بهترین زبان برنامه نویسی برای هوش مصنوعی

اگر علاقه مند به دنبال کردن شغلی در زمینه هوش مصنوعی (AI) هستید، باید بدانید که چگونه کدنویسی کنید. اما شما از کجا شروع می کنید؟ بهترین زبان برنامه نویسی برای هوش مصنوعی چیست؟ و با چه پلتفرم هایی باید شروع کنید؟ این مقاله مروری اجمالی در سطح بالا از بهترین زبان‌ها و پلتفرم‌های برنامه‌نویسی برای هوش مصنوعی و همچنین ویژگی‌های کلیدی آن‌ها را در اختیار شما قرار می‌دهد.

همانطور که مشخص است، تنها تعداد کمی از زبان های برنامه نویسی برای هوش مصنوعی وجود دارد که معمولاً مورد استفاده قرار می گیرند.

هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی یکی از جذاب ترین و به سرعت در حال رشد ترین زمینه ها در علوم کامپیوتر است. در حال حاضر دنیای اطراف ما را در حالی که ما صحبت می کنیم دگرگون می کند. و تا جایی که می توانید بازار کار داغ است (به پیش بینی های گارتنر مراجعه کنید).

هدف هوش مصنوعی ایجاد سیستم های کامپیوتری هوشمند است. این اساساً فرآیند ساخت یک سیستم کامپیوتری است که می تواند به تنهایی یاد بگیرد و کار کند.

از سوی دیگر، یادگیری ماشینی (ML)، با روش‌ها و تکنیک‌های مورد استفاده سروکار دارد تا یک سیستم رایانه‌ای بتواند «یاد بگیرد» چگونه وظایف خاصی را انجام دهد و حتی نتایج خاصی را پیش‌بینی کند، بدون اینکه به صراحت برای آن برنامه‌ریزی شود.

تاریخچه بسیار مختصر از هوش مصنوعی

اصطلاح "هوش مصنوعی" اولین بار در سال 1956 توسط دانشمند کامپیوتر جان مک کارتی، زمانی که زمینه تحقیقات هوش مصنوعی به عنوان یک رشته دانشگاهی پایه گذاری شد، ابداع شد. در سال‌های پس از آن، هوش مصنوعی موج‌های خوش‌بینی متعددی را تجربه کرده است، به دنبال آن ناامیدی و از دست دادن بودجه (معروف به "زمستان هوش مصنوعی") و به دنبال آن رویکردهای جدید، موفقیت و تمدید بودجه.

در بیشتر تاریخ خود، تحقیقات هوش مصنوعی به زیرشاخه هایی تقسیم شده است که اغلب با یکدیگر ارتباط برقرار نمی کنند. این زیرشاخه‌ها بر اساس ملاحظات فنی، مانند اهداف خاص، حوزه‌های کاربردی (مانند پزشکی و رباتیک)، و یا رویکردهای اجرایی خاص (مانند محاسبات نمادین و پیوندگرایی) هستند.

مشکلات (یا اهداف) سنتی تحقیقات هوش مصنوعی عبارتند از:

استدلال

بازنمایی دانش

برنامه ریزی

یادگیری

پردازش زبان طبیعی

ادراک (بینایی کامپیوتری)

حرکت و دستکاری اشیا (رباتیک)

هوش مصنوعی امروز و فردا

امروزه هوش مصنوعی به روش‌های مختلفی استفاده می‌شود، از تقویت دستیارهای مجازی مانند سیری و الکسا گرفته تا برنامه‌های پیچیده‌تر مانند ماشین‌های خودران و تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده.

در آینده قابل پیش‌بینی، هوش عمومی مصنوعی (AGI، که به آن هوش مصنوعی قوی، هوش مصنوعی کامل، یا اقدام هوشمند عمومی نیز گفته می‌شود) همچنان جزو اهداف بلندمدت این حوزه است - با رویکردهای رایج از جمله روش‌های آماری، هوش محاسباتی و هوش مصنوعی نمادین سنتی.

بهترین زبان های برنامه نویسی برای توسعه هوش مصنوعی

در اینجا محبوب ترین زبان های مورد استفاده در توسعه هوش مصنوعی به همراه ویژگی های کلیدی آنها آورده شده است.

پایتون

پایتون محبوب‌ترین زبان برنامه‌نویسی برای هوش مصنوعی است، یکی از داغ‌ترین زبان‌های موجود است و یادگیری آن نیز آسان است!

پایتون یک زبان برنامه نویسی تفسیر شده، سطح بالا و همه منظوره با معناشناسی پویا است. ساختارهای داده داخلی و سطح بالا آن، همراه با تایپ پویا و اتصال پویا، آن را برای توسعه سریع برنامه کاربردی (RAD) و همچنین برای استفاده به عنوان زبان برنامه نویسی یا چسب برای اتصال اجزای موجود به یکدیگر بسیار جذاب می کند.

ویژگی های کلیدی پایتون:

دارای سینتکس ساده و آسان برای یادگیری است که بر خوانایی تأکید دارد (و بنابراین هزینه نگهداری برنامه را کاهش می دهد).
این ماژول ها و بسته ها را پشتیبانی می کند (که ماژولار بودن برنامه و استفاده مجدد از کد را تشویق می کند).
این کتابخانه استاندارد گسترده ای دارد (به صورت منبع یا باینری بدون هزینه برای همه سیستم عامل های اصلی موجود است).

چه چیزی پایتون را برای هوش مصنوعی خوب می کند:

دارای مجموعه ای غنی از کتابخانه ها برای تجزیه و تحلیل و دستکاری داده ها، مانند Pandas، که کار با داده ها را آسان می کند.
دارای تعدادی کتابخانه به طور خاص برای یادگیری ماشین، مانند TensorFlow و Keras.
دارای کتابخانه های علمی و محاسباتی قوی، مانند scikit-learn و NumPy.
حتی می توان از آن برای برنامه ریزی میکروکنترلرها با پروژه هایی مانند MicroPython، CircuitPython و Raspberry Pi استفاده کرد.

اگر با پایتون شروع می‌کنید، ارزش آن را دارد که دوره آموزش مقدماتی پایتون و دوره آموزش پیشرفته پایتون وبسایت آنوفل را ببینید.

R

R یک زبان برنامه نویسی و محیط نرم افزار رایگان برای محاسبات آماری و گرافیک است که توسط بنیاد R برای محاسبات آماری پشتیبانی می شود.

زبان R چیزی شبیه به زبان فرانسه در میان آماردانان است، زیرا به طور گسترده در آمارهای رسمی (به uRos2020 و uRos2022 مراجعه کنید)، اما همچنین در داده کاوی و برای توسعه نرم افزارهای آماری و تجزیه و تحلیل داده ها استفاده می شود. نظرسنجی‌ها، نظرسنجی‌ها از استخراج‌کنندگان داده، و مطالعات پایگاه‌های اطلاعاتی ادبیات علمی نشان می‌دهد که R پایگاه کاربر فعالی حدود دو میلیون نفر در سراسر جهان دارد.

ویژگی های کلیدی R:

دارای مجموعه ای از امکانات نرم افزاری یکپارچه برای دستکاری داده ها، محاسبه و نمایش گرافیکی است.
این دارای یک تسهیلات مدیریت و ذخیره سازی موثر داده است که طیف گسترده ای از عملگرها را برای محاسبات روی آرایه ها، لیست ها، بردارها و ماتریس ها ارائه می دهد.
این امکانات گرافیکی گسترده ای را برای تجزیه و تحلیل و نمایش داده ها، مستقیماً در رایانه یا دستگاه های نسخه برداری شده ارائه می دهد - از جمله رابط های تعاملی مبتنی بر وب مانند Shiny.
این یک زبان برنامه نویسی به خوبی توسعه یافته، ساده و سازگار است که شامل شرطی ها، حلقه ها، توابع بازگشتی تعریف شده توسط کاربر، و امکانات ورودی/خروجی (از جمله اتصالات به پایگاه های داده رابطه ای) است.

چه چیزی R را برای هوش مصنوعی خوب می کند:

این به طور خاص با در نظر گرفتن آماردانان طراحی شده است (برخلاف پایتون که به عنوان یک زبان همه منظوره طراحی شده بود).
دارای ویژگی های زیادی است که برای توسعه هوش مصنوعی مفید هستند، مانند مدل سازی خطی و غیرخطی، تجزیه و تحلیل سری های زمانی، طبقه بندی و خوشه بندی.

Julia

جولیا یک زبان برنامه نویسی پویا نسبتاً جدید (راه اندازی شده در سال 2012)، سطح بالا و با کارایی بالا برای محاسبات فنی، با سینتکسی که برای کاربران سایر محیط های محاسباتی فنی آشناست.

ویژگی های کلیدی جولیا:

این برای محاسبات عددی و علمی با کارایی بالا طراحی شده است.
استفاده و یادگیری آن آسان است.
می‌تواند مستقیماً با کتابخانه‌های C و Fortran تماس بگیرد (نیازی به نوشتن بسته‌بندی یا کد رابط نیست).
می توان از آن برای محاسبات موازی و توزیع شده استفاده کرد.
دارای کتابخانه استاندارد گسترده ای است که شامل معادلات دیفرانسیل، بهینه سازی و یادگیری ماشین می شود.

چه چیزی جولیا را برای هوش مصنوعی خوب می کند:

جولیا علاوه بر سریع بودن، بسیار انعطاف پذیر است (که آزمایش سریع مدل های مختلف را آسان می کند).
دارای تعدادی کتابخانه یادگیری ماشینی توسعه یافته مانند Flux، MLJ، و KNet است.

C++ and C

++C یک زبان برنامه نویسی همه منظوره با تعصب نسبت به برنامه نویسی سیستمی است و با در نظر گرفتن قابلیت حمل، کارایی و انعطاف پذیری در استفاده طراحی شده است. رقیب اصلی ++C نیز C# مایکروسافت است که از نظر سینتکس بسیار شبیه است، اما برخی از ویژگی ها و مزایای اضافی مانند مدل حافظه مدیریت شده تر و همچنین پشتیبانی از LINQ (Language Integrated Query) از جمله موارد دیگر را ارائه می دهد.

++C همچنین در حوزه های گسترده ای مانند گرافیک کامپیوتری، پردازش تصویر و محاسبات علمی مفید است. به طور مشابه، سی شارپ برای توسعه بازی های سه بعدی و دو بعدی و همچنین برنامه های کاربردی صنعتی استفاده شده است.

ویژگی های کلیدی ++C و C#:

آنها هر دو شی گرا هستند و از انتزاع داده ها با استفاده از کلاس ها، اشیاء و وراثت پشتیبانی می کنند.
C++ یک زبان کامپایل شده است، به این معنی که مستقیماً به کد ماشینی تبدیل می شود که می تواند روی رایانه اجرا شود. سی شارپ یک زبان مدیریت شده است و بر روی یک ماشین مجازی اجرا می شود که آن را در پلتفرم های مختلف قابل حمل می کند.
C++ کنترل بیشتری بر مدیریت حافظه نسبت به C# ارائه می دهد، اما این به این معنی است که فضای بیشتری برای خطا وجود دارد.

چه چیزی C++ و C# را برای هوش مصنوعی خوب می کند:

هر دو زبان به طور گسترده در ساخت بازی استفاده می شوند و بسیاری از بازی ها از هوش مصنوعی استفاده می کنند.
هر دوی آنها به دلیل زبان های کامپایل شده و ارائه کنترل سطح پایین در مواقع لزوم، کارایی بالایی دارند.
سی شارپ دارای طیف گسترده ای از کتابخانه های موجود و پشتیبانی از ابزار ویژوال استودیو است.

Java

جاوا یک زبان برنامه نویسی همه کاره و قدرتمند است که توسعه دهندگان را قادر می سازد تا برنامه های کاربردی قوی و با کارایی بالا ایجاد کنند.

ویژگی های کلیدی جاوا:

شی گرا است (پشتیبانی از کپسولاسیون، وراثت و چند شکلی).
مستقل از پلتفرم است (بایت کد می تواند روی هر پلتفرمی که ماشین مجازی جاوا دارد اجرا شود).
به صورت ایستا تایپ شده است (ایمنی نوع را در زمان کامپایل تضمین می کند).
یک کتابخانه استاندارد بزرگ دارد.
از مدیریت استثنا (که به مدیریت عالی خطاها و شرایط استثنایی کمک می کند) و چند رشته ای (که اجرای همزمان چندین قسمت از یک برنامه را امکان پذیر می کند) پشتیبانی می کند.

چه چیزی جاوا را برای هوش مصنوعی خوب می کند:

این سریع، قابل اعتماد است و از پشتیبانی ابزار عالی برخوردار است (که توسعه سریع و کارآمد برنامه های پیچیده هوش مصنوعی را آسان می کند).
این در بسیاری از برنامه‌های کاربردی حیاتی استفاده می‌شود، بنابراین در نبرد آزمایش شده است.
می توان از آن برای برنامه های دسکتاپ و موبایل (با استفاده از Android Studio) استفاده کرد.

جوایز افتخاری: Lisp و Prolog

Lisp و Prolog به اندازه زبان های ذکر شده در بالا به طور گسترده مورد استفاده قرار نمی گیرند، اما هنوز هم قابل ذکر هستند.

Lisp (همچنین توسط جان مک کارتی در سال 1958 معرفی شد) خانواده ای از زبان های برنامه نویسی با سابقه طولانی و سینتکس متمایز و مبتنی بر پرانتز است. در اصل برای تحقیقات هوش مصنوعی ایجاد شد. امروزه Lisp در برنامه های مختلف از جمله برنامه نویسی و مدیریت سیستم استفاده می شود.

Prolog (هسته عمومی، ماژول ها) یک زبان برنامه نویسی منطقی از اوایل دهه 70 است که به ویژه برای کاربردهای هوش مصنوعی مناسب است. ماهیت اعلامی آن بیان روابط پیچیده بین داده ها را آسان می کند. Prolog همچنین برای پردازش زبان طبیعی و نمایش دانش استفاده می شود.

زبان های برنامه نویسی که در توسعه هوش مصنوعی باید از آنها اجتناب کرد

اینها زبانهایی هستند که اگرچه ممکن است جایگاه خود را داشته باشند، اما واقعا چیز زیادی برای ارائه به دنیای هوش مصنوعی ندارند.

COBOL یک زبان قدیمی است که در دهه 1950 و 1960 ایجاد شد. برای برنامه های تجاری طراحی شده است و واقعاً برای هیچ چیز دیگری مناسب نیست.

FORTRAN یکی دیگر از زبان‌های قدیمی است که به سال 1957 بازمی‌گردد. این زبان برای کاربردهای علمی و مهندسی طراحی شده است و مانند COBOL، واقعاً برای هیچ چیز دیگری مناسب نیست.

پاسکال زبانی است که در دهه 1970 ایجاد شد و دیگر در خارج از دانشگاه زیاد استفاده نمی شود.

Basic زبانی است که برای مبتدیان طراحی شده است و تا حد زیادی توسط زبان های دیگری مانند پایتون جایگزین شده است.

با این حال، ممکن است فکر کنید که یک زبان کاملاً سمت چپ مانند جاوا اسکریپت - که در درجه اول برای توسعه وب استفاده می شود - نیز چیز زیادی برای ارائه به هوش مصنوعی نخواهد داشت، درست است؟ با این حال، پروژه‌های فعال بسیار جالبی وجود دارد - مانند TensorFlow.js (با پشتیبانی گوگل) - برای توسعه مدل‌های یادگیری ماشین در جاوا اسکریپت، که می‌توانند مستقیماً در مرورگر یا Node.js استفاده شوند. پس کی میدونست؟!

سوالات متداول

اکنون،می‌خواهم مجموعه‌ای سریع از پاسخ‌های نظرسنجی را ارائه دهم.

آیا ++C برای هوش مصنوعی بهتر از پایتون است؟

نه، ++C برای هوش مصنوعی بهتر از پایتون نیست. در واقع، پایتون به طور کلی بهترین زبان برنامه نویسی برای هوش مصنوعی در نظر گرفته می شود. با این حال، اگر نیاز به کدنویسی به زبان سطح پایین یا توسعه روال های با کارایی بالا دارید، می توان از ++C برای توسعه هوش مصنوعی استفاده کرد.

جاوا یا سی پلاس پلاس برای هوش مصنوعی بهتر است؟

در حالی که پایتون همچنان در همه جای صفحه ترجیح داده می شود، هر دو جاوا و C++ می توانند در برخی موارد و سناریوها دارای برتری باشند. به عنوان مثال، C++ می‌تواند برای کدنویسی روتین‌های با کارایی بالا و جاوا می‌تواند برای توسعه نرم‌افزار در سطح تولید بیشتر استفاده شود.

بهترین زبان ها برای توسعه هوش مصنوعی چه وجه مشترکی دارند؟

بهترین زبان های برنامه نویسی برای توسعه هوش مصنوعی چند ویژگی مشترک دارند:

همه آنها زبانهای سطح بالایی هستند، به این معنی که یادگیری و کدنویسی آنها آسان است.
همه آنها دارای اکوسیستم های بزرگی از کتابخانه ها و چارچوب هایی هستند که می توانید برای توسعه هوش مصنوعی از آنها استفاده کنید.
همه آنها به طور گسترده در جامعه هوش مصنوعی استفاده می شوند، بنابراین شما می توانید منابع زیادی پیدا کنید و به صورت آنلاین کمک کنید.

بازی ها از چه زبان برنامه نویسی برای هوش مصنوعی استفاده می کنند؟

خب، اینجا جایی است که ++C می تواند بدرخشد، زیرا اکثر بازی ها از ++C برای توسعه هوش مصنوعی استفاده می کنند. دلیل آن این است که این یک زبان سریع است که می تواند برای کدنویسی برنامه های کاربردی با کارایی بالا استفاده شود. با این حال، بازی هایی نیز وجود دارند که از زبان های دیگری مانند جاوا برای توسعه هوش مصنوعی استفاده می کنند.

اگر بخواهم وارد برنامه نویسی هوش مصنوعی شوم از کجا باید شروع کنم؟

اگر تازه شروع کرده اید، توصیه می کنم با پایتون شروع کنید. این محبوب ترین زبان برای توسعه هوش مصنوعی است و یادگیری آن نسبتاً آسان است. هنگامی که پایتون را یاد گرفتید، در صورت نیاز می توانید به زبان های دیگر بروید.

نتیجه

هوش مصنوعی اینجاست. قبلا اتفاق افتاده است و همانطور که روش زندگی ما را تغییر می دهد و نحوه تعامل ما با جهان و یکدیگر را تغییر می دهد، همچنین فرصت های جدیدی را برای مشاغل و افراد ایجاد می کند.

مانند همه چیز در IT، هیچ گلوله جادویی یا راه حل یکسانی وجود ندارد. هنگام انتخاب یک زبان برنامه نویسی برای هوش مصنوعی، باید آب را آزمایش کنید، احتمالاً بسته به عواملی مانند وظیفه در دست، پلت فرمی که شما و تیمتان استفاده می کنید، و ترجیحات و تخصص خود، زبان ها را تغییر دهید.

همانطور که گفته شد، Python به دلیل سهولت استفاده، کتابخانه های وسیع و جامعه فعال، عموما به عنوان بهترین زبان برنامه نویسی برای توسعه هوش مصنوعی در نظر گرفته می شود. R همچنین گزینه خوبی برای توسعه هوش مصنوعی است، به خصوص اگر به دنبال توسعه مدل های آماری هستید. جولیا زبان جدیدتری است که به دلیل سرعت و کارایی خود محبوبیت زیادی پیدا کرده است. و اگر به دنبال توسعه سیستم‌ها یا برنامه‌های سطح پایین با محدودیت‌های عملکردی شدید هستید، C++ یا C# ممکن است بهترین گزینه برای شما باشد.

شما از چه زبانی و به چه دلیلی استفاده می کنید