زبان های برنامه نویسی برای هوش مصنوعی

زبان های برنامه نویسی هوش مصنوعی

معمولاً برنامه نویسی هوش مصنوعی بر اساس مسئله تعریف شده، انجام می شود. به عبارتی دیگر زمانی که یک پروژه تعریف می شود، بر اساس نیاز و هدف های پروژه، برنامه نویسی هوش مصنوعی آن انجام خواهد شد. برنامه نویسی هوش مصنوعی پس از پژوهش و یافتن مسیر صحیح ساخت پروژه انجام می شود. سیستم های هوش مصنوعی مزایای بسیار زیادی را به همراه دارند و به همین دلیل صرف زمان و هزینه در این حوزه منطقی است و انتخاب درستی به نظر می رسد. پس از انتخاب استفاده از هوش مصنوعی در سیستم خود، یک انتخاب دیگر نیز وجود دارد و آن انتخاب زبان برنامه نویسی مورد استفاده در آن کاربرد خاص هوش مصنوعی است. با این که زبان های بسیاری وجود دارند که می توان از آن ها در برنامه نویسی هوش مصنوعی استفاده کرد، باید نسبت به عملکرد پروژه، زبان مناسب آن انتخاب شود. پس از انتخاب زبان برنامه نویسی مناسب می توان مسیر یادگیری هوش مصنوعی را نیز مورد بررسی قرار داد.

• میزان کارایی زبان برنامه نویسی
• حمایت اجتماعی از زبان برنامه نویسی
• انعطاف پذیری زبان برنامه نویسی
• پشتیبانی از کتابخانه ها و چارچوب های متنوع

زبان های مختلفی برای کار با الگوریتم های برنامه نویسی وجود دارند، اما توسعه دهندگان بهتر است به سراغ یادگیری چه زبان هایی بروند تا از مزایای فراوان هوش مصنوعی بهره مند شوند؟ بدون شک به زبانی نیاز است که از انواع مختلفی از کتابخانه های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق پشتیبانی کند، سرعت و عملکرد خوبی داشته باشد، از ابزارهای مفید پشتیبانی کند، جامعه بزرگی از برنامه نویسان از آن پشتیبانی کنند و به خوبی از بسته ها و چارچوب های کمکی استفاده کند.

• زبان برنامه نویسی Python
• زبان لرنامه نویسی Julia
• زبان برنامه نویسی JavaScript
• زبان برنامه نویسی Java
• زبان برنامه نویسی Scala
• زبان برنامه نویسی Haskell
• زبان برنامه نویسی Lisp
• زبان برنامه نویسی #C
• زبان برنامه نویسی R
• زبان برنامه نویسی ++C
• زبان برنامه نویسی Prolog
• زبان برنامه نویسی Go
• زبان برنامه نویسی Matlab
• زبان برنامه نویسی Rust
• زبان برنامه نویسی Mojo
• زبان برنامه نویسی AIML
• زبان برنامه نویسی Lua
• زبان برنامه نویسی Smalltalk
• زبان برنامه نویسی Shell

میزان کارایی زبان برنامه نویسی در توسعه پروژه های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین بسیار مهم است. این ویژگی دو جنبه را دربر می گیرد. میزان سرعتی که یک زبان برنامه نویسی می تواند وظایف را انجام دهد و این که یک زبان چگونه از منابع مختلف برای اجرای برنامه استفاده می کند. کارایی زبان های برنامه نویسی هوش مصنوعی را می توان با سنجش سرعت اجرای دستورات و مدیریت واحد پردازش مرکزی CPU و نحوه استفاده از حافظه RAM بررسی کرد.

حمایت اجتماعی از دیگر ویژگی هایی است که برای انتخاب بهترین زبان های برنامه نویسی هوش مصنوعی باید مد نظر قرار داده شود. زمانی که توسعه دهندگان و برنامه نویسان هوش مصنوعی در هنگام توسعه پروژه های خود با مشکل مواجه می شوند، باید بتوانند به منابع مطالعاتی و آموزشی مختلفی برای رفع مشکلات خود دسترسی داشته باشند. پاسخ گویی به سوالات کاربران و ارائه آموزش های مختلف برای استفاده از زبان های برنامه نویسی می توانند شاخص بسیار خوبی برای محبوبیت یک زبان و طول عمر آن محسوب شوند.

زبان های برنامه نویسی چند منظوره، انعطاف پذیر هستند و از آنها می توان برای توسعه پروژه های مختلف استفاده کرد. از آن جایی که هوش مصنوعی، به عنوان یک حوزه پویا به شمار می رود و به طور مداوم روش ها و الگوریتم های جدیدی در آن مطرح می شود، زبان های برنامه نویسی این حیطه باید نیازمندی های برنامه نویسان را پوشش دهند و بر اساس نیاز روز کاربران به روز رسانی شوند.

برای انتخاب بهترین زبان های برنامه نویسی هوش مصنوعی به منظور توسعه پروژه های خود باید بررسی کنیم که این زبان ها از چه کتابخانه هایی استفاده می کنند. کتابخانه ها شامل مجموعه ای از قطعه کدهای از پیش نوشته شده هستند که برنامه نویسان و توسعه دهندگان از آنها به منظور پیشبرد پروژه های خود استفاده می کنند تا در میزان زمان توسعه پروژه صرفه جویی شود. یک زبان برنامه نویسی هوش مصنوعی مناسب باید دارای کتابخانه های مختلف برای پیاده سازی انواع مدل ها و الگوریتم های هوش مصنوعی باشد.

هیچ یک از زبان های برنامه نویسی هوش مصنوعی را نمی توان به عنوان بهترین زبان در نظر گرفت. هر یک از این زبان ها ویژگی های منحصر بفردی دارند و برای اهداف مختلفی می توان از آنها استفاده کرد. با توجه به نیاز پروژه و ویژگی های زبان های برنامه نویسی، می توان از مناسب ترین زبان برای پیشبرد پروژه بهره برد. از زبان های برنامه نویسی مختلفی می توان برای توسعه پروژه های هوش مصنوعی استفاده کرد که پرکاربردترین آنها پایتون، جاوا و R هستند.

زبان های برنامه نویسی پایتون و جاوا هر دو از پرکاربرد ترین زبان ها برای توسعه هوش مصنوعی محسوب می شوند. انتخاب بین این دو زبان به پروژه و ویژگی های زبان ها بستگی دارد. اگر قصد دارید برای پروژه خود به تحلیل داده بپردازید، زبان پایتون می تواند بهترین گزینه باشد و چنانچه قصد دارید به توسعه هوش مصنوعی برای موبایل بپردازید، می توانید از زبان جاوا استفاده کنید.

زبان های برنامه نویسی پایتون و R دو تا از رایج ترین زبان ها برای علم داده هستند. پایتون دارای کتابخانه های مختلفی برای پیاده سازی انواع مدل ها و الگوریتم های علم داده است و در زبان R می توان از کتابخانه های جامع آماری و بصری سازی داده برای تحلیل داده ها و مصورسازی آنها در قالب نمودارهای مختلف استفاده کرد.

می توان گفت که امروزه تقریباً هوش مصنوعی در همه زمینه های مهم کاربرد دارد. در سال های اخیر با تکامل و پیشرفت کلان داده ها، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین نیز شروع به تکامل کرده اند. از آنجایی که کار روی هوش مصنوعی به ذخیره تعداد زیادی داده نیاز دارد، با پیشرفت روش های ذخیره اطلاعات و داده های حجیم، کاربردهای هوش مصنوعی نیز افزایش یافته است. در گذشته ذخیره این داده ها به دلیل نبود زیرساخت سخت افزاری مناسب کار سختی به حساب می آمد، از این رو برنامه نویسی هوش مصنوعی کاربرد زیادی نداشت.

گاهی یادگیری هوش مصنوعی و برنامه نویسی آن از مهارت های دشوار به حساب می آید و برای یادگیری دقیق آن نیاز به تلاش و مطالعه زیادی است. شرکت های هوش مصنوعی هنگام پیاده سازی برنامه های خود با چالش های زیادی رو به رو می شوند. یکی از این چالش ها، کمبود مهارت کارکنان است که می توان گفت ۵۶ درصد از شرکت ها با این چالش مواجه هستند. اما این موضوع به دلیل پیچیدگی ذاتی هوش مصنوعی کاملاً قابل درک و رایج است. مواردی که باعث دشواری یادگیری هوش مصنوعی می شوند:

• برنامه نویسی گسترده: هوش مصنوعی نیاز به برنامه نویسی در حوزه های گسترده ای دارد. هدف برنامه نویسی هوش مصنوعی این است که برنامه ها را طوری طراحی کند تا کامپیوترها بتوانند به راحتی تصمیم گیری کنند و این نوع کدنویسی کار ساده ای نیست.
• کارایی داده ها: برنامه های هوش مصنوعی برای یادگیری به تعداد داده های زیادی نیاز دارند تا بتوانند به دقت خوبی برسند. به دست آوردن این داده ها مخصوصاً برای افراد تازه کار کار ساده ای نیست.
• پیچیدگی: به طور کلی هوش مصنوعی حوزه پیچیده ای به حساب می آید، برای این که بتوان به خوبی در این حوزه عمل کرد بهتر است که درک خوبی از رشته های علوم کامپیوتر، آمار، حساب دیفرانسیل و انتگرال و سایر موارد در آن داشت.
• کمبود ابزارهای مورد نیاز: اکثر ابزارهای موجود و پردازش هایی که در هوش مصنوعی توسعه پیدا می کنند با نرم افزارهای سنتی ایجاد شده اند. افرادی که وارد این حوزه می شوند، بیشتر مواقع باید زمان و منابعی را صرف توسعه ابزارهای جدیدی کنند که می تواند دشوار و وقت گیر باشد.

البته این آمار به این معنی نیست که همه پروژه های هوش مصنوعی بسیار سخت هستند، پروژه های ساده تری نیز وجود دارند که برای شروع برنامه نویسی هوش مصنوعی می توان به انجام آنها پرداخت. در دنیای هوش مصنوعی امروز، استفاده از حوزه های گوناگون هوش مصنوعی در زمینه های مختلف یکی از مسائل روز دنیا به حساب می آید. همان طور که در زندگی روزمره مشخص است، امروزه بیشتر سیستم ها، سازمان ها و حتی وسایل مورد استفاده بشر دارای سیستم های هوش مصنوعی هستند و روز به روز استفاده از آن ها در حال افزایش است. همچنین به واسطه این افزایش کاربرد، موقعیت های شغلی این حوزه گسترده تر می شوند و افراد زیادی به دنبال کسب اطلاعات در خصوص نحوه برنامه نویسی هوش مصنوعی هستند.