобы вы могли выбрать подходящий набор языков, не сомневаясь в каждом мелочном решении. И да, мы несколько раз упомянем, какой язык программирования используется для ИИ, потому что именно этот вопрос волнует всех. Давайте начнем.

Статьи, которые могут вас заинтересовать после этой:

🔗 Топ-10 инструментов ИИ для разработчиков
Повысьте производительность, пишите более эффективно и ускоряйте разработку с помощью лучших инструментов искусственного интеллекта.

🔗 Разработка программного обеспечения с использованием ИИ против обычной разработки
Разберитесь в ключевых различиях и узнайте, как начать разработку с использованием ИИ.

🔗 Заменит ли искусственный интеллект инженеров-программистов?
Узнайте, как искусственный интеллект повлияет на будущее карьеры в сфере разработки программного обеспечения.

«Какой язык программирования используется для искусственного интеллекта?»

Краткий ответ: лучший язык — тот, который позволяет перейти от идеи к надежным результатам с минимальными сложностями. Более подробный ответ:

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

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

• Выход из зоны повышения производительности — когда вам нужна максимальная скорость, переходите на ядра C++ или GPU, не переписывая мир.

• Взаимодействие между системами — понятные API, ONNX или аналогичные форматы, простые пути развертывания.

• Целевая платформа — работает на серверах, мобильных устройствах, в веб-браузерах и на периферии сети с минимальными сложностями.

• Реальность инструментов разработки — отладчики, профилировщики, блокноты, менеджеры пакетов, CI — весь этот парад.

Давайте будем честны: вы, скорее всего, будете говорить на разных языках. Это кухня, а не музей. 🍳

Краткий вывод: ваш основной язык программирования — Python 🐍

Большинство людей начинают с Python для прототипов, исследований, тонкой настройки и даже производственных конвейеров, потому что экосистема (например, PyTorch) глубока и хорошо поддерживается, а совместимость через ONNX упрощает передачу на другие среды выполнения [1][2]. Для подготовки и оркестрации больших объемов данных команды часто используют Scala или Java с Apache Spark [3]. Для компактных и быстрых микросервисов Go или Rust обеспечивают надежный вывод с низкой задержкой. И да, вы можете запускать модели в браузере, используя ONNX Runtime Web, если это соответствует потребностям продукта [2].

Итак… какой язык программирования используется для ИИ на практике? Дружелюбный сэндвич из Python для мозга, C++/CUDA для силы и чего-то вроде Go или Rust для дверного проема, через который фактически проходят пользователи [1][2][4].

Сравнительная таблица: языки программирования для ИИ вкратце 📊

Да, интервалы между таблицами немного странные, как и в жизни. Кроме того, Python — это не панацея; это просто инструмент, к которому вы будете обращаться чаще всего [1].

Углубленный курс 1: Python для исследований, прототипирования и большинства видов обучения 🧪

Главное преимущество Python — это гравитация экосистемы. С PyTorch вы получаете динамические графы, чистый императивный стиль и активное сообщество; что особенно важно, вы можете передавать модели другим средам выполнения через ONNX, когда приходит время выпуска [1][2]. И самое главное: когда скорость имеет значение, Python не нужно использовать медленную векторизацию с помощью NumPy или писать собственные операции, которые подключаются к путям C++/CUDA, предоставляемым вашим фреймворком [4].

Небольшая история: команда компьютерного зрения разработала прототип обнаружения дефектов в блокнотах Python, проверила его на изображениях, собранных за неделю, экспортировала в ONNX, а затем передала сервису Go с помощью ускоренной среды выполнения — без переобучения или переписывания. Цикл исследований оставался гибким; производство оставалось скучным (в лучшем смысле) [2].

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

Обучение больших моделей происходит на стеках с ускорением GPU, а критически важные с точки зрения производительности операции выполняются на C++/CUDA. Оптимизированные среды выполнения (например, TensorRT, ONNX Runtime с аппаратными поставщиками выполнения) обеспечивают значительные преимущества за счет объединенных ядер, смешанной точности и оптимизации графов [2][4]. Начните с профилирования; создавайте пользовательские ядра только там, где это действительно вредно.

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

Когда машинное обучение встречается с производством, разговор смещается от скорости Формулы-1 к минивэнам, которые никогда не ломаются. Rust и Go здесь проявляют себя наилучшим образом: высокая производительность, предсказуемые профили памяти и простое развертывание. На практике многие команды обучают на Python, экспортируют в ONNX и используют API на Rust или Go — чистое разделение задач, минимальная когнитивная нагрузка для операторов [2].

Углубленный курс 4: Scala и Java для конвейеров обработки данных и хранилищ признаков 🏗️

Искусственный интеллект невозможен без хороших данных. Для крупномасштабных ETL, потоковой обработки и проектирования признаков Scala или Java с Apache Spark остаются основными рабочими инструментами, объединяющими пакетную и потоковую обработку под одной крышей и поддерживающими множество языков, что позволяет командам беспрепятственно сотрудничать [3].

Глубокое погружение 5: TypeScript и ИИ в браузере 🌐

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

Глубокий анализ 6: Мобильный ИИ с использованием Swift, Kotlin и портативных форматов 📱

Внедрение ИИ на устройстве улучшает задержку и конфиденциальность. Обычный путь: обучение на Python, экспорт в ONNX, преобразование для целевой платформы (например, Core ML или TFLite) и интеграция на Swift или Kotlin . Искусство заключается в балансе между размером модели, точностью и временем автономной работы; квантование и операции, учитывающие аппаратные характеристики, помогают [2][4].

Реальный набор: смешивайте и сочетайте без стеснения 🧩

Типичная система искусственного интеллекта может выглядеть примерно так:

• Исследование моделей — блокноты Python с использованием PyTorch.

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

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

• Serving - микросервис на Rust или Go с тонким слоем gRPC/HTTP, масштабируемый автоматически.

• Клиентские приложения : веб-приложения на TypeScript; мобильные приложения на Swift или Kotlin.

• Наблюдаемость — метрики, структурированные журналы, обнаружение отклонений и немного информационных панелей.

Нужно ли всё это для каждого проекта? Конечно, нет. Но наличие размеченных полос помогает понять, какой поворот нужно совершить дальше [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.

• Забудьте о цели развертывания — если оно должно работать в браузере или на устройстве, спланируйте набор инструментов с самого начала [2].

• Игнорируя обработку данных , великолепная модель на основе схематичных признаков подобна особняку на песке [3].

• Концепция монолитной архитектуры : вы можете использовать Python для моделирования, а для развертывания — Go или Rust через ONNX.

• Стремление к новизне — новые фреймворки круты; надежность еще круче.

Быстрый выбор по сценариям 🧭

• Начиная с нуля — Python с PyTorch. Добавление scikit-learn для классического машинного обучения.

• Крайние или критически важные по задержке — Python для обучения; C++/CUDA плюс TensorRT или ONNX Runtime для вывода [2][4].

• Разработка признаков для больших данных — Spark с использованием Scala или PySpark.

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

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

• Критически важные сервисы - Работают на Rust или Go; обеспечивают переносимость артефактов модели через ONNX [2].

Часто задаваемые вопросы: Итак… какой язык программирования используется для ИИ? ❓

• Какой язык программирования используется для ИИ в исследованиях?
  Python, а иногда JAX или PyTorch — инструменты, разработанные специально для этой цели, с C++/CUDA под капотом для повышения скорости [1][4].

• А как насчет производства?
  Обучение на Python, экспорт с помощью ONNX, запуск через Rust/Go или C++, когда важна экономия миллисекунд [2][4].

• Достаточно ли JavaScript для ИИ?
  Для демонстраций, интерактивных виджетов и некоторых производственных выводов с помощью веб-среды выполнения — да; для массового обучения — не совсем [2].

• Устарел ли R?
  Нет. Он отлично подходит для статистики, составления отчетов и некоторых задач машинного обучения.

• Заменит ли Julia Python?
  Возможно, когда-нибудь, а возможно, и нет. Кривые внедрения требуют времени; используйте инструмент, который поможет вам преодолеть препятствия уже сегодня.

Краткое содержание🎯

• Начните с Python для скорости и удобства работы в экосистеме.

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

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

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

• Не забывайте о вариантах для разных браузеров и мобильных устройств, когда они являются частью описания продукта.

• Прежде всего, выберите комбинацию, которая снизит трение от идеи до результата. В этом и заключается настоящий ответ на вопрос о какой язык программирования использовать для ИИ — не один язык, а правильный небольшой оркестр. 🎻

Ссылки

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

2. ONNX Runtime (официальная документация) — кроссплатформенный вывод результатов (облако, периферия, веб, мобильные устройства), совместимость с различными фреймворками
   https://onnxruntime.ai/docs/

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

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

5. PyTorch (официальный сайт) — широко используемый фреймворк для глубокого обучения в научных исследованиях и производственной среде.
   https://pytorch.org/

Найдите новейшие разработки в области ИИ в официальном магазине ИИ-помощников

О нас