۵ زبان برنامهنویسی محبوب برای توسعه هوش مصنوعی
پایتون، جاوا، لیسپ، سی پلاس پلاس و آر محبوبترین و پرطرفدارترین زبانهای برنامهنویسی برای توسعه هوش مصنوعی به حساب میآیند.
چرا زبانهای برنامهنویسی مهم هستند؟
اهمیت زبانهای برنامهنویسی در این است که توسعهدهندگان از آنها برای ایجاد نرمافزار، برنامههای کاربردی و وبسایتها استفاده میکنند. زبانهای برنامهنویسی مختلف سینتکس (قوانین نوشتاری درون یک زبان برنامه نویسی)، ساختار و عملکرد خاص خود را دارند که باعث میشود برای وظایف و پروژههای خاص مناسب باشند. یادگیری و درک زبانهای برنامهنویسی برای توسعهدهندگان از این جهت ضروری است که برای نوشتن کدهای کارآمد و همچنین همکاری با توسعهدهندگان دیگر در پروژهها از آنها استفاده کنند.
در اینجا به معرفی ۵ زبان برنامهنویسی برای یادگیری توسعه هوش مصنوعی میپردازیم.
زبان برنامهنویسی پایتون (Python)
پایتون به دلیل سادگی، خوانایی و تطبیقپذیری، انتخاب محبوب توسعهدهندگان برای توسعه هوش مصنوعی (AI) است. این زبان برنامهنویسی مجموعهای گسترده از کتابخانه (مجموعهای از کدهای از پیش ساخته شده) و فریم ورک لازم برای یادگیری ماشین (machine learning)، پردازش زبان طبیعی و تجزیه و تحلیل دادهها، از جمله TensorFlow، Keras، PyTorch، Scikit-learn و NLTK را در خود دارد.
به کمک این ابزارها میتوان شبکههای عصبی ایجاد کرد و آنها را آموزش داد، با مجموعه دادههای عظیم کار کرد، زبان طبیعی را تفسیر کرد و خیلی چیزهای دیگر. همچنین، پایتون یک زبان محبوب برای تحقیقات و آموزش هوش مصنوعی است، و آموزشها و دورههای آنلاین متعددی برای افرادی که میخواهند به لطف کاربرپسند بودن و پشتیبانی آن، در زمینه توسعه هوش مصنوعی فعالیت کنند، در دسترس است.
زبان برنامهنویسی لیسپ (Lisp)
لیسپ در اواخر دهه ۱۹۵۰ ایجاد شد و تبدیل به یکی از قدیمیترین زبانهای برنامه نویسی شد که هنوز هم کاربرد دارد. لیسپ به دلیل سینتکس منحصر به فرد و پشتیبانی قدرتمندش جز زبانهای برنامهنویسی کاربردی شناخته میشود.
از آنجایی که لیسپ برای ایجاد برخی از اولین سیستمهای هوش مصنوعی مورد استفاده قرار گرفت، تأثیر قابل توجهی بر حوزه هوش مصنوعی گذاشته است. این زبان برنامهنویسی انتخاب خوبی برای تحقیق و توسعه هوش مصنوعی است چرا که از محاسبات نمادین پشتیبانی میکند و میتواند کد را به عنوان داده مدیریت کند.
علیرغم این واقعیت که لیسپ به اندازه برخی از زبانهای دیگر که قبلاً در توسعه هوش مصنوعی مورد بحث قرار گرفتهاند استفاده نمیشود، با این وجود طرفداران اختصاصی خود را در میان کارشناسان هوش مصنوعی دارد. قابلیتهای بیان و مدیریت پیچیدگی لیسپ برای بسیاری از محققان و توسعهدهندگان هوش مصنوعی ارزشمند است. هوش مصنوعی کامن لیسپ (CLAI) و زبان استاندارد پرتابل لیسپ (PSL) دو فریم ورک و کتابخانه معروف هوش مصنوعی هستند که در زبان لیسپ پیادهسازی شدهاند.
استفن بولتون که خودش هم برنامهنویس است، در باره زبان برنامهنویسی لیسپ میگوید که «لیسپ متالیکای دنیای برنامهنویسی است!»
زبان برنامهنویسی جاوا (Java)
جاوا یک زبان برنامهنویسی همه منظوره است که اغلب در توسعه برنامههای کاربردی هوش مصنوعی سازمانی در مقیاس بزرگ مورد استفاده قرار میگیرد. به دلیل شهرت جاوا برای امنیت، قابلیت اطمینان و مقیاسپذیری، اغلب برای ایجاد سیستمهای هوش مصنوعی پیشرفته که باید حجم وسیعی از دادهها را مدیریت کنند، به کار میرود.
از کتابخانهها و فریم ورکهای جاوا میتوان به Deeplearning4j، Weka و Java-ML اشاره کرد که برای توسعه هوش مصنوعی در جاوا مورد استفاده قرار میگیرند. با کمک این ابزارها، میتوانید شبکههای عصبی ایجاد کنید و آموزش دهید، دادهها را پردازش کنید و با الگوریتمهای یادگیری ماشینی کار کنید.
علاوه بر این، جاوا به دلیل آزادی پلتفرم و پشتیبانی از محاسبات توزیعشده، جایگزین محبوبی برای ایجاد برنامههای هوش مصنوعی است که در چندین دستگاه اجرا میشوند. با توجه به پذیرش جاوا در توسعه سازمانی، جامعه توسعهدهندگان جاوا و حجم بالای متریالی که در دسترس قرار میگیرد، برای کسانی که مایل به شروع توسعه هوش مصنوعی در جاوا هستند انتخاب مناسبی است.
زبان برنامهنویسی سی پلاس پلاس (++C)
در حوزه توسعه هوش مصنوعی، زبان برنامهنویسی سی پلاس پلاس یک زبان برنامهنویسی با کارایی بالا است که اغلب برای ایجاد الگوریتمها و مدلهایی که باید سریع و موثر باشند، مورد استفاده قرار میگیرد. سی پلاس پلاس به دلیل کنترل سختافزار سطح پایین آن، اغلب برای ایجاد سیستمهای هوش مصنوعی که نیاز به کنترل دقیق بر حافظه و منابع پردازنده دارند، استفاده میشود.
برنامههای TensorFlow، Caffe و MXNet تنها تعدادی از کتابخانهها و فریم ورکهای توسعه هوش مصنوعی هستند که در سی پلاس پلاس در دسترس هستند. با کمک این ابزارها، میتوانید شبکههای عصبی ایجاد کنید و آموزش دهید، دادهها را پردازش کنید و با الگوریتمهای یادگیری ماشین کار کنید.
این برنامه همچنین در صنعت بازی بسیار محبوب است، که از آن برای ساخت موتورهای بازی و کتابخانههای گرافیکی استفاده میشود. این تجربه به توسعه برنامههای هوش مصنوعی تبدیل شده است که نیاز به پردازش به صورت آنلاین دارند؛ مانند وسایل نقلیه خودران یا روباتیک.
اگرچه یادگیری سی پلاس پلاس نسبت به برخی از زبانهای دیگر دشوارتر است، اما قدرت و سرعت این زبان برنامهنویسی، آن را به انتخابی محبوب برای ساخت سیستمهای هوش مصنوعی با کارایی بالا تبدیل کرده است.
زبان برنامهنویسی آر (R)
آر یک زبان برنامه نویسی و محیط نرمافزاری برای محاسبات آماری و گرافیک است. این زبان به طور گستردهای در زمینه توسعه هوش مصنوعی، به ویژه برای مدلسازی آماری و تجزیه و تحلیل دادهها استفاده میشود. زبان برنامهنویسی آر، که بر اساس نام سازندگان آن (Ross Ihaka و Robert Gentleman) با عنوان R شناخته میشود، به دلیل پشتیبانی قوی از تجزیه و تحلیل آماری و تجسم، یک انتخاب محبوب برای توسعه و بررسی مدلهای یادگیری ماشینی است.
از جمله کتابخانهها و فریم ورکهای زبان برنامهنویسی آر میتوان به Caret، mlr و h2o اشاره کرد که برای توسعه هوش مصنوعی به کار گرفته میشوند. ساخت و آموزش شبکههای عصبی، با استفاده از روشهای یادگیری ماشین و پردازش دادهها همگی توسط این فناوریها امکانپذیر میشوند.
در فضای آکادمیک، جایی که تحقیق و تجزیه و تحلیل دادهها رایج است، زبان برنامهنویسی آر گزینه مناسبی است. محققانی که میخواهند تحلیلهای پیچیده دادهها را انجام دهند یا مدلهای پیشبینی ایجاد کنند، اغلب از آن به دلیل رابط کاربرپسند و قابلیتهای تحلیل آماری قوی استفاده میکنند.
از کدام زبان برنامهنویسی در توسعه DApp استفاده میشود؟
فناوری بلاک چین به عنوان یک نیروی پیشرو در طیف گستردهای از صنایع، از امور مالی گرفته تا مراقبتهای بهداشتی و مدیریت زنجیره تامین، ظهور کرده است. در نتیجه، تقاضای فزایندهای برای توسعهدهندگان با تخصص در زبانهای برنامهنویسی بلاک چین وجود دارد.
یکی از محبوبترین زبانهای برنامه نویسی برای ایجاد قراردادهای هوشمند در بلاک چین اتریوم Solidity است. این در حالیست که جاوا اسکریپت اغلب برای ایجاد برنامههای غیرمتمرکز (DApps) استفاده میشود. پایتون یک زبان انعطافپذیر است که برای انواع وظایف مرتبط با بلاک چین، از طراحی پلتفرمهای تحلیلی گرفته تا ایجاد قراردادهای هوشمند، مورد استفاده قرار میگیرد. زبانهای برنامهنویسی Go و سی پلاس پلاس جایگزینهای محبوبی برای ایجاد سیستمهای بلاک چین با کارایی بالا هستند.
واضح است که زبانهای برنامهنویسی جدید در پاسخ به نیازهای توسعهدهندگانی که در این حوزه جذاب که به سرعت در حال گسترش است بهبود پیدا میکنند که همزمان با تغییر و توسعه فضای بلاک چین است.