Lenguajes de programación para aprender en la era de la IA.

Publicado el 15 de febrero, 2024 por: Carlos Azaustre

La Inteligencia Artificial (IA) está revolucionando el mundo de la tecnología y, con ello, el sector de la programación. La creciente demanda de soluciones basadas en IA ha impulsado la aparición y popularización de lenguajes y herramientas específicamente diseñadas para este campo. Si estás considerando aprender un nuevo lenguaje de programación o especializarte en IA, aquí te presento algunos de los lenguajes más relevantes en esta era.

Python

Desde su creación en los 90, Python ha experimentado un crecimiento exponencial, en particular en los últimos años, debido a su adaptabilidad en el ámbito de la IA y el Aprendizaje Automático (*Machine Learning* ML). A continuación, te detallo por qué Python se ha convertido en el lenguaje preferido para muchos profesionales y aficionados de la IA:

• Sintaxis Intuitiva: Una de las principales razones de la popularidad de Python es su sintaxis clara y fácil de leer. Esto facilita el aprendizaje para las personas que se inician y nos permite a los desarrolladores centrarnos en resolver problemas complejos de IA.

• Bibliotecas y Frameworks: Python cuenta con una amplia gama de bibliotecas y frameworks diseñados específicamente para la IA y el ML, incluyendo TensorFlow, Keras, PyTorch, Scikit-learn y Pandas.

• Comunidad Activa: La comunidad de Python es vasta y activa, lo que es garantía de una amplia variedad de recursos y soluciones compartidas por otros desarrolladores.

• Soluciones en la Nube: Con la tendencia hacia soluciones basadas en la nube, plataformas como Google Cloud ML y Azure Machine Learning facilitan a los desarrolladores de Python el entrenamiento y despliegue de modelos de IA.

JavaScript

Aunque tradicionalmente se asocia a JavaScript con el desarrollo web, en los últimos años ha expandido su alcance a áreas más avanzadas, entre ellas la Inteligencia Artificial. Gracias a su versatilidad y al ecosistema en constante evolución de Node.js, JavaScript se ha consolidado como una herramienta valiosa en este ámbito:

• Ejecución en el Navegador: Una de las principales ventajas de JavaScript es su capacidad para ejecutarse directamente en el navegador, permitiendo aplicaciones de IA en tiempo real.

• TensorFlow.js: Al igual que su versión en Python, TensorFlow.js permite a los desarrolladores construir y entrenar modelos de IA directamente en el navegador o en Node.js.

• Compatibilidad con APIs de IA: Siendo el lenguaje de programación de la web, JavaScript es naturalmente compatible con APIs de IA ofrecidas por plataformas como IBM Watson, Azure Cognitive Services y Google Cloud AI.

Mojo

Mojo es un lenguaje de programación emergente que fusiona la usabilidad de Python con el rendimiento de C, lo que facilita la programabilidad de hardware de IA y la extensibilidad de los modelos de IA. A continuación, se presentan algunas de las características que hacen de Mojo una opción atractiva para los desarrolladores interesados en IA:

• Tipos Progresivos: Mejora el rendimiento y la verificación de errores mediante el uso de tipos.

• Abstracciones de Costo Cero: Controla el almacenamiento mediante la asignación en línea de valores en estructuras.

• Verificador de Propiedad y Préstamo: Aprovecha la seguridad de la memoria sin complicaciones.

• Algoritmos Paramétricos Portátiles: Utiliza la meta-programación en tiempo de compilación para escribir algoritmos independientes del hardware y reducir el código repetitivo.

• Afinación Automática Integrada al Lenguaje: Encuentra automáticamente los mejores valores para tus parámetros para aprovechar al máximo el hardware objetivo.

Estas características, junto con tiempos de compilación rápidos y una ejecución en tiempo de ejecución paralela heterogénea, hacen de Mojo una elección prometedora para aquellos que buscan explorar el mundo de la IA.