Jaki język programowania jest używany w sztucznej inteligencji? Praktyczny przewodnik.

Jeśli kiedykolwiek zastanawiałeś się, jakiego języka programowania używa się w sztucznej inteligencji , to dobrze trafiłeś. Ludzie wyobrażają sobie rozświetlone neonami laboratoria i tajną matematykę – ale prawdziwa odpowiedź jest bardziej przyjazna, nieco chaotyczna i bardzo ludzka. Różne języki sprawdzają się na różnych etapach: prototypowania, trenowania, optymalizacji, serwowania, a nawet uruchamiania w przeglądarce lub na telefonie. W tym poradniku pominiemy zbędne szczegóły i przejdziemy do praktyki, dzięki czemu będziesz mógł wybrać odpowiedni dla siebie stos bez zastanawiania się nad każdą, nawet najmniejszą decyzją. I tak, powiemy, jakiego języka programowania używa się w sztucznej inteligencji więcej niż raz, ponieważ to pytanie nurtuje każdego. Zaczynamy.

Artykuły, które mogą Ci się spodobać po przeczytaniu tego:

🔗 10 najlepszych narzędzi AI dla programistów
Zwiększ produktywność, pisz mądrzej i przyspiesz rozwój dzięki najlepszym narzędziom AI.

🔗 Rozwój oprogramowania AI a zwykły rozwój
Poznaj najważniejsze różnice i dowiedz się, jak zacząć tworzyć rozwiązania z wykorzystaniem sztucznej inteligencji.

🔗 Czy inżynierowie oprogramowania zostaną zastąpieni przez sztuczną inteligencję?
Dowiedz się, jaki wpływ ma sztuczna inteligencja na przyszłość kariery inżyniera oprogramowania.

„Jaki język programowania jest używany w sztucznej inteligencji?”

Krótka odpowiedź: najlepszy język to taki, który pozwala przejść od pomysłu do wiarygodnych rezultatów z minimalnym dramatyzmem. Dłuższa odpowiedź:

• Głębokość ekosystemu - dojrzałe biblioteki, aktywne wsparcie społeczności, struktury, które po prostu działają.

• Szybkość dla programistów - zwięzła składnia, czytelny kod, dołączone baterie.

• Wyjścia awaryjne zwiększające wydajność — gdy potrzebujesz czystej prędkości, zejdź na C++ lub kernele GPU bez konieczności przebudowywania systemu.

• Interoperacyjność — czyste API, ONNX lub podobne formaty, proste ścieżki wdrażania.

• Powierzchnia docelowa — działa na serwerach, urządzeniach mobilnych, w sieci i na krawędzi przy minimalnych zakłóceniach.

• Narzędzia rzeczywistości - debuggery, profilery, notatniki, menedżery pakietów, CI - cała parada.

Bądźmy szczerzy: prawdopodobnie pomieszasz języki. To kuchnia, a nie muzeum. 🍳

Krótki werdykt: domyślnie korzystasz z Pythona 🐍

Większość osób zaczyna od Pythona w przypadku prototypów, badań, dostrajania, a nawet procesów produkcyjnych, ponieważ ekosystem (np. PyTorch) jest rozbudowany i dobrze utrzymywany, a interoperacyjność za pośrednictwem ONNX ułatwia przekazywanie do innych środowisk wykonawczych [1][2]. W przypadku przygotowywania i orkiestracji danych na dużą skalę zespoły często opierają się na Scali lub Javie z Apache Spark [3]. W przypadku szczupłych i szybkich mikrousług, Go lub Rust zapewniają solidne wnioskowanie o niskim opóźnieniu. I tak, można uruchamiać modele w przeglądarce za pomocą ONNX Runtime Web, gdy odpowiada to potrzebom produktu [2].

Więc… jaki język programowania jest używany w praktyce w przypadku sztucznej inteligencji? Przyjazna kanapka z Pythona dla mózgu, C++/CUDA dla siły i coś w rodzaju Go lub Rust dla drzwi, przez które użytkownicy faktycznie przechodzą [1][2][4].

Tabela porównawcza: języki dla sztucznej inteligencji w skrócie 📊

Tak, odstępy między tabelami są trochę dziwaczne, jak w życiu. Poza tym Python nie jest panaceum; to po prostu narzędzie, po które najczęściej sięgniesz [1].

Głębokie nurkowanie 1: Python do badań, prototypowania i większości szkoleń 🧪

Supermocą Pythona jest grawitacja ekosystemu. Z PyTorch otrzymujesz dynamiczne grafy, przejrzysty styl imperatywny i aktywną społeczność; co najważniejsze, możesz przekazywać modele do innych środowisk wykonawczych za pośrednictwem ONNX, gdy nadchodzi czas na wydanie [1][2]. Co najważniejsze: gdy liczy się szybkość, Python nie musi być powolnie wektoryzowany za pomocą NumPy ani pisać niestandardowych operacji, które trafiają do ścieżek C++/CUDA udostępnianych przez framework [4].

Krótka anegdota: zespół zajmujący się komputerowym rozpoznawaniem obrazu stworzył prototyp wykrywania defektów w notatnikach Pythona, zwalidował go na podstawie obrazów z tygodnia, wyeksportował do ONNX, a następnie przekazał do usługi Go za pomocą przyspieszonego środowiska wykonawczego – bez ponownego trenowania ani przepisywania. Pętla badawcza pozostała elastyczna; produkcja pozostała nudna (w najlepszym tego słowa znaczeniu) [2].

Głębokie zanurzenie 2: C++, CUDA i TensorRT dla czystej szybkości 🏎️

Trenowanie dużych modeli odbywa się na stosach akcelerowanych przez GPU, a operacje krytyczne pod względem wydajności są wykonywane w C++/CUDA. Zoptymalizowane środowiska uruchomieniowe (np. TensorRT, ONNX Runtime z dostawcami sprzętowego wykonywania) przynoszą duże korzyści dzięki połączonym jądrom, mieszanej precyzji i optymalizacji grafów [2][4]. Zacznij od profilowania; twórz niestandardowe jądra tylko tam, gdzie jest to naprawdę konieczne.

Głębokie zanurzenie 3: Rust and Go – niezawodne usługi o niskim opóźnieniu 🧱

Kiedy ML spotyka się z produkcją, rozmowa przenosi się z prędkości F1 na minivany, które nigdy się nie psują. Rust i Go błyszczą tutaj: wysoka wydajność, przewidywalne profile pamięci i proste wdrożenie. W praktyce wiele zespołów trenuje w Pythonie, eksportuje do ONNX i działa w oparciu o API Rust lub Go – czyste rozdzielenie zadań i minimalne obciążenie poznawcze dla operatorów [2].

Głębokie zanurzenie 4: Scala i Java dla potoków danych i magazynów funkcji 🏗️

Sztuczna inteligencja nie istnieje bez dobrych danych. W przypadku przetwarzania ETL na dużą skalę, przesyłania strumieniowego i inżynierii funkcji, Scala lub Java z Apache Spark pozostają koniami roboczymi, ujednolicając przetwarzanie wsadowe i przesyłanie strumieniowe pod jednym dachem i obsługując wiele języków, co pozwala zespołom na płynną współpracę [3].

Głębokie nurkowanie 5: TypeScript i sztuczna inteligencja w przeglądarce 🌐

Uruchamianie modeli w przeglądarce nie jest już sztuczką. ONNX Runtime Web może wykonywać modele po stronie klienta, umożliwiając domyślnie prywatne wnioskowanie w przypadku małych wersji demonstracyjnych i interaktywnych widżetów bez kosztów serwera [2]. Idealne do szybkiej iteracji produktów lub osadzalnych rozwiązań.

Głębokie zanurzenie 6: Sztuczna inteligencja mobilna ze Swiftem, Kotlinem i formatami przenośnymi 📱

Sztuczna inteligencja na urządzeniu poprawia opóźnienia i prywatność. Typowa ścieżka: trenowanie w Pythonie, eksport do ONNX, konwersja na potrzeby docelowe (np. Core ML lub TFLite) i podłączenie w Swifcie lub Kotlinie . Sztuką jest znalezienie równowagi między rozmiarem modelu, dokładnością i czasem pracy baterii; kwantyzacja i operacje z uwzględnieniem sprzętu pomagają [2][4].

Realistyczny stos: mieszaj i dopasowuj bez wstydu 🧩

Typowy system sztucznej inteligencji mógłby wyglądać następująco:

• Badania modelowe - notatniki Python z PyTorch.

• Przepływy danych - Spark w Scala lub PySpark dla wygody, planowanie przy użyciu Airflow.

• Optymalizacja — eksport do ONNX; przyspieszenie za pomocą TensorRT lub ONNX Runtime EP.

• Obsługa — mikrousługa Rust lub Go z cienką warstwą gRPC/HTTP, skalowana automatycznie.

• Klienci - aplikacja internetowa w języku TypeScript; aplikacje mobilne w języku Swift lub Kotlin.

• Obserwowalność — metryki, ustrukturyzowane logi, wykrywanie dryftów i zestaw pulpitów nawigacyjnych.

Czy każdy projekt potrzebuje tego wszystkiego? Oczywiście, że nie. Ale mapowanie pasów ruchu pomaga określić, w którą stronę skręcić [2][3][4].

Typowe błędy przy wyborze języka programowania dla sztucznej inteligencji 😬

• Zbyt wczesna, nadmierna optymalizacja — napisz prototyp, udowodnij wartość, a potem goń za nanosekundami.

• Zapominając o celu wdrożenia – jeśli ma ono zostać uruchomione w przeglądarce lub na urządzeniu, należy zaplanować łańcuch narzędzi już pierwszego dnia [2].

• Ignorując analizę danych – wspaniały model oparty na szkicowych cechach jest jak rezydencja na piasku [3].

• Myślenie monolityczne – możesz używać Pythona do modelowania i serwować dane za pomocą Go lub Rust poprzez ONNX.

• Pogoń za nowościami - nowe struktury są fajne, ale niezawodność jest jeszcze lepsza.

Szybkie typy według scenariusza 🧭

• Zaczynając od zera – Python z PyTorchem. Dodaj scikit-learn dla klasycznego uczenia maszynowego.

• Krytyczne dla krawędzi lub opóźnień — Python do trenowania; C++/CUDA plus TensorRT lub ONNX Runtime do wnioskowania [2][4].

• Inżynieria funkcji Big Data — Spark ze Scalą lub PySpark.

• Aplikacje web-first lub interaktywne dema - TypeScript z ONNX Runtime Web [2].

• Wydanie iOS i Androida — Swift z modelem przekonwertowanym na Core-ML lub Kotlin z modelem TFLite/ONNX [2].

• Usługi o znaczeniu krytycznym — obsługa w języku Rust lub Go; możliwość przenoszenia artefaktów modelu za pośrednictwem ONNX [2].

FAQ: więc… jaki język programowania jest używany w przypadku sztucznej inteligencji? ❓

• Jaki język programowania jest używany w badaniach nad sztuczną inteligencją?
  Python, a czasem narzędzia specyficzne dla JAX lub PyTorch, z C++/CUDA w tle dla szybkości [1][4].

• A co z produkcją?
  Szkol w Pythonie, eksportuj za pomocą ONNX, serwuj za pomocą Rust/Go lub C++, gdy liczy się oszczędność milisekund [2][4].

• Czy JavaScript wystarczy dla sztucznej inteligencji?
  Do wersji demonstracyjnych, interaktywnych widżetów i niektórych zastosowań produkcyjnych za pomocą środowisk uruchomieniowych sieci Web – tak; do masowego szkolenia – niekoniecznie [2].

• Czy R jest przestarzały?
  Nie. Jest fantastyczny do statystyk, raportowania i niektórych procesów uczenia maszynowego.

• Czy Julia zastąpi Pythona?
  Może kiedyś, może nie. Krzywe adaptacji wymagają czasu; użyj narzędzia, które odblokuje Cię już dziś.

Krótko mówiąc🎯

• Zacznij od Pythona , aby zwiększyć szybkość i komfort ekosystemu.

• Użyj C++/CUDA i zoptymalizowanych środowisk uruchomieniowych, gdy potrzebujesz przyspieszenia.

• Podawaj z Rust lub Go , aby uzyskać stabilność i niskie opóźnienia.

• Utrzymuj porządek w przepływach danych dzięki Scala/Java na platformie Spark.

• Nie zapominaj o ścieżkach w przeglądarce i na urządzeniach mobilnych, skoro są częścią historii produktu.

• Przede wszystkim wybierz kombinację, która zmniejszy tarcie między pomysłem a efektem. To jest prawdziwa odpowiedź na pytanie, jaki język programowania jest używany w sztucznej inteligencji – nie pojedynczy język, ale odpowiednia mała orkiestra. 🎻

Odniesienia

1. Ankieta dla programistów Stack Overflow 2024 – użycie języka i sygnały ekosystemu
   https://survey.stackoverflow.co/2024/

2. ONNX Runtime (oficjalna dokumentacja) — wnioskowanie międzyplatformowe (chmura, krawędź, sieć, urządzenia mobilne), interoperacyjność frameworka
   https://onnxruntime.ai/docs/

3. Apache Spark (oficjalna strona) – wielojęzyczny silnik do inżynierii danych/nauki i uczenia maszynowego na dużą skalę
   https://spark.apache.org/

4. NVIDIA CUDA Toolkit (oficjalna dokumentacja) – biblioteki, kompilatory i narzędzia przyspieszane przez GPU dla języków C/C++ i głębokiego uczenia się
   https://docs.nvidia.com/cuda/

5. PyTorch (oficjalna strona) – powszechnie stosowany framework głębokiego uczenia do celów badawczych i produkcyjnych
   https://pytorch.org/

Znajdź najnowszą sztuczną inteligencję w oficjalnym sklepie z asystentami AI

O nas