بهترین زبان‌های برنامه نویسی برای هوش مصنوعی در سال 2020

زمانی هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) و پیشرفت آن برای مردم ترسناک بود طوری که آن را نوعی تهدید برای زندگی خود می‌دانستند. اما امروزه هوش مصنوعی با تمام مزایای خود، بخشی جدایی ناپذیر از زندگی روزمره ما شده است. نیازی به گفتن نیست که چقدر کارها را برای ما ساده و آسان کارها کرده است.

با رونق هوش مصنوعی، نیاز به برنامه نویسان و مهندسان کارآمد و ماهر و در کنار آنها لزوم پیشرفت زبان‌های برنامه نویسی، سر به فلک کشید. به همین دلیل برنامه نویسان برای عقب نماندن از قافله پیشرفت فناوری انتخابی جز هوش مصنوعی ندارند.

احتمالا این سوال برایتان مطرح می‌شود که کدام زبان برنامه نویسی برای هوش مصنوعی بهتر است؟ خب این انتخاب واقعا سختی است ولی اگر راهنمای خوبی در مورد زبان‌های مختلف برنامه نویسی داشته باشید و از بهترین‌های سال 2020 آگاه باشید، تصمیم گیری برای شما راحت‌تر می‌شود.

در این مطلب به طور جزئی چند مورد از برترین زبان‌های برنامه نویسی هوش مصنوعی در سال 2020 را توضیح دادیم تا این انتخاب برای شما آسان شود.

 

پایتون، برترین زبان برنامه نویسی هوش مصنوعی

رهبر قاطع و بهترین زبان برنامه نویسی هوش مصنوعی پایتون (Python) است. پایتون اولین بار در سال 1991 توسعه یافت و به دلیل آسانی و انعطاف پذیری بالا جایگاه خود را در بین برنامه نویسان باز کرد. با پایتون، برنامه نویسان می‌توانند راحت‌تر به دنیا هوش مصنوعی وارد می‌شود.

یادگیری زبان پایتون برای توسعه دهندگان هوش مصنوعی بسیار آسان است چون:

• پایتون زبان برنامه نویسی با منبع باز است. یعنی امکان هر تغییری در آن وجود دارد. این زبان برنامه نویسی به طور مداوم در حال پیشرفت است و پیشرفت سبب آسانی و کارایی بیشتر آن می‌شود.
• تعداد زیادی کتابخانه (library) برای پایتون وجود که سبب تسریع در کدگذاری هوش مصنوعی می‌شود. وجود این منابع یک مزیت است که سرعت توسعه را افزایش داده و در زمان و هزینه صرفه جویی می‌کند. در حقیقت با وجود این کتابخانه‌ها شما به جای تولید یک برنامه از ابتدا، برخی از راه حل‌های آماده را به کار می‌برید و آنها را بسط می‌دهید.

برخی از محبوب‌ترین کتابخانه‌های پایتون عبارتند از:

• TensorFlow کتابخانه ماشین لرنینگ و کار با مجموعه داده‌ها
• scikit-learn، Pybrain، Apache Spar، ark SparkMLlib کتابخانه‌های ماشین لرنینگ

• PyTorch کتابخانه‌ای برای بینایی رایانه و ساخت شبکه‌های عصبی
• era Keras کتابخانه‌ای برای محاسبات و عملیات ریاضی بسیار پیچیده
• Theano کتابخانه‌ای برای تعریف، بهینه سازی و ارزیابی عبارات ریاضی

زبان پایتون انعطاف پذیر است. به همین دلیل احتمال خطاها را کاهش می‌دهد.

پایتون مستقل از سیستم عامل است و به خوبی با سایر زبان‌های برنامه نویسی AI ترکیب می‌شود.

لیسپ، پدربزرگ زبان‌های برنامه نویسی هوش مصنوعی

لیسپ (Lisp) یکی از قدیمی‌ترین زبان‌های برنامه نویسی و خاستگاه زبان‌های برنامه نویسی AI است. در حقیقت هوش مصنوعی پس از اختراع زبان لیسپ توسط جان مک کارتی در دهه 1950، به طور رسمی معرفی شد.

در گام‌های ابتدایی هوش مصنوعی این زبان برنامه نویسی مهم‌ترین ابزار بود ولی امروزه چندان مورد استفاده قرار نمی‌گیرند. با این حال همچنان طرفداران خاص خود را دارد. هر چند که این زبان یکی از بهترین‌ها برای یادگیری هوش مصنوعی و کدگذاری آن است. اما واقعیت این است که سایر زبان‌های برنامه نویسی AI از آن پیشی گرفته‌اند.

بسیاری از ویژگی‌های اصلی Lisp که باعث جذابیت آن برای برنامه نویسی هوش مصنوعی شده است، به زبان‌های دیگر منتقل شده است. از جمله نمونه سازی سریع و انعطاف پذیری. از طرفی لیسپ کتابخانه ندارد و استفاده از آن کمی پیچیده است. برای استفاده از آن هم نیاز به تنظیمات ویژه نرم افزار و سخت افزار است. همین جزییات لیسپ را کم طرفدار کرده است.

 

C ++، سریع‌ترین زبان برنامه نویسی

C ++ سریع‌ترین زبان برنامه نویسی است که اغلب برای بازی‌های رایانه‌ای، ساخت شبکه‌های عصبی و توسعه موتورهای جستجو به کار می‌رود. این زبان برنامه نویسی، در ابتدا ابزاری برای ساخت محصولات پیچیده مانند نرم افزار بانکی، سیستم‌های ابری و نرم افزارهای سازمانی بود ولی بعدها برای برنامه نویسی هوش مصنوعی استفاده شد.

C ++ کتابخانه‌هایی برای ماشین لرنینگ و شبکه‌های عصبی دارد که سبب اجرای سریع‌تر الگوریتم‌های پیچیده می‌شود. بسیاری از توسعه دهندگان این زبان هوش مصنوعی را برای ساخت برنامه‌هایی که علاوه بر هوش مصنوعی به بهره‌وری بالا نیاز دارند، ترجیح می‌دهند.

جاوا، پرطرفدارترین زبان برنامه نویسی هوش مصنوعی

مطمئنا وقتی حرف از برترین زبان‌های برنامه نویسی هوش مصنوعی می‌شود، جاوا در این لیست قرار دارد. طرفداران آن عمدتاً از فناوری ماشین مجازی جاوا (Java Virtual Machine) استقبال می‌کنند، چون اجرای AI را در سیستم عامل‌های مختلف آسان می‌کند.

از مزایای قابل توجه جاوا می‌توان به کاربر پسند بودن، حذف سریع باگ و توانایی تولید گرافیک‌های زیبا اشاره کرد. شبکه ساده جاوا برای پشتیبانی از زیرساخت‌های بزرگ نرم افزاری مفید است به همین دلیل استفاده از زبان برنامه نویسی جاوا برای پروژه‌های بزرگ معمول است.

از طرفی جاوا زبان برنامه نویسی با منبع باز است و توسط بسیاری از کتابخانه‌ها پشتیبانی می‌شود. یکی از این کتابخانه ها، ماشین لرنینگ جاوا است که نه تنها برای الگوریتم‌های یادگیری ماشین، بلکه برای پروژه‌هایی که سیستم‌های ربات، سنسورها، nlp و شبکه‌های عصبی را نشان می‌دهند مناسب است.

R، یکی از زبان‌های برنامه نویسی در حال ظهور هوش مصنوعی

یکی از نوظهورهای برنامه نویسی برای هوش مصنوعی، زبان برنامه نویسی R است. ویژگی‌های خاص این زبان باعث محبوبیت آن شده است. R می‌تواند به راحتی جزییات بزرگ را خرد کند و این کار را حتی بهتر از پایتون اجام می‌دهد. به همین دلیل در بحث تجزیه و تحلیل‌های آمار به شدت مورد استقبال قرار گرفته است.

یکی از ویژگی‌های برجسته زبان‌های برنامه نویسی هوش مصنوعی، منبع باز آنها است که R هم این ویژگی را دارد. با کمک این زبان امکان استفاده از کتابخانه‌های ماشین لرنینگ، داده کاوی و سایر ابزارهای پیشرفته تجزیه و تحلیل داده فراهم است. رایج‌ترین کاربردهای R برای تجزیه و تحلیل داده‌ها، مدل سازی داده‌های بزرگ و تجسم داده‌ها است.

پرولوگ، زبان برنامه نویسی منطقی

پرولوگ (Prolog) مخفف منطق برنامه نویسی است و با زبان‌های برنامه نویسی هوش مصنوعی کلاسیک تفاوت اساسی دارد. این زبان برنامه نویسی در دسته برنامه نویسی‌های منطقی جای گرفته و برای عملکرد به کاربر متکی است. در این زبان برنامه نویسی لازم است هدف نهایی کاربر مشخص شود، بعد از مشخص شدن هدف کاربر، تجزیه و تحلیل روابط انجام می‌گیرد و واکنشی درخور توسط برنامه ارائه می‌شود. در حقیقت مکانیزم عملکرد آن بر مبنای تطبیق الگو و واکنش اتوماتیک است. که این ویژگی‌ها در توسعه هوش مصنوعی برای مسائل پیشرفته به طور گسترده استفاده می‌شود.

پرولوگ می‌تواند رابطه بین یک عمل، یک گزاره و یک جمله شرطی را تجزیه و تحلیل کند، که برای هوش مصنوعی بسیار مفید است. این ویژگی پرولوگ‌ها سبب شده تا از آنها برای چت بات‌ها استفاده شود. ELIZA اولین چت بات ایجاد شده با به زبان پرولوگ است.

و سخن پایانی

با پیشرفت هایی که به طور منظم در زمینه هوش مصنوعی انجام می‌شود، دیری نمی‌گذرد که توسعه زبان‌های برنامه نویسی آنها، راحت‌تر از شرایط امروز باشد و افراد بیشتری می‌توانند به این موج نوآوری بپیوندند.

زبان‌های برنامه نویسی مختلفی برای هوش مصنوعی وجود دارد. هر کدام آنها  ویژگی‌های مثبت و منفی مختلفی در شرایط گوناگون دارند. این تنوع کمک می‌کند تا مهندسان و دانشمندان هوش مصنوعی بتوانند زبان مناسب و متناسب با نیازهای پروژه خود را انتخاب کنند.

انتخاب زبان برنامه نویسی برای هوش مصنوعی همیشه به عوامل بسیاری بستگی دارد؛ مشخصات کسب و کار شما، محصول تولیدی، تقاضای بازار، نوع مشتریان یا کاربران، انتظارات مشتریان و بسیاری دیگر. و انتخاب بهترین زبان برنامه نویسی هوش مصنوعی نیاز به بررسی و تحقیق دارد. اما اگر به دنبال پیشرفت هستید، این فرصت را از دست ندهید.