En este artículo, discutiremos las 10 principales lenguajes de programación para IA y Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN). Puedes saltarte nuestro análisis detallado de las tendencias del mercado global para el PLN y el desarrollo de IA, y los lenguajes de programación más populares para el desarrollo de IA, y dirigirte directamente a los 5 principales lenguajes de programación para IA y Procesamiento del Lenguaje Natural.
Hemos presenciado un reciente auge en los campos de la Inteligencia Artificial (IA) y el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN). Herramientas revolucionarias como ChatGPT y DALL-E 2 han establecido nuevos estándares para las capacidades del PLN. Estas herramientas aprovechan el poder del procesamiento del lenguaje para almacenar información y proporcionar respuestas detalladas a las entradas.
De hecho, según la investigación de Fortune Business Insights, se espera que el tamaño del mercado global para el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) experimente un crecimiento significativo. Se proyecta que el mercado se expandirá de $24.10 mil millones en 2023 a $112.28 mil millones para 2030, mostrando una sólida tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 24.6%. Esto indica una perspectiva prometedora para el mercado del PLN, impulsado por la creciente demanda de soluciones avanzadas de procesamiento del lenguaje en diversas industrias.
Con la presencia de importantes actores de la industria, se espera que América del Norte domine la cuota de mercado del procesamiento del lenguaje natural. En 2021, el mercado en América del Norte ya representó un valor significativo de USD 7.82 mil millones, y está listo para capturar una parte sustancial de la cuota de mercado global en los próximos años. La sólida posición de la región refuerza aún más su liderazgo en el impulso de avances y la adopción de tecnologías de procesamiento del lenguaje natural.
A medida que la demanda de IA y PLN sigue aumentando, surge la pregunta: ¿qué lenguajes de programación son los más adecuados para el desarrollo de IA? Cuando se trata de lenguajes de programación para IA, Python emerge como la elección preferida tanto para principiantes como para desarrolladores experimentados. La simplicidad, legibilidad y amplias bibliotecas de Python lo convierten en la herramienta perfecta para construir aplicaciones de IA. Además, Python permite escalar fácilmente modelos de aprendizaje automático grandes. Python, junto con Lisp, Java, C y R, sigue siendo uno de los lenguajes de programación más populares en el entorno del desarrollo de IA.
La dominancia de Python se refuerza aún más en el mercado laboral, donde los empleadores buscan cada vez más habilidades en este lenguaje. Según el índice de la comunidad de programadores de TIOBE, Python, SQL y Java encabezan la lista de habilidades de programación más demandadas, siendo Python el primero en la lista. Con su versatilidad y facilidad de uso, Python encuentra aplicaciones en diversos campos, incluido el desarrollo de aplicaciones y sitios web, así como la automatización de procesos comerciales.
Si bien el uso de PLN e IA se ha vuelto imprescindible para las empresas de todas las industrias, algunas compañías como Microsoft Corporation (NASDAQ:MSFT), Amazon.com, Inc. (NASDAQ:AMZN) y Alphabet Inc. (NASDAQ:GOOG) han desempeñado un papel crucial en el impulso de los avances recientes en estas tecnologías.
Es importante destacar que la importante inversión de Microsoft Corporation (NASDAQ:MSFT) de $10 mil millones en OpenAI, la startup detrás de ChatGPT y DALL-E 2, ha causado sensación en el campo de la IA y el PLN. Estas herramientas no solo han transformado el panorama tecnológico, sino que también han llevado las innovaciones de IA y PLN al público en general de manera emocionante.
Además, Azure de Microsoft Corporation (NASDAQ:MSFT), como el proveedor exclusivo de servicios en la nube para ChatGPT, ofrece una amplia gama de servicios relacionados con el PLN. Estos incluyen análisis de sentimientos, clasificación de texto, resumen de texto y servicios de implicación.
La importancia de la IA y el PLN es palpable también en Amazon.com, Inc. (NASDAQ:AMZN). El reconocido dispositivo Alexa, capaz de reproducir tu canción favorita o proporcionar recomendaciones de productos, ejemplifica la IA y el PLN en acción. Además, Amazon.com, Inc. (NASDAQ:AMZN) a través de Amazon Web Services (AWS) brinda soluciones de almacenamiento en la nube que permiten a las empresas completar sus transformaciones digitales.
El impacto de la IA y el reciente auge de la IA generativa se extiende más allá de los productos internos de Google, ya que la empresa matriz Alphabet Inc. (NASDAQ:GOOG) está invirtiendo activamente en startups. El brazo de capital de riesgo de Alphabet Inc. (NASDAQ:GOOG), CapitalG, lideró recientemente una inversión de $100 millones en la firma de datos corporativos AlphaSense, valorando a la empresa en $1.8 mil millones.
Entonces, si tienes curiosidad por descubrir los mejores lenguajes de programación para la IA y el PLN, sigue leyendo y adéntrate en el mundo de estas emocionantes tecnologías.
Top 10 Lenguajes de Programación para la IA y el Procesamiento del Lenguaje Natural Zapp2Photo/Shutterstock.com
Nuestra Metodología:
Para clasificar los 10 mejores lenguajes de programación para el aprendizaje profundo y el PLN, realizamos una amplia investigación para identificar los lenguajes comúnmente utilizados en estos campos, teniendo en cuenta factores como el respaldo de la comunidad, rendimiento, bibliotecas, facilidad de uso, escalabilidad y adopción en la industria. Recopilamos datos relevantes y evaluamos cada idioma en base a estos criterios, asignando puntuaciones en una escala del 1 al 5. Se otorgaron puntuaciones más altas a los idiomas que demostraron un rendimiento más sólido y un uso más amplio en el desarrollo de IA y PLN. Ordenamos la lista en orden ascendente de los mejores lenguajes de programación para aplicaciones de aprendizaje automático.Aquí está la lista de los 10 mejores lenguajes de programación para la IA y el Procesamiento del Lenguaje Natural.
10. Rust
Nivel de rendimiento: 3.5Rust, conocido por su alto rendimiento, velocidad y un fuerte enfoque en la seguridad, se ha convertido en un lenguaje preferido para el desarrollo de IA y PLN. Ofrece seguridad de memoria y evita la necesidad de colección de basura, lo que ha ganado popularidad entre los desarrolladores que buscan crear software eficiente y seguro. Con una sintaxis comparable a C, Rust ofrece un entorno de programación potente y expresivo. Cabe destacar que sistemas reconocidos como Dropbox, Yelp, Firefox, Azure, Polkadot, Cloudflare, npm y Discord confían en Rust como lenguaje de programación backend. Debido a su seguridad de memoria, velocidad y facilidad de expresión, Rust se considera una opción ideal para desarrollar IA y aprovecharla en aplicaciones de computación científica.
9. Prolog
Nivel de rendimiento: 3.7Prolog es un lenguaje de programación lógica. Se utiliza principalmente para desarrollar aplicaciones de inteligencia artificial basadas en lógica. La naturaleza declarativa de Prolog y su énfasis en la lógica lo hacen especialmente adecuado para tareas que implican representación de conocimiento, razonamiento y sistemas basados en reglas. Su capacidad para manejar eficientemente cálculos simbólicos y coincidencias de patrones lo distingue en los dominios de la IA y el PLN. El mecanismo de retroceso incorporado de Prolog permite enfoques elegantes para la resolución de problemas. Con Prolog, los desarrolladores pueden centrarse en especificar la lógica del problema en lugar de los detalles algorítmicos. Estas características hacen de Prolog una opción atractiva para aplicaciones de IA que involucran inferencia compleja, sistemas basados en conocimiento y tareas de procesamiento del lenguaje natural.
8. Wolfram
Nivel de rendimiento: 3.8El lenguaje de programación Wolfram es conocido por sus capacidades de procesamiento rápido y potente. En el ámbito de la IA y el PLN, Wolfram ofrece capacidades extensas que incluyen 6,000 funciones incorporadas para cálculos simbólicos, programación funcional y programación basada en reglas. También se destaca en el manejo de operaciones matemáticas complejas y tareas extensas de procesamiento del lenguaje natural. Además, Wolfram se integra sin problemas con datos y estructuras arbitrarias, lo que mejora aún más su utilidad en aplicaciones de IA y PLN. Los desarrolladores confían en Wolfram por sus sólidas capacidades computacionales y su aptitud para ejecutar operaciones matemáticas sofisticadas y funciones de procesamiento de lenguaje.
7. Haskell
Nivel de rendimiento: 4Haskell prioriza la seguridad y la velocidad, lo que lo hace adecuado para aplicaciones de aprendizaje automático. Si bien Haskell ha ganado impulso en el ámbito académico por su soporte de lenguajes integrados específicos de dominio que son fundamentales para la investigación de IA, gigantes tecnológicos como Microsoft Corporation (NASDAQ:MSFT) y Meta Platforms, Inc. (NASDAQ:META) también han utilizado Haskell para crear marcos de trabajo para administrar datos estructurados y combatir el malware.
La biblioteca HLearn de Haskell ofrece soporte para el aprendizaje profundo a través de su enlace con Tensorflow e implementaciones algorítmicas para el aprendizaje automático. Haskell destaca en proyectos que involucran matemáticas abstractas y programación probabilística, permitiendo a los usuarios diseñar algoritmos altamente expresivos sin comprometer la eficiencia. La versatilidad y las capacidades tolerantes a fallos de Haskell lo convierten en un lenguaje de programación seguro para aplicaciones de inteligencia artificial, garantizando robustez frente a posibles fallos.
6. Lisp
Nivel de rendimiento: 4.3Lisp, uno de los lenguajes de programación pioneros en inteligencia artificial, tiene una larga historia y sigue siendo relevante en la actualidad. Desarrollado en 1958, Lisp derivó su nombre de 'List Processing', reflejando su aplicación inicial. En 1962, Lisp evolucionó para abordar los desafíos de la inteligencia artificial, consolidando su posición en el campo. Si bien Lisp sigue siendo capaz de producir software de alta calidad, su sintaxis compleja y sus costosas bibliotecas lo han hecho menos favorecido entre los desarrolladores. Sin embargo, Lisp sigue siendo valioso para proyectos específicos de inteligencia artificial, incluyendo prototipos rápidos, creación dinámica de objetos y la capacidad de ejecutar estructuras de datos como programas.
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Divulgación: Ninguna. Top 10 Lenguajes de Programación para IA y Procesamiento de Lenguaje Natural fue publicado originalmente en Insider Monkey.
