KI und ML: Geeignete Programmiersprachen
Die Digitalisierung ist ein Prozess, der immer mehr Unternehmen erfasst. Betriebe, die nicht auf digitale Techniken setzen, werden schnell abgehängt. In diesem Rahmen kursieren zwei wichtige Schlagworte: Die künstliche Intelligenz (KI) und das maschinelle Lernen (ML). Auf der einen Seite kommen diese Techniken bereits in vielen Unternehmen aus aller Welt zum Einsatz – beispielsweise im Bereich der Robotik, zur Kundenbetreuung, bei der Gesichtserkennung, für Suchmaschinen und bei der Erstellung von Geschäftsprognosen. Auf der anderen Seite wissen viele Menschen noch nicht, was diese Ausdrücke bedeuten.
Obwohl diese beiden Begriffe sehr geläufig sind und es den meisten Entscheidungsträgern in einem Unternehmen bewusst ist, dass diese für die Zukunft des Betriebs von großer Bedeutung sind, wissen nur wenige Spezialisten, was sich genau dahinter versteckt. Daher sind Fachkräfte für KI und ML sehr gefragt. Dieses Beschäftigungsfeld bietet bereits jetzt ausgezeichnete Karrieremöglichkeiten und zeichnet sich außerdem durch hervorragende Zukunftsaussichten aus. Darüber hinaus ist der technische Fortschritt in diesem Bereich sehr beeindruckend und viele Menschen wollen gerne ein Teil dieser Entwicklung werden.
Aus diesen Gründen befassen sich immer mehr Menschen mit künstlicher Intelligenz und mit maschinellem Lernen. Allerdings ist es häufig schwierig den richtigen Einstiegspunkt zu finden. Direkt mit der Entwicklung von KI- und ML-Anwendungen zu beginnen ist in der Regel sehr schwierig. Zunächst ist es sinnvoll allgemeine Programmierkenntnisse zu erwerben und sich erst anschließend mit speziellen KI- und ML-Themen zu befassen. Das stellt Sie vor die schwierige Entscheidung, welche Programmiersprache Sie zu diesem Zweck erlernen sollten. Aus diesem Grund gehen wir in diesem Artikel der Frage nach, welche Sprache sich besonders gut für Anwendungen in den Bereichen künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen eignet.
Was versteht man unter künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen?
Die künstliche Intelligenz ist als Teildisziplin der Informatik bereits seit Langem verbreitet. Als Gründungszeitpunkt gilt das Jahr 1956. In diesem Jahr fand am Darthmouth College in der US-amerikanischen Stadt Hanover eine Veranstaltung mit dem Titel „Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence“ statt. Diese machte den Ausdruck Artificial Intelligence (AI) bekannt, der unter der Bezeichnung künstliche Intelligenz ins Deutsche übertragen wurde. Der Organisator dieser Veranstaltung war John McCarthy, der daher auch als der Gründungsvater der künstlichen Intelligenz gilt.
Obwohl die künstliche Intelligenz bereits seit Jahrzehnten eine wichtige Disziplin der Informatik darstellt, ist es nach wie vor schwierig, eine gültige Definition hierfür zu finden. Hierbei geht es allgemein darum, Entscheidungsstrukturen des Menschen durch einen Computer-Algorithmus nachzustellen.
Hierfür gibt es unterschiedliche Ansätze. Zu Beginn stand in erster Linie die sogenannte starke künstliche Intelligenz im Mittelpunkt. Diese zielt darauf ab, ganzheitliche Systeme zu erstellen, die Arbeiten auf Augenhöhe mit einer menschlichen Arbeitskraft erledigen können. Es entstanden Ideen für Roboter, die nicht nur wie Menschen denken, sondern sich auch wie diese bewegen und kommunizieren. Diese Ansätze brachten über viele Jahrzehnte hinweg kaum Fortschritte mit sich. Daher gingen viele Forscher dazu über, schwache künstliche Intelligenz anzuwenden. Dabei wird der Computer-Algorithmus nur für ein ganz konkretes Problem eingesetzt. Die künstliche Intelligenz kann in diesem Fall den Menschen nicht komplett ersetzen, sondern ihn nur bei einer speziellen Aufgabe unterstützen. Dieser einfachere Ansatz reduzierte die Komplexität deutlich und brachte wesentlich schnellere Fortschritte mit sich.
Das maschinelle Lernen stellt eine Unterkategorie der künstlichen Intelligenz dar. Es zielt darauf ab, aus bisherigen Erfahrungen neues Wissen zu generieren. ML-Anwendungen gehen die Daten selbstständig durch und erkennen dabei Zusammenhänge und Abhängigkeiten. Diese lassen sich wiederum für die Entscheidungsfindung und für Vorhersagen verwenden.
Geeignete Programmiersprachen für KI-Anwendungen
Alle KI-Anwendungen basieren auf einem Computerprogramm. Um dieses zu erstellen, ist eine Programmiersprache erforderlich. Hierfür stehen mehrere Hundert zur Auswahl. Im Prinzip wäre es mit beinahe jeder Programmiersprache möglich KI-Anwendungen zu gestalten. Allerdings wäre der hierfür erforderliche Aufwand enorm, wenn Sie alle Grundlagen, die für ein KI-Programm notwendig sind, selbst erstellen möchten. Die meisten Programmiersprachen stellen daher sogenannte Bibliotheken oder Frameworks bereit, die vorgefertigte Funktionen enthalten. Wenn Sie eine KI-Anwendung schreiben möchten, ist es sinnvoll, auf eine Programmiersprache zurückzugreifen, für die passende Bibliotheken mit KI-Funktionen zur Verfügung stehen. Das schränkt die Auswahl bereits stark ein.
Auf der englischsprachigen Wikipedia Seite ist ein Eintrag vorhanden, die die Programmiersprachen auflistet, die für KI-Anwendungen verwendet werden(https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_programming_languages_for_artificial_intelligence). Diese enthält 16 Einträge:
⦁ AIML
⦁ IPL
⦁ LISP
⦁ Smalltalk
⦁ Prolog
⦁ STRIPS
⦁ Planner
⦁ POP-11
⦁ R
⦁ Python
⦁ Haskell
⦁ Wolfram Language
⦁ C++
⦁ MATLAB
⦁ Perl
⦁ Julia
Alle hier aufgezählten Programmiersprachen enthalten praktische Funktionen, die sich für die Gestaltung von KI-Programmen anbieten. Während Sprachen wie AIML, Planner oder MATLAB nur selten für die Gestaltung von KI-Anwendungen zum Einsatz kommen, sind Sprachen wie Python, C++ oder Java deutlich beliebter. Im Folgenden stellen wir Ihnen fünf Sprachen vor, die für diese Aufgabe besonders geeignet sind.
Python
Wenn Sie sich mit Programmiersprachen für KI-Anwendungen beschäftigen, stoßen Sie an erster Stelle sicherlich auf Python. Hierbei handelt es sich um eine Sprache, die eigentlich für den Einsatz im Bildungsbereich gestaltet wurde. Sie zeichnet sich durch eine ausgesprochen einfache Syntax aus, die den Einstieg in das Programmieren erleichtern soll. Darüber hinaus verwendet die Sprache an vielen Stellen, an denen bei anderen Programmiersprachen komplexe Zeichenkombinationen zum Einsatz kommen, Begriffe, die der natürlichen englischen Sprache entlehnt sind. Auch das trägt zu einem einfachen Einstieg bei.
Die genannten Eigenschaften führten nicht nur dazu, dass Python sehr einfach zu erlernen ist, auch die Codegestaltung wird sehr effizient. Die Sprache kommt mittlerweile auch häufig in einem gewerblichen Umfeld zum Einsatz, da sie mit geringen Entwicklungskosten verbunden ist. Ein weiterer Vorteil besteht darin, dass es sich hierbei um ein Open-Source-Projekt handelt. Es ist also möglich, die Sprache an individuelle Anforderungen anzupassen.
All diese Aspekte wirken sich auf die Gestaltung von KI-Anwendungen sehr positiv aus. Weiterhin besteht eine große Anzahl an Bibliotheken, die viele nützliche Funktionen für KI-Anwendungen enthalten. Beispiele hierfür sind SciPy, nltk, Pandas, TensorFlow und PyTorch. Diese machen die Entwicklung von KI-Programmen einfach und effizient. Außerdem führen sie zu einem schnellen Lernfortschritt.
Aufgrund dieser Vorteile stellt Python die beliebteste Programmiersprache für KI-Anwendungen dar. Auch im Buch „Machine Learning und Neuronale Netze: Der verständliche Einstieg mit Python“ von Philipp Grunert, das bald im BMU-Verlag erscheinen wird, kommt für die Entwicklung der entsprechenden Programme Python zum Einsatz. Allerdings bestehen noch einige weitere Möglichkeiten, die wir Ihnen in den folgenden Absätzen vorstellen.
C++
C++ gilt als eine sehr schnelle Programmiersprache. Der Code wird kompiliert und steht danach direkt als ausführbares Programm zur Verfügung. Darüber hinaus lässt sich die Speicherbelegung individuell vorgeben. Diese Aspekte sorgen dafür, dass die Programme besonders schnell ablaufen.
Die genannten Vorteile führen dazu, dass C++ auch für AI-Anwendungen sehr beliebt ist – insbesondere, wenn es sich dabei um sehr komplexe Programme handelt. Durch die Verwendung von C++ lässt sich die Ausführungsgeschwindigkeit erhöhen. Auch in C++ stehen verschiedene Bibliotheken zur Verfügung, die das Erstellen von KI-Anwendungen vereinfachen. Diese sind nicht so umfangreich wie bei Python.
Prolog
Prolog ist eine Programmiersprache, die selbst vielen Informatikern unbekannt war, obwohl sie bereits 1972 entwickelt wurde. Das liegt daran, dass es sich um eine logische Programmiersprache handelt. Diese verfolgt einen vollkommen anderen Ansatz als die imperativen Sprachen, mit denen der überwiegende Teil aller kommerziellen Computerprogramme erstellt wird. Für die Programmerstellung ist es hierbei notwendig, Fakten zu definieren, Regeln aufzustellen und Ziele vorzugeben. Daran wird bereits deutlich, dass sich dieser Ansatz stark von den meisten gängigen Programmiersprachen unterscheidet. Daher kam Prolog über Jahrzehnte hinweg fast ausschließlich in der wissenschaftlichen Forschungsarbeit zum Einsatz.
Allerdings stellte sich heraus, dass sich der logische Ansatz dieser Programmiersprache sehr gut für KI-Anwendungen eignet. Aus diesem Grund sind mittlerweile zahlreiche Programme für diesen Einsatzzweck mit Prolog entstanden. Dennoch ist diese Sprache für Anfänger nicht unbedingt zu empfehlen. Ihr ungewohnter Aufbau führt dazu, dass der Einstieg nicht einfach ist. Außerdem sind Tutorials und Einsteiger-Literatur zu Prolog nur schwer zu finden.
Java
Eine weitere beliebte Möglichkeit für den Einstieg in KI ist die Programmiersprache Java. Diese ist eine einfach strukturierte Sprache, die als anfängerfreundlich gilt. Ein großer Vorteil besteht darin, dass Java-Programme plattformunabhängig sind. Das bedeutet, dass Sie unabhängig vom Betriebssystem ausgeführt werden kann. Hinsichtlich der Ausführungsgeschwindigkeit ist Java etwas langsamer als C++, doch wesentlich schneller als Python.
Java enthält auch passende Bibliotheken für die Gestaltung von KI-Programmen. Alles das macht Java zu einer guten Wahl, wenn es um KI geht.
Lisp
Lisp ist eine sehr alte Programmiersprache. Sie entstand Ende der 1950er Jahre. Zwar ist ihre Verbreitung mittlerweile sehr gering, doch ist sie im Bereich der KI-Anwendungen dennoch erwähnenswert. Das liegt daran, dass Lisp von John McCarthy entwickelt wurde, der in diesem Artikel bereits als Gründungsvater der künstlichen Intelligenz vorgestellt wurde. Aus diesem Grund enthält Lisp viele Funktionen, die sich für diese Anwendungen eignen. Insbesondere die ersten Programme in diesem Bereich waren häufig in Lisp geschrieben.
Dennoch ist Lisp nicht unbedingt empfehlenswert, wenn Sie damit beginnen möchten, KI-Anwendungen zu schreiben. Zum einen ist die Syntax dieser Sprache sehr kompliziert und zum anderen gibt es kaum Bibliotheken, die für aktuelle Anwendungen geeignet sind. Lisp ist in erster Linie dann interessant, wenn Sie die Entwicklung der künstlichen Intelligenz nachvollziehen und die frühen Anwendungen in diesem Bereich verstehen möchten.
Eine passende Programmiersprache für den Einstieg in KI auswählen
Abschließend lässt sich sagen, dass für das Erstellen von KI-Anwendungen insbesondere die Programmiersprache Python zu empfehlen ist. Diese ist einfach zu erlernen und es sind viele vorgefertigte Funktionen verfügbar, die die Gestaltung von KI-Anwendungen stark vereinfachen. Bevor Sie sich der künstlichen Intelligenz zuwenden, ist es im ersten Schritt sinnvoll, die Grundlagen zu erlernen. Auch hierfür bieten wir im BMU-Verlag das passende Lehrbuch an. Dabei handelt es sich um „Python 3 Programmieren für Einsteiger: Der leichte Weg zum Python-Experten“ von Michael Bonacina.
Es wurde gezeigt, dass es noch einige weitere Programmiersprachen gibt, die sich für KI-Programme eignen. Wenn Sie Wert auf eine hohe Ausführungsgeschwindigkeit legen, können Sie die Programmiersprache C++ verwenden. Das passende Lehrbuch hierfür ist „C++ Programmieren für Einsteiger: Der leichte Weg zum C++-Experten“ – ebenfalls von Michael Bonacina. Entscheiden Sie sich hingegen für die Programmiersprache Java, können Sie die Sprache mit dem Buch „Java Programmieren für Einsteiger: Der leichte Weg zum Java-Experten“ vom gleichen Autor erlernen. Für einen tieferen Einstieg steht außerdem das Werk „Java Kompendium: Professionell Java programmieren lernen“ von Markus Neumann bereit.
