بهترین زبان برنامه نویسی برای هوش مصنوعی ( ۱۲ مورد مهم)


بهترین زبان برنامه نویسی برای هوش مصنوعی ( ۱۲ مورد مهم) / ۲۰۲۲
بهترین زبان برنامه نویسی برای هوش مصنوعی ( ۱۲ مورد مهم) / ۲۰۲۲ امروز شکی نیست که هوش مصنوعی به زودی بخشی جدایی ناپذیر از زندگی ما خواهد شد. در این مقاله به بررسی بهترین زبان های برنامه نویسی هوش مصنوعی می پردازیم..
هوش مصنوعی که امروزه می بینیم، هوش مصنوعی محدود یا ضعیف(weak AI) نامیده می شود. این هوش مصنوعی تنها می تواند کارهای کوچکی مانند تشخیص چهره، مرور وب یا رانندگی را انجام دهد. هدف بلند مدت در زمینه هوش مصنوعی ایجاد هوش مصنوعی عمومی(General AI) است که قادر به انجام کلیه وظایف شناختی انسان باشد.
برخی از فناوری های هوش مصنوعی که ما به صورت روزانه استفاده می کنیم:
- فیلترهای اسپم
- فناوریهای تبدیل گفتار به متن
- سیری، conrtana
- جستوجوی هوشمند
- تبلیغات هوشمند شخصیسازی شده
- چتباتها
البته فناوریهای مبتنی بر هوش مصنوعی تنها به چند مورد محدود نمیشوند. هوش مصنوعی راه را برای پیشرفت های جدید فناوری هموار کرده است.
با ظهور هوش مصنوعی، نیاز به برنامه نویسان و مهندسان ماهر که به زبان های برنامه نویسی مسلط باشند نیز افزایش یافته است.
اگر به هوش مصنوعی علاقه مند هستید یا حتی می خواهید پروژه های هوش مصنوعی خود را دنبال کنید، باید با محبوب ترین و پرکاربردترین زبان های برنامه نویسی هوش مصنوعی آشنا باشید. در اینجا تعدادی از این زبان ها آورده شده است.
قبل از ورود به بحث اصلی، لازم به ذکر است که انتخاب یکی از این زبان ها به عنوان “بهترین زبان برنامه نویسی برای هوش مصنوعی” دشوار است، زیرا هر کدام از این زبان ها ویژگی های خاص خود را دارند و می توانند به پیشرفت پروژه های هوش مصنوعی کمک کنند.
۱ :بهترین زبان برنامه نویسی برای هوش مصنوعی (python)
امروزه هیچ کس نمی تواند موقعیت ممتاز پایتون را در دنیای هوش مصنوعی انکار کند. سادگی، انعطاف پذیری و گسترش آن، آن را به یکی از محبوب ترین زبان ها تبدیل کرده است.
در اواخر دهه ۱۹۸۰، Guido van Rossum، برنامه نویس هلندی، ایده توسعه زبانی را مطرح کرد که کار کردن با آن آسان تر از زبان های قبلی باشد و محدودیت هایی نداشته باشد. نتیجه تلاش او زبان برنامه نویسی پایتون بود.
پایتون یک زبان متن باز است. به این معنی که منبع کد به صورت رایگان در اختیار دیگران قرار می گیرد و همه می توانند در اصلاح و بهبود آن مشارکت کنند.
این زبان یکی از ایده آل ترین زبان ها برای برنامه نویسی هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی است. پایتون به دلیل سینتکس ساده و کد مختصر آن طرفداران زیادی دارد. از کلمات کلیدی قابل خواندن استفاده می کند، برنامه نویسی شی گرا را امکان پذیر می کند و می تواند با زبان های دیگر مانند جاوا ادغام شود. در مقایسه با سایر برنامهها، پایتون بسیار سریعتر است و به آن اجازه میدهد الگوریتمها را بدون اجرای واقعی آزمایش کند.
یکی از مهم ترین نقاط قوت پایتون که محبوبیت آن را در بین برنامه نویسان به خصوص در زمینه هوش مصنوعی افزایش داده است، کتابخانه استاندارد بزرگ آن است. این ویژگی استفاده از پایتون را در توسعه سیستمهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین آسانتر میکند.
پایتون در حال حاضر به طور گسترده در تمام زمینه های هوش مصنوعی، از داده کاوی گرفته تا بینایی ماشین و پردازش زبان طبیعی استفاده می شود. کتابخانه هایی مانند Tensorflow، Kress، Paytorch و Cicque-Lorraine از محبوب ترین کتابخانه های پایتون هستند که در هوش مصنوعی استفاده می شوند.
۲: بهترین زبان برنامه نویسی برای هوش مصنوعی ( prolog)
این یکی از قدیمی ترین زبان های برنامه نویسی است. این زبان اولین بار در اوایل دهه ۱۹۷۰ توسط تیمی به رهبری آلن کالمر توسعه یافت. پیش درآمد دارای چارچوب منطقی قدرتمندی است که با سه عنصر کار می کند: حقایق، قوانین و اهداف. برنامه نویس باید هر سه این عناصر را تعریف کند و پیش درآمد با تجزیه و تحلیل واقعیت ها و قوانین بین آنها، روابطی را برقرار می کند که به نتایج خاصی منجر می شود.
از آنجایی که راه حل های توسعه یافته با این برنامه به جای تکیه بر گزاره های از قبل بر اساس قوانین منطقی هستند، برای توسعه سیستم های هوش مصنوعی بسیار مناسب هستند. Prologs معمولاً برای ساخت چت، دستیار صوتی و یک رابط کاربری گرافیکی (GUI) استفاده می شود.
۳: بهترین زبان برنامه نویسی برای هوش مصنوعی ( Lisp )
لیسپ در سال ۱۹۵۸ در خانواده جان مک کارتی به دنیا آمد. Lisp بسیار انعطاف پذیر است و می توان از آن در یادگیری ماشین استفاده کرد. این زبان بیشتر برای نمونه سازی سریع و ایجاد پویا اشیاء جدید شناخته شده است. با این حال، Lisp امروزه چندان محبوب نیست، زیرا نحو بسیار دشواری دارد و یادگیری آن دشوار است. همچنین در مقایسه با زبان هایی مانند پایتون، کتابخانه های غنی ندارد.
۴: بهترین زبان برنامه نویسی برای هوش مصنوعی ( java )
جاوا یکی از محبوب ترین زبان های برنامه نویسی با تعداد زیادی کتابخانه منبع باز است. جاوا دارای یک پلتفرم مستقل است که آن را برای توسعه هوش مصنوعی مناسب می کند. این یک زبان برنامه نویسی استاندارد و منعطف است که در آن کد به راحتی اشکال زدایی می شود، بسیار مقیاس پذیر است، می تواند از پروژه های بزرگ پشتیبانی کند و داده ها را می توان به صورت گرافیکی در آن نمایش داد.
یادگیری جاوا بسیار آسان است و فناوری ماشین مجازی آن (JVM) توسعه زبانهای هوش مصنوعی را در پلتفرمهای مختلف امکانپذیر میسازد. شعاری که معمولاً به طراحان این زبان نسبت داده میشود، همان توانایی را برای اجرای کد بر روی پلتفرمهای مختلف نشان میدهد: «یکی بنویس، هرجا اجرا کن». جاوا پرکاربردترین زبان برنامه نویسی در جهان است.
جاوا دارای نقاط قوتی است که استفاده از آن را به عنوان یک زبان برنامه نویسی هوش مصنوعی ممکن می سازد. از مهم ترین مزایای جاوا می توان به سهولت استفاده، سرعت بالا در رفع اشکال و مدیریت خودکار حافظه اشاره کرد.
با این حال، این زبان نیز معایب خاص خود را دارد. به عنوان مثال، جاوا از زبان هایی مانند C ++ کندتر است. این باعث می شود که توسعه پروژه ها به این زبان زمان بر باشد.
شاید بی دلیل نباشد که بگوییم جاوا بلوغ لازم برای استفاده گسترده از هوش مصنوعی را ندارد. اما کاربردهایی که این زبان در حال حاضر در هوش مصنوعی دارد را نمی توان به راحتی نادیده گرفت.
به طور کلی، مزایای جاوا بیشتر از معایب آن است و می توان آن را یکی از بهترین زبان های برنامه نویسی هوش مصنوعی دانست.
۵: بهترین زبان برنامه نویسی برای هوش مصنوعی ( c++ )
C++ یک زبان برنامه نویسی چند منظوره و چند پارادایم است که توسط Bjarne Stroustrup در سال ۱۹۸۳ توسعه یافت. C++ اغلب به عنوان “سریع ترین زبان برنامه نویسی” شناخته می شود.
به دلیل سینتکس پیچیده C++، نمی تواند اولین انتخاب برای زبان های برنامه نویسی هوش مصنوعی باشد.
یکی از محدودیت های C++ داشتن یک کتابخانه استاندارد کوچک است. اگرچه در کنترل C++ بسیار موثر است، اما مدیریت پروژه های بزرگ در این زبان بسیار دشوار است و برای توسعه به زمان زیادی از برنامه نویس نیاز دارد. شاید به همین دلیل است که بسیاری از افراد از ++C در برنامه نویسی هوش مصنوعی استفاده نمی کنند.
یکی از مهمترین کاربردهای سی پلاس پلاس در هوش مصنوعی استفاده از آن در گوگل کروم است. این بخش از هوش مصنوعی بخشی از هوش مصنوعی است که برای بهبود رتبه بندی موتورهای جستجو استفاده می شود.
۶: بهترین زبان برنامه نویسی برای هوش مصنوعی ( c# )
خبر خوب برای شما این است که مایکروسافت به تازگی چارچوب یادگیری ماشین خود را در GitHub باز کرده است. ML.NET یک پلتفرم چند پلتفرمی و متن باز یادگیری ماشین برای چارچوب دات نت است.
ML.NET به توسعه دهندگان دات نت اجازه می دهد تا بدون مهارت قبلی در ساخت و یا راه اندازی مدل های یادگیری ماشین و حتی حداقل دانش ریاضی و الگوریتمی، مدل های خود را توسعه دهند و ML های سفارشی را در دات نت ایجاد کنند.
ML.NET در اصل در تحقیقات مایکروسافت توسعه داده شد و در دهه گذشته به یک چارچوب قابل توجه تبدیل شده است و در بسیاری از گروه های محصول در مایکروسافت مانند ویندوز، بینگ، پاورپوینت، اکسل و غیره استفاده می شود.
ML.NET روی ویندوز، لینوکس، و macOS، هر پلتفرمی با .NET Core 64 بیتی یا جدیدتر اجرا می شود.
۷: بهترین زبان برنامه نویسی برای هوش مصنوعی ( جاوا اسکریپت )
در ظاهر، به نظر نمی رسد که توسعه دهندگان جاوا اسکریپت را برای نوشتن برنامه های هوش مصنوعی یاد بگیرند، اما Google TensorFlow.js راه های خلاقانه و سرگرم کننده ای را ارائه کرده است که توسعه دهندگان می توانند مدل های Keras و TensorFlow را به روش های جالبی از طریق پیاده سازی محاسبات مبتنی بر GPU با استفاده از Node بسازند. js زمانی که گوگل TensorFlow.js را منتشر کرد، تعداد کمی از توسعه دهندگان برای برنامه نویسی با هوش مصنوعی به TensorFlow.Js روی آوردند.
یکی از دلایل عدم پذیرش، نبود کتابخانه های جامع و کاربردی است که در جاوا اسکریپت در مقایسه با زبان هایی مانند پایتون وجود نداشت. امروزه این مشکل تا حد زیادی برطرف شده است و توسعه دهندگان می توانند از جاوا اسکریپت برای این منظور استفاده کنند. در سمت سرور، در مقایسه با گزینههای موجود در پایتون، ویژگیها و مزایای زیادی برای پیادهسازی مدلها با Node.js وجود ندارد، بنابراین در آینده نزدیک شاهد باقی ماندن برنامههای هوش مصنوعی مبتنی بر جاوا اسکریپت در محیط مرورگر خواهیم بود.
۸: بهترین زبان برنامه نویسی برای هوش مصنوعی ( swift )
با معرفی Swift For TensorFlow که جدیدترین و بهترین ویژگی های TensorFlow را در خود جای داده است، و همچنین امکان وارد کردن کتابخانه های Python همانطور که توسط توسعه دهنده Python استفاده می شود، Swift به زبانی مناسب برای توسعه هوش مصنوعی تبدیل شده است. است.
گروه Fastai (https://www.fast.ai) در حال کار بر روی طراحی کتابخانه زبان Swift معروف خود هستند و به توسعه دهندگان قول داده اند که بسیاری از بهینه سازی ها و مدل ها با انتقال تانسورهای هوشمند به کامپایلر LLVM در دسترس خواهند بود. برای اینکه در دسترس توسعه دهندگان باشد، آماده تولید محصول نیست، اما ممکن است راه را برای نسل بعدی مدل های یادگیری عمیق هموار کند.
۹: بهترین زبان برنامه نویسی برای هوش مصنوعی ( R )
R در انتهای لیست ما قرار دارد و ممکن است برای اکثر خوانندگان حروف آشنا نباشد. R زبان انتخابی برای دانشمندان داده است. برخی از برنامه نویسان زبان R را به دلیل رویکرد چارچوب داده متمرکز آن کمی گیج کننده می دانند. اگر تیم شما از توسعه دهندگان R تشکیل شده است، منطقی است که از ادغام این زبان با TensorFlow، Keras یا H2O برای تحقیق، نمونه سازی و آزمایش استفاده کنید. توجه داشته باشید که زبان R به دلیل نگرانیهای مربوط به عملکرد و عملکرد، برای ساخت یک محصول هوش مصنوعی مستقل توصیه نمیشود.
۱۰: بهترین زبان برنامه نویسی برای هوش مصنوعی ( Lua )
چند سال پیش به واسطه فریمورک Torch که یکی از معروفترین کتابخانههای یادگیری ماشین برای تحقیق و تولید محصول است، Lua در دنیای هوش مصنوعی مطرح شد. اگر به بررسی تاریخچه الگوهای یادگیری عمیق بپردازید اغلب منابعی پیدا میکنید که از Torch و کدهای Lua استفاده کردهاند. پروژههایی که در مخازن قدیمی گیتهاب پیدا میشوند.
۱۱: بهترین زبان برنامه نویسی برای هوش مصنوعی ( Julia )
Julia یک زبان برنامه نویسی با کارایی بالا است که بر محاسبات عددی تمرکز دارد و آن را برای محاسبات ریاضی سنگین با هوش مصنوعی ایده آل می کند. اگرچه در حال حاضر نمی توان جولیا را یک زبان محبوب در نظر گرفت، اما فریمورک هایی مانند TensorFlow.jl و Mocha که برای این زبان طراحی شده اند، به خوبی از یادگیری عمیق پشتیبانی می کنند.
۱۲: بهترین زبان برنامه نویسی برای هوش مصنوعی ( Haskell )
زبان Haskell در سال ۱۹۹۰ تعریف شد و به نام ریاضیدان معروف Haskell Brooks Carey نامگذاری شده است.
Haskell یک زبان برنامه نویسی از نظر آماری کاملاً کاربردی و معمولاً کوتاهتر است.
این زبان بسیار امن است زیرا تمایل دارد انعطاف پذیری بیشتری را از نظر رسیدگی به خطا ارائه دهد، که در Haskell (در مقایسه با زبان های دیگر) بسیار نادر است.
حتی اگر آنها رخ دهند، بیشتر خطاهای بدون عارضه در زمان کامپایل به جای مدت زمان رخ می دهند.
این زبان ساخت نرمافزارهای انعطافپذیر و با کیفیت بالا را با پشتیبانی قوی برای ادغام با زبانهای دیگر، پشتیبانی داخلی از برنامههای همزمان، انواع دادههای ایستا قبل از اجرا، و نمایهگر و کتابخانه غنی ساده میکند. .
ممنون از مطلب خوبتان