Linguagens de Programação para Trabalhar com Inteligência Artificial

A Inteligência Artificial (IA) deixou de ser apenas um campo acadêmico para se tornar parte central da estratégia de inovação de empresas em todo o mundo. Com o crescimento acelerado da automação, da análise de dados e do aprendizado de máquina, a escolha da linguagem de programação certa pode fazer toda a diferença na carreira de um desenvolvedor ou cientista de dados.

Historicamente, linguagens como Prolog e Lisp foram as pioneiras na construção de sistemas especialistas em IA, sendo amplamente estudadas em cursos introdutórios da área. No entanto, à medida que a IA evoluiu e se popularizou em ambientes comerciais, surgiu a necessidade de linguagens mais acessíveis, robustas e integráveis a sistemas empresariais modernos. A seguir, destacamos três linguagens populares no desenvolvimento de soluções de IA e mostramos por que cada uma delas merece sua atenção.

Java: Robusto, Estável e com Suporte a IA

O Java continua sendo uma das linguagens mais utilizadas no mundo, segundo o ranking da TIOBE (TIOBE, 2023). Amplamente empregada no desenvolvimento de aplicações web, móveis e corporativas, o Java se destaca pela sua portabilidade, estabilidade e segurança.

Uma das maiores vantagens do Java para IA é a existência do Weka, um ambiente completo para mineração de dados e aprendizado de máquina desenvolvido pela Universidade de Waikato, na Nova Zelândia. O Weka é open-source e oferece uma interface gráfica amigável, além de permitir fácil integração com qualquer aplicação Java (Hall et al., 2009; Frank et al., 2016). Muitos experimentos acadêmicos e até projetos de doutorado são realizados com base nessa ferramenta.

Além disso, Java possui bibliotecas modernas para deep learning, como o DeepLearning4J, que oferece suporte a redes neurais profundas, processamento paralelo e execução distribuída (Skymind, 2020). O TensorFlow, principal framework da Google para aprendizado profundo, também fornece suporte parcial em Java – o que permite ampliar os horizontes dessa linguagem para aplicações mais avançadas em IA.

✔ Destaques:

• Excelente integração com sistemas empresariais.

• Ferramentas consagradas como Weka e DeepLearning4J.

• Ideal para quem já desenvolve em Java e quer aplicar IA.

Python: A Linguagem da Inteligência Artificial Moderna

Se existe uma linguagem que se tornou praticamente sinônimo de inteligência artificial e ciência de dados, essa linguagem é o Python. Com uma sintaxe simples e intuitiva, o Python tem sido adotado por gigantes como Google, NASA, IBM e Serpro, além de estar presente em uma infinidade de cursos, livros e tutoriais sobre IA (Van Rossum & Drake, 2009).

O ecossistema de bibliotecas especializadas é um dos grandes trunfos do Python. Ferramentas como NumPy, Pandas, Matplotlib e Scikit-learn são utilizadas para análise de dados, estatística e aprendizado de máquina. Já no campo do deep learning, destacam-se os frameworks TensorFlow, Keras e PyTorch, usados em aplicações que vão desde processamento de linguagem natural até visão computacional (Chollet, 2017; Paszke et al., 2019).

Devido à sua versatilidade e ampla comunidade, o Python é atualmente a linguagem mais indicada para quem deseja iniciar ou se especializar em IA, seja no setor acadêmico ou na indústria.

✔ Destaques:

• Ecossistema vasto e ativo.

• Frameworks de ponta para aprendizado profundo.

• Forte presença no mercado internacional e crescente no Brasil.

R: Análise Estatística com Potencial para IA

Embora ainda pouco popular no Brasil, a linguagem R tem se consolidado como uma das principais ferramentas para análise estatística e mineração de dados. Desenvolvida inicialmente para aplicações acadêmicas, R ganhou espaço entre cientistas de dados devido à sua precisão na modelagem estatística e visualização de dados (Ihaka & Gentleman, 1996).

No universo da IA, R já conta com pacotes relevantes como o ForIA para aprendizado de máquina e o MXNet, que permite o desenvolvimento de modelos de aprendizado profundo com suporte à linguagem (Chen et al., 2015). Embora a documentação em português ainda seja escassa, já há cursos internacionais que utilizam R para IA, o que pode representar uma vantagem competitiva no futuro.

Se você já atua com análise estatística ou quer ampliar suas habilidades para além do Python, dominar R pode abrir novas oportunidades em pesquisa, ciência de dados e aplicações empresariais.

✔ Destaques:

• Ideal para aplicações estatísticas e analíticas.

• Bibliotecas específicas para machine learning e deep learning.

• Diferencial competitivo em ambientes acadêmicos e científicos.

Qual Linguagem Escolher?

A escolha da linguagem ideal depende de três fatores principais: seu nível de experiência, o contexto em que você irá aplicar IA e as oportunidades de mercado que você deseja explorar.

• Já trabalha com Java? Continue utilizando-o e explore ferramentas como o Weka ou DeepLearning4J.

• Está começando em IA? Python é, sem dúvida, a escolha mais estratégica, pela sua versatilidade e mercado aquecido.

• Quer se destacar em análise estatística aplicada à IA? R é uma excelente aposta de médio a longo prazo.

Também vale lembrar que linguagens como C, C++, C#, e até mesmo Delphi oferecem recursos e bibliotecas de IA, mas com menor enfoque educacional e acadêmico. Mesmo que a linguagem escolhida não tenha bibliotecas prontas, os principais algoritmos de IA podem ser implementados do zero, bastando conhecimento técnico e domínio dos conceitos fundamentais.

Referências (em formato ABNT):

• CHEN, T. et al. MXNet: A flexible and efficient machine learning library for heterogeneous distributed systems. arXiv preprint arXiv:1512.01274, 2015. Disponível em: https://arxiv.org/abs/1512.01274

• CHOLLET, F. Deep Learning with Python. Manning Publications, 2017.

• FRANK, E. et al. The WEKA Workbench. Online Appendix for Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques, Morgan Kaufmann, 2016.

• HALL, M. A. et al. The WEKA Data Mining Software: An Update. SIGKDD Explorations, v. 11, n. 1, 2009.

• IHAKA, R.; GENTLEMAN, R. R: A Language for Data Analysis and Graphics. Journal of Computational and Graphical Statistics, v. 5, n. 3, p. 299–314, 1996.

• PASZKE, A. et al. PyTorch: An Imperative Style, High-Performance Deep Learning Library. NeurIPS, 2019.

• TIOBE INDEX. TIOBE Programming Community Index for 2023. Disponível em: https://www.tiobe.com/tiobe-index/

• VAN ROSSUM, G.; DRAKE, F. L. The Python Language Reference Manual. Network Theory Ltd., 2009.