Waarom wordt C niet gebruikt voor AI?

Waarom zie je C++ niet overal in de AI-wereld? Een blik achter de schermen.

Hoewel C++ al decennia een steunpilaar is in de software-ontwikkeling en geroemd wordt om zijn prestaties en controle over de hardware, is het opvallend afwezig als de go-to taal voor Artificial Intelligence (AI) ontwikkeling. Waarom is dat? Het antwoord is complex en hangt samen met een aantal factoren, die we hieronder zullen ontleden.

De onbetwiste kracht van C++:

Laten we beginnen met te erkennen dat C++ absoluut een krachtige taal is. Het biedt directe toegang tot het geheugen, waardoor ontwikkelaars hun code tot in detail kunnen optimaliseren voor maximale efficiëntie. Dit is cruciaal in omgevingen waar prestaties van het grootste belang zijn, zoals game-ontwikkeling en embedded systemen. In theorie zou dit een enorme troef moeten zijn voor AI, waar rekenintensieve taken zoals het trainen van neurale netwerken vaak voorkomen.

De complexiteit als struikelblok:

Het probleem met C++ is juist de complexiteit die het diezelfde kracht geeft. Het beheer van geheugen, pointers, en de noodzaak om nauwkeurig om te gaan met data types maken het ontwikkelen van AI-algoritmen in C++ een aanzienlijk intensievere en foutgevoeligere klus. AI-ontwikkelaars willen zich focussen op de logica van hun algoritmes en de datastructuren, niet op het worstelen met de fijne kneepjes van geheugenallocatie en de potentie voor geheugenlekken.

De opkomst van abstractie en ‘batterijen meegeleverd’:

Dit is waar talen zoals Python in het spel komen. Python biedt een veel hoger abstractieniveau, waardoor ontwikkelaars zich kunnen concentreren op het wat in plaats van het hoe. Dit, in combinatie met de overvloed aan krachtige en gebruiksvriendelijke AI-bibliotheken zoals TensorFlow, PyTorch en scikit-learn, maakt het ontwikkelen en experimenteren met AI-modellen aanzienlijk sneller en toegankelijker. Deze bibliotheken abstraheren de complexe onderliggende implementaties, waardoor ontwikkelaars zich kunnen focussen op het ontwerpen van de architectuur van neurale netwerken en het fine-tunen van hyperparameters.

De ecosysteem-factor:

Het rijke ecosysteem van Python, met een enorme community en talloze open-source tools en bibliotheken, is een enorme aantrekkingskracht voor AI-onderzoekers en ontwikkelaars. Dit ecosysteem maakt het eenvoudig om code te delen, reproduceerbaar onderzoek te doen en snel prototypes te bouwen.

Dus, C++ helemaal vergeten?

Absoluut niet! Hoewel Python vaak wordt gebruikt voor prototyping en onderzoek, blijft C++ relevant, vooral in productiesystemen waar snelheid en efficiëntie cruciaal zijn. Vaak worden AI-modellen die in Python zijn ontwikkeld, uiteindelijk geoptimaliseerd en in C++ geïmplementeerd voor snellere inferentie (het daadwerkelijk gebruiken van het getrainde model om voorspellingen te doen). Bovendien worden veel van de eerder genoemde krachtige AI-bibliotheken (zoals TensorFlow en PyTorch) in de kern nog steeds in C++ geschreven, om de prestaties te maximaliseren.

Conclusie:

De keuze voor een programmeertaal in AI is een afweging tussen snelheid van ontwikkeling en prestaties. Python, met zijn eenvoud, abstractie en rijke ecosysteem, is de duidelijke winnaar voor onderzoek, prototyping en de vroege stadia van ontwikkeling. C++ blijft echter een belangrijke rol spelen in het optimaliseren van AI-modellen voor productie-omgevingen en in de fundamentele implementatie van de AI-bibliotheken die we dagelijks gebruiken. Het is dus niet zozeer een kwestie van “C++ of Python”, maar eerder “wanneer gebruiken we C++?”.