¿Por qué es importante estudiar el paradigma de programación en inteligencia artificial?
Un paradigma de programación es un estilo de programación informática.
Una definición popular de paradigma es que se trata de un marco conceptual importante.
En la programación, se pueden tener diferentes paradigmas.
Es como en la arquitectura, puedes usar diferentes estilos y diferentes patrones de diseño.
La única diferencia aquí es que estos están muy bien definidos. Definen los pasos que tienes que dar al hacer la programación.
Eso puede ser una gran ventaja o desventaja porque entonces no tienes demasiada libertad para hacer algo a tu manera, o incluso para cambiar todo el sistema y añadir algo extra.
Tendrás que seguir las reglas que fueron diseñadas en tu paradigma específico.
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¿Cuál es el mejor lenguaje de programación para inteligencia artificial?
Hay muchos lenguajes de programación diferentes que se han utilizado para crear un paradigma de programación en sistemas de inteligencia artificial. Algunos de los más populares son:
Lisp: El mejor lenguaje de programación para la inteligencia artificial es Lisp.
Lisp fue el primer lenguaje de programación creado específicamente para la IA. Fue inventado por John McCarthy, que acuñó el término «inteligencia artificial». Lo dijo en el Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial del MIT:
\»En 1958, empecé a trabajar en lo que desde entonces he aprendido a llamar inteligencia artificial. Mis estudiantes de posgrado y yo diseñamos un lenguaje de programación llamado Lisp para manipular expresiones simbólicas».
Lisp se ha utilizado en muchos proyectos de inteligencia artificial, incluidos vehículos autónomos como el coche sin conductor de Google\ y Cyc, un intento de crear un sistema de inteligencia artificial que pueda implementar el conocimiento del sentido común».
Prolog: Si quieres crear un programa informático inteligente que pueda tomar decisiones o mantener conversaciones con humanos, te recomiendo Prolog.
Prolog es un lenguaje de programación especialmente bueno para escribir sistemas basados en reglas.
C++ y Java: C++ son dos lenguajes de programación de propósito general muy utilizados por los desarrolladores de software de todo el mundo.
Ambos lenguajes tienen bibliotecas que soportan tareas comunes de la IA como el aprendizaje automático, los algoritmos de búsqueda y los problemas lógicos.
Puede utilizar C++ para sistemas de baja latencia, como los que controlan robots o drones.
Java es bueno para aplicaciones de nivel empresarial, y también es el lenguaje más popular para el desarrollo de Android.
Python: A la hora de decidir cuál es el mejor lenguaje de programación para la IA, deberías considerar Python.
Es uno de los lenguajes de programación más utilizados para la IA y es relativamente sencillo, lo que lo hace perfecto para los principiantes.
Python lidera el grupo por un amplio margen cuando se trata de IA y aprendizaje automático debido a su legibilidad, simplicidad y facilidad de uso.
La elegante sintaxis de Python y su tipificación dinámica, junto con su naturaleza interpretada, lo convierten en un lenguaje ideal para la creación de scripts, así como para el desarrollo rápido de aplicaciones en muchas áreas en la mayoría de las plataformas.
Además, Python admite la programación modular, que nos permite dividir nuestro código en diferentes módulos. Esto hace que nuestro código sea más fácil de reutilizar y mantener.
Python tiene una gran biblioteca estándar que cubre áreas como los protocolos de Internet, las operaciones de cadena, las herramientas de servicios web y las interfaces del sistema operativo.
Esto significa que no tenemos que reescribir todo desde cero, sino que podemos escoger de estas bibliotecas según sea necesario.
Python también soporta la programación orientada a objetos (POO).
Nos permite desarrollar aplicaciones utilizando un enfoque orientado a objetos o un enfoque procedimental o una mezcla de ambos. Python tiene muchos tipos de datos incorporados, como diccionarios, listas y tuplas, que nos permiten escribir programas más complejos.
¿Cómo se desarrolla la inteligencia artificial?
Hay dos enfoques principales que sirven de paradigma de programación para desarrollar la inteligencia artificial.
El primero se denomina enfoque ascendente y consiste en intentar crear IA programando muchas reglas en un sistema y aplicando luego esas reglas a situaciones específicas.
Este es básicamente el enfoque que utilizamos los humanos para aprender cosas nuevas.
Utilizamos nuestras experiencias pasadas para informar nuestro comportamiento en el futuro.
El segundo enfoque es el descendente. La IA descendente consiste en crear respuestas inteligentes basadas en lo que un experto humano podría hacer en una situación determinada.
Por ejemplo, el programa de ajedrez Deep Blue de IBM fue capaz de derrotar al campeón mundial Garry Kasparov en 1997 porque aprendió de expertos humanos en ajedrez que le proporcionaron estrategias de alto nivel para jugar.
El problema de ambos enfoques es que dependen de la programación de grandes cantidades de información en el ordenador, lo que puede resultar muy difícil de manejar cuando se trata de tareas complejas como conducir un coche o ayudar a alguien a recuperarse de una lesión.
El paradigma de programación no estructurada se utiliza raramente para desarrollar código de IA.
El paradigma de programación utilizado para la inteligencia artificial es la programación declarativa.
La programación declarativa es un paradigma de programación que expresa la lógica de un cálculo sin describir su flujo de control.
«Un programa P es declarativo si y sólo si puede obtenerse a partir de algún programa P* sustituyendo todas las ocurrencias de construcciones imperativas por construcciones declarativas».
Ejemplos de lenguajes de programación declarativos:
Prolog (utilizado en inteligencia artificial)
SQL (utilizado en bases de datos relacionales)
HASKELL (lenguaje de programación funcional)
El paradigma de programación utilizado para la inteligencia artificial es la programación funcional.
La programación funcional es un paradigma de programación (un estilo de construir la estructura y los elementos de los programas informáticos) que trata el cálculo como la evaluación de funciones matemáticas y evita el estado y los datos mutables.
En el paradigma de programación puramente funcional, las funciones no pueden tener efectos secundarios, lo que significa que el valor de retorno de la función sólo depende de sus argumentos y de los valores de las variables que están fuera del ámbito de la función.
Una llamada a una función no puede causar ningún cambio en el estado del sistema ni mutar ninguna variable. El resultado debe calcularse a partir de los parámetros de entrada: se considera una función pura.
Un efecto secundario también se refiere a una función que tiene una interacción observable con el mundo exterior, como escribir en una pantalla.
El paradigma de programación utilizado para la inteligencia artificial son los sistemas expertos basados en reglas.
El paradigma de programación utilizado para la inteligencia artificial son los sistemas expertos basados en reglas.
En estos sistemas se define un conjunto de reglas: si (condición) entonces (acción).
Estas reglas pueden ser definidas por el programador o aprendidas a partir de los datos mediante un algoritmo de aprendizaje automático.
Las condiciones se basan en una o varias características. La acción puede consistir en fijar otra característica.
La diferencia entre el aprendizaje automático y los sistemas expertos basados en reglas es que en el aprendizaje automático las condiciones y las acciones se aprenden a partir de los datos, mientras que en los sistemas expertos basados en reglas, las condiciones y las acciones las define explícitamente un programador humano.
Conclusión: Si un programador necesita crear un programa inteligente, elegirá el mejor paradigma de programación.
La forma más fácil de resolver un problema es encontrar el método adecuado para realizar el trabajo.
Este método es bien visto cuando se trata de resolver un problema.
Puede verse como una conclusión o generalización, que suele ser correcta aunque no incorpore todos los detalles de una situación.
En resumen, elegir el mejor paradigma de programación para crear un programa inteligente le permitirá crear una solución más sencilla que funcione perfectamente con las restricciones específicas de la tarea.
