Golang か Python か? AIに適した言語はどれですか?

近年、AIが勢いを増し、多くの革新的な企業がAI分野に参入し始めました。同時に、コンピュータハードウェアのレベルも飛躍的に進歩しました。製品アプリケーション開発の効率を高め、ボトルネックの問題を解決するために、Googleが開発したGolangが誕生しました。これは、機械学習とAIの主流のプログラミング言語になりつつあり、世界中で何百万ものユーザーがいます。多くのIT技術者は、きっと次のような疑問を抱くでしょう。近年人気が高まっているPythonは、科学計算やAIの分野でも広く使用されています。では、将来AIに最適なのはどちらなのでしょうか？

Python は素晴らしいですが、Golang も負けていません!

Golangは並行処理のために生まれた

今日、ハードウェアメーカーはパフォーマンスを向上させるためにプロセッサにますます多くのコアを追加しています。データ センターはプロセッサ上で実行され、アプリケーションは複数のマイクロサービスを使用してデータベース接続、メッセージ キューを維持し、キャッシュを維持します。したがって、プログラミング言語とアプリケーションは並行性を容易にサポートし、CPU コア数の増加に合わせて拡張できる必要があります。

ただし、ほとんどの最新のプログラミング言語（Java、Python など）は、90 年代のシングル スレッド環境から生まれました。 Java の Netty など、一部のプログラミング言語フレームワークではマルチコア リソースの利用効率が継続的に向上していますが、開発者はこれらのフレームワークを本番開発に巧みに適用する前に、その動作原理を理解するために多くの時間と労力を費やす必要があります。

Golang は、マルチコア プロセッサがすでに市場に出回っていた 2009 年 11 月にリリースされました。Go は、マルチコアの同時実行性においてネイティブな設計上の利点を持っています。Go は、サードパーティのライブラリ、開発者のプログラミング スキル、開発経験を必要とせずに、ボトムアップでネイティブに同時実行性をサポートします。

Golang は現在、世界中に何百万ものユーザーを抱え、機械学習や AI 向けの主流のプログラミング言語になりつつあります。中国には、アリババ、滴滴出行、JD.com、知乎、七牛雲、小米などのテクノロジー・インターネット企業があり、海外には、グーグル、フェイスブック、ウーバー、ドロップボックス、セールスフォース、ツイッターなどがあります。

Golang は Python を時代遅れにするでしょうか?

Python は広く使用されており、用途が非常に多いため、個々のモジュールから何千ものコンポーネントをコンパイルして、開発されたパッケージ全体にすることができます。 Python には強力なコミュニティもあり、今後数十年にわたって活発な活動が続くことが期待されます。複数の環境でテストされている Python でのプログラミングは初心者にとって簡単で、若い開発者の間で人気があると考えられています。サーバー側スクリプトを記述する場合、Go 言語は Python よりも優れたパフォーマンスを発揮します。したがって、高速なデプロイメント サイクルを備えた超高性能の同時実行サービスを探している場合、Golang は Python よりも優れたパフォーマンスを発揮します。

しかし、最近ではGolangとPythonがAI開発者に最も人気のある言語として挙げられるようになっています。企業内に両方の言語を使用するチームがある場合、組織内に 2 つの考え方が生まれます。

AIエンジニアの中にGolangファンがいる

AI はテクノロジーの世界に旋風を巻き起こそうとしています。機械学習、自己修正、推論などは、人間の知能を模倣できるアプリケーションの一部です。 AI 駆動型アプリケーションにより、企業はリソースの使用を改善し、プラスの影響を生み出すことができます。

高いスケーラビリティと計算能力: Golang は、Python と比較して、スケーラビリティとパフォーマンスの点で高い可能性を秘めています。 Go を使用するアイデアは、数学的な計算の速度と比較して、その高速性のためです。たとえば、複雑な数学の問題を Python よりも最大 20 ～ 50 倍高速に処理できます。

Golang は幅広い AI 用途をカバーしています。Go は小さなライブラリを提供していますが、継続的に成長しており、多くの AI 用途を解決しています。 GoLearn (データ処理)、Goml (データの受け渡し)、Hector (バイナリ分類問題) などの Go ライブラリは、AI とそのアプリケーションに役立つライブラリの一部です。

コードの読みやすさが大幅に向上: Go で使用されるアルゴリズムは、開発者が読みやすいコードを簡単に作成できる最小限のアプローチを提供します。

Go ライブラリは Go 開発者にとって使いやすいです。ほとんどの Go 開発者は、他のプログラミング言語で書かれたライブラリを選択する必要がありません。 Go でライブラリを使用することの主な利点は、AI プロフェッショナルに Go でプログラミングする開発者の利便性が提供されることです。

AIエンジニアの中にもPythonファンがいる

今日の IT 業界では、機械学習と AI 技術が常に IT 業界の主流であり、明るい未来が待っています。

複数のライブラリ: 複数のライブラリは、AI エンジニアが新しいアルゴリズムを構築したり、データセット処理やモデル処理を行ったり、最も複雑なデータを処理したり、その他多くの機能を実行したりするのに役立ちます。忘れないでください。TensorFlow は、Google の多くの機械学習アプリケーションで使用されている最も人気のあるライブラリ (オープンソース) の 1 つです。

Python はアクセスしやすい言語です。ビジネスの観点から見ると、言語のアクセスしやすさは、Python プログラミングの市場が大きいことを意味します。さらに、ご存知のとおり、これらのプログラミング言語は世界中に広まっています。

強力なコミュニティ: Python には、確立された強力なコミュニティがあります。 2019 年半ばの GitHub の統計によると、世界中で約 100 万件のサービス リクエストが送信されました。コミュニティは、ツールセットを拡張するための新しいライブラリの作成やドキュメントの更新に貢献する傾向があります。

Python ではなく Golang を選ぶ理由は何ですか?

プログラミング言語のスケーラビリティは、開発者がより大規模な問題解決を維持および支援するのに役立ちます。 Golang には適切な並行プロセス チャネルのサポートが組み込まれていますが、Python は並行性の面で大きな課題に直面します。 Go は、Golang が提供する並行処理サポートにより、クラスター コンピューティングとクラウド コンピューティングで広く受け入れられています。

読みやすさに関しては、Python が間違いなく優れていますが、過大評価されていることもあります。 Python はさまざまなビジネス シナリオを実装するためのさまざまな方法を提供しますが、これが混乱を招くことがよくあります。ただし、Go はプログラミングにおいて厳格なルールに従っており、不要なライブラリをインポートしたり、不要な変数を作成したりすることは許可されていません。つまり、Go は実行上の利点が優れており、コード スタイルの一貫性が保証され、部門間のコラボレーションにおけるチーム開発の効率を向上できるということです。コードが読みやすい限り、反対する人もいるかもしれません。

どちらの言語が優れているかという結論を出すのは少し難しいかもしれませんが、ほとんどの場合、Golang が優勢であるように思われます。今のところ、Python ほど人気はないかもしれませんが、いつかはそうなるでしょう。ちなみに、Python が今日の地位に到達するまでに 20 年かかりました。最初の 10 年間、Python の存在は注目されませんでしたが、2001 年に注目を集め始めました。だからGoは必ず追いつくでしょう。

人生は大変だけど、頑張ろう！