Ако някога сте се чудили какъв език за програмиране се използва за изкуствен интелект , значи сте в добра компания. Хората си представят осветени с неонови лампи лаборатории и тайна математика - но истинският отговор е по-приятелски, малко хаотичен и много човешки. Различните езици блестят на различни етапи: прототипиране, обучение, оптимизация, обслужване, дори изпълнение в браузър или на телефона ви. В това ръководство ще пропуснем излишните подробности и ще се спрем на практическата част, за да можете да изберете езици, без да се съмнявате във всяко малко решение. И да, ще кажем кой език за програмиране се използва за изкуствен интелект повече от веднъж, защото това е точно въпросът, който е на ума на всички. Да започваме.
Статии, които може да ви харесат след тази:
🔗 Топ 10 инструменти за изкуствен интелект за разработчици
Повишете производителността, програмирайте по-умно и ускорете разработката с най-добрите инструменти за изкуствен интелект.
🔗 Разработка на софтуер с изкуствен интелект срещу обикновена разработка
Разберете ключовите разлики и научете как да започнете да строите с изкуствен интелект.
🔗 Ще бъдат ли софтуерните инженери заменени от изкуствен интелект?
Разгледайте как изкуственият интелект влияе върху бъдещето на кариерите в софтуерното инженерство.
„Какъв език за програмиране се използва за изкуствен интелект?“
Кратък отговор: най-добрият език е този, който ви отвежда от идеята до надеждни резултати с минимални усложнения. По-дълъг отговор:
-
Дълбочина на екосистемата - зрели библиотеки, активна подкрепа от общността, рамки, които просто работят.
-
Скорост на разработчика - кратък синтаксис, четлив код, включени батерии.
-
Изходи за производителност - когато имате нужда от сурова скорост, преминете към C++ или GPU ядра, без да пренаписвате планетата.
-
Оперативна съвместимост - изчистени API, ONNX или подобни формати, лесни пътища за внедряване.
-
Целева повърхност - работи на сървъри, мобилни устройства, уеб и периферни устройства с минимални изкривявания.
-
Реалност на инструментите - дебъгери, профилери, преносими компютри, мениджъри на пакети, непрекъсната интеграция - целият парад.
Нека бъдем честни: вероятно ще смесите езици. Това е кухня, а не музей. 🍳
Бързата присъда: по подразбиране започвате с Python 🐍
Повечето хора започват с Python за прототипи, изследвания, фина настройка и дори производствени процеси, защото екосистемата (напр. PyTorch) е дълбока и добре поддържана, а оперативната съвместимост чрез ONNX прави прехвърлянето към други среди за изпълнение лесно [1][2]. За мащабна подготовка и оркестрация на данни, екипите често се осланят на Scala или Java с Apache Spark [3]. За бързи и стройни микросървиси, Go или Rust предоставят стабилен и нисколатентен инференциал. И да, можете да стартирате модели в браузъра, използвайки ONNX Runtime Web, когато това отговаря на нуждите на продукта [2].
И така... какъв език за програмиране се използва на практика за изкуствен интелект? Приятен сандвич от Python за мозък, C++/CUDA за мускули и нещо като Go или Rust за вратата, през която потребителите действително преминават [1][2][4].
Сравнителна таблица: езици за изкуствен интелект с един поглед 📊
| Език | Аудитория | Цена | Защо работи | Бележки за екосистемата |
|---|---|---|---|---|
| Пайтън | Изследователи, специалисти по данни | Безплатно | Огромни библиотеки, бързо прототипиране | PyTorch, scikit-learn, JAX [1] |
| C++ | Инженери по производителност | Безплатно | Ниско ниво на контрол, бърз извод | TensorRT, персонализирани операции, ONNX бекендове [4] |
| Ръжда | Системни разработчици | Безплатно | Безопасност на паметта с по-малко скорости на стрелба | Разрастващи се щайги за изводи |
| Отиди | Екипи на платформата | Безплатно | Проста паралелност, разгръщаеми услуги | gRPC, малки изображения, лесни операции |
| Скала/Джава | Инженерство на данни | Безплатно | Канали за големи данни, Spark MLlib | Инструменти за Spark, Kafka, JVM [3] |
| TypeScript | Фронтенд, демо версии | Безплатно | Извод в браузъра чрез ONNX Runtime Web | Изпълнителни среди Web/WebGPU [2] |
| Бърз | iOS приложения | Безплатно | Вграден извод на устройството | Core ML (конвертиране от ONNX/TF) |
| Котлин/Java | Приложения за Android | Безплатно | Плавно внедряване на Android | TFLite/ONNX Runtime Mobile |
| Р | Статистици | Безплатно | Ясен работен процес за статистика и отчитане | каретка, подредени модели |
| Джулия | Числени изчисления | Безплатно | Висока производителност с четлив синтаксис | Flux.jl, MLJ.jl |
Да, разстоянието между таблиците е малко странно, като в живота. Освен това, Python не е панацея; това е просто инструментът, към който ще посягате най-често [1].
Дълбоко гмуркане 1: Python за изследвания, прототипиране и по-голямата част от обучението 🧪
Суперсилата на Python е екосистемната гравитация. С PyTorch получавате динамични графики, изчистен императивен стил и активна общност; най-важното е, че можете да прехвърляте модели на други среди за изпълнение чрез ONNX, когато е време за пускане [1][2]. Ключовото е, че когато скоростта е от значение, Python не е нужно да се векторизира бавно с NumPy или да се пишат персонализирани операции, които попадат в C++/CUDA пътища, изложени от вашата рамка [4].
Бърз анекдот: екип за компютърно зрение е създал прототип за откриване на дефекти в Python тетрадки, валидиран върху изображения от една седмица, експортиран в ONNX, след което предаден на Go услуга, използвайки ускорена среда за изпълнение - без преобучение или пренаписване. Изследователският цикъл остана гъвкав; производството остана скучно (в най-добрия смисъл) [2].
Дълбоко гмуркане 2: C++, CUDA и TensorRT за сурова скорост 🏎️
Обучението на големи модели се извършва на стекове, ускорени от GPU, а критичните за производителността операции се извършват в C++/CUDA. Оптимизираните среди за изпълнение (напр. TensorRT, ONNX Runtime с доставчици на хардуерно изпълнение) осигуряват големи печалби чрез слети ядра, смесена прецизност и оптимизации на графи [2][4]. Започнете с профилиране; комбинирайте персонализирани ядра само там, където наистина е най-неприятно.
Дълбоко потапяне 3: Rust and Go за надеждни услуги с ниска латентност 🧱
Когато машинното обучение (ML) се среща с производството, разговорът се измества от скоростта на F1 към минивановете, които никога не се чупят. Rust и Go блестят тук: силна производителност, предвидими профили на паметта и лесно внедряване. На практика много екипи обучават на Python, експортират в ONNX и работят зад чистото за Rust или Go API разделение на отговорностите, минимално когнитивно натоварване за операциите [2].
Дълбоко потапяне 4: Scala и Java за конвейери за данни и хранилища на функции 🏗️
Изкуственият интелект не се случва без добри данни. За мащабно ETL, стрийминг и инженерство на функции, Scala или Java с Apache Spark остават работни коне, обединявайки пакетни и стрийминг задачи под един покрив и поддържайки множество езици, така че екипите да могат да си сътрудничат безпроблемно [3].
Дълбоко потапяне 5: TypeScript и изкуствен интелект в браузъра 🌐
Стартирането на модели в браузър вече не е забавен трик. ONNX Runtime Web може да изпълнява модели от страна на клиента, което позволява частно извеждане по подразбиране за малки демонстрации и интерактивни джаджи без разходи за сървър [2]. Чудесно за бърза итерация на продукти или вграждащи се изживявания.
Дълбоко потапяне 6: Мобилен изкуствен интелект със Swift, Kotlin и преносими формати 📱
Изкуственият интелект на устройството подобрява латентността и поверителността. Често срещан път: обучение в Python, експортиране в ONNX, конвертиране за целта (напр. Core ML или TFLite) и свързване в Swift или Kotlin . Изкуството е балансиране на размера на модела, точността и живота на батерията; квантизацията и хардуерно-осъзнатите операции помагат [2][4].
Реалният стек: комбинирайте без срам 🧩
Типична система с изкуствен интелект може да изглежда така:
-
Моделно изследване - Python тетрадки с PyTorch.
-
Канали за данни - Spark на Scala или PySpark за удобство, планирани с Airflow.
-
Оптимизация - Експортиране в ONNX; ускоряване с TensorRT или ONNX Runtime EPs.
-
Обслужване - микросървис Rust или Go с тънък gRPC/HTTP слой, автоматично мащабируем.
-
Клиенти - Уеб приложение на TypeScript; мобилни приложения на Swift или Kotlin.
-
Наблюдаемост - показатели, структурирани лог файлове, откриване на отклонения и набор от табла за управление.
Всеки проект ли се нуждае от всичко това? Разбира се, че не. Но картографирането на лентите ви помага да знаете кой завой да вземете следващия път [2][3][4].
Често срещани грешки при избора на език за програмиране, който да се използва за изкуствен интелект 😬
-
Прекалено ранна оптимизация - напишете прототипа, докажете стойността му, след което преследвайте наносекунди.
-
Забравяне на целта за внедряване - ако трябва да се изпълнява в браузър или на устройство, планирайте инструментариума още в първия ден [2].
-
Пренебрегване на анализа на данни - един великолепен модел върху схематични характеристики е като имение върху пясък [3].
-
Монолитно мислене - можете да запазите Python за моделиране и да го използвате с Go или Rust чрез ONNX.
-
В преследване на новости - новите рамки са готини; надеждността е по-готина.
Бърз избор по сценарий 🧭
-
Започвайки от нулата - Python с PyTorch. Добавете scikit-learn за класическо машинно обучение.
-
Край или критично за латентност - Python за обучение; C++/CUDA плюс TensorRT или ONNX Runtime за извод [2][4].
-
Инженеринг на функции за големи данни - Spark със Scala или PySpark.
-
Уеб-ориентирани приложения или интерактивни демонстрации - TypeScript с ONNX Runtime Web [2].
-
Доставка за iOS и Android - Swift с модел, конвертиран в Core-ML, или Kotlin с модел TFLite/ONNX [2].
-
Критично важни услуги - Обслужване в Rust или Go; запазване на артефактите на модела преносими чрез ONNX [2].
ЧЗВ: и така… какъв език за програмиране се използва за изкуствен интелект? ❓
-
Какъв език за програмиране се използва за изкуствен интелект в изследванията?
Python, понякога JAX или PyTorch-специфични инструменти, с C++/CUDA в функционалността за по-висока скорост [1][4]. -
А какво ще кажете за продукцията?
Обучение на Python, експортиране с ONNX, обслужване чрез Rust/Go или C++, когато е важно да се избегнат милисекунди [2][4]. -
Достатъчен ли е JavaScript за изкуствен интелект?
За демонстрации, интерактивни джаджи и някои производствени изводи чрез уеб среда, да; за масивно обучение, не съвсем [2]. -
R остарял ли е?
Не. Той е фантастичен за статистика, отчети и определени работни процеси на машинно обучение. -
Ще замени ли Julia Python?
Може би някой ден, може би не. Кривите на приемане отнемат време; използвайте инструмента, който ви отблокира, още днес.
TL;DR🎯
-
Започнете с Python за бързина и комфорт на екосистемата.
-
Използвайте C++/CUDA и оптимизирани среди за изпълнение, когато имате нужда от ускорение.
-
Сервирайте с Rust или Go за стабилност с ниска латентност.
-
Поддържайте конвейерите за данни здрави със Scala/Java на Spark.
-
Не забравяйте браузъра и мобилните пътища, когато са част от историята на продукта.
-
Преди всичко, изберете комбинацията, която намалява триенето от идеята до въздействието. Това е истинският отговор на въпроса какъв език за програмиране се използва за изкуствен интелект - не един-единствен език, а правилният малък оркестър. 🎻
Референции
-
Анкета сред разработчиците на Stack Overflow 2024 - използване на езика и сигнали за екосистемата
https://survey.stackoverflow.co/2024/ -
ONNX Runtime (официална документация) - междуплатформено извеждане (облак, периферия, уеб, мобилни устройства), оперативна съвместимост на рамката
https://onnxruntime.ai/docs/ -
Apache Spark (официален сайт) - многоезичен енджин за инженерство/наука за данни и машинно обучение в голям мащаб
https://spark.apache.org/ -
NVIDIA CUDA Toolkit (официална документация) - GPU-ускорени библиотеки, компилатори и инструменти за C/C++ и стекове за дълбоко обучение
https://docs.nvidia.com/cuda/ -
PyTorch (официален сайт) - широко използвана рамка за дълбоко обучение за изследвания и производство
https://pytorch.org/