بهترین زبان برنامه نویسی برای هوش مصنوعی

اگر علاقه مند به دنبال کردن شغلی در زمینه هوش مصنوعی (AI) هستید، باید نحوه کدنویسی را بدانید. 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 یک نمای کلی از بهترین زبان‌ها و پلتفرم‌های برنامه‌نویسی برای هوش مصنوعی و همچنین ویژگی‌های کلیدی آن‌ها را در سطح بالا در اختیار شما قرار می‌دهد. سیستم مدیریت محتوا چیست؟

همانطور که مشخص است، تنها تعداد کمی از زبان‌های برنامه‌نویسی برای هوش مصنوعی وجود دارد که معمولاً استفاده می‌شوند.

1. هوش مصنوعی چیست؟
2. بهترین زبانهای برنامه نویسی برای توسعه هوش مصنوعی
3. سؤالات متداول
4. نتیجه گیری

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 این بازار کار بسیار داغ است (به پیش بینی های گارتنر الف>).

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

یادگیری ماشین (ML)، از سوی دیگر، با روش‌ها و تکنیک‌های مورد استفاده در یک سیستم کامپیوتری سروکار دارد. می تواند “یاد بگیرد” چگونه وظایف خاصی را انجام دهد و حتی نتایج خاصی را پیش بینی کند، بدون اینکه به صراحت برای آن برنامه ریزی شده باشد.

تاریخچه (بسیار) مختصر هوش مصنوعی

اصطلاح “هوش مصنوعی” اولین بار در سال 1956 توسط دانشمند کامپیوتر جان مک کارتی ابداع شد. تحقیقات هوش مصنوعی به عنوان یک رشته دانشگاهی پایه گذاری 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”)، به دنبال رویکردهای جدید، موفقیت و تمدید بودجه.

در بیشتر تاریخ خود، تحقیقات هوش مصنوعی به زیرشاخه هایی تقسیم شده است که اغلب در برقراری ارتباط با یکدیگر شکست می خورند. این زیرشاخه ها بر اساس ملاحظات فنی، مانند اهداف خاص، حوزه های کاربردی (مانند پزشکی و رباتیک)، و/یا رویکردهای اجرایی خاص (مانند محاسبات نمادین و اتصالگرایی).

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

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، همچنین به نام هوش مصنوعی قوی، هوش مصنوعی کامل، یا اقدام هوشمند عمومی ) هنوز جزو اهداف بلندمدت این رشته است – با رویکردهای رایج از جمله روش های آماری، هوش محاسباتی و هوش مصنوعی نمادین سنتی.

بهترین زبان های برنامه نویسی برای توسعه هوش مصنوعی

در اینجا محبوب‌ترین زبان‌های مورد استفاده در توسعه هوش مصنوعی به همراه ویژگی‌های کلیدی آنها آمده است.

پایتون

Python محبوب‌ترین زبان برنامه‌نویسی برای هوش مصنوعی است، این یکی از داغ ترین زبان های موجود، و همچنین یادگیری آن آسان است!

Python 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 برنامهبسیار جذاب کرده است. > (RAD)، و همچنین برای استفاده به عنوان یک زبان اسکریپت یا چسب برای اتصال اجزای موجود به یکدیگر.

ویژگی های کلیدی پایتون:

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

چه چیزی پایتون را برای هوش مصنوعی خوب می‌کند:

• دارای مجموعه ای غنی از کتابخانه ها برای تجزیه و تحلیل و دستکاری داده ها، مانند پانداها، که کار با آن را آسان می کند. داده ها.
• این مجموعه دارای تعدادی کتابخانه خاص برای یادگیری ماشینی است، مانند TensorFlow و کراس.
• 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، استفاده کرد. CircuitPython و Raspberry Pi.

اگر با پایتون شروع می‌کنید، بهتر است کتاب شاگرد پایتون، توسط آستین بینگهام و رابرت اسمالشر، و همچنین سایر کتاب ها و دوره های پایتون در SitePoint.

R

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

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

ویژگی های کلیدی R:

• مجموعه ای از امکانات نرم افزاری یکپارچه برای دستکاری داده ها، محاسبه و نمایش گرافیکی دارد.
• دارای 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.
• امکانات گرافیکی گسترده‌ای را برای تجزیه و تحلیل و نمایش داده‌ها، مستقیماً در رایانه یا دستگاه‌های کپی ارائه می‌دهد – از جمله رابط‌های تعاملی مبتنی بر وب مانند Shiny .
• این یک زبان برنامه نویسی به خوبی توسعه یافته، ساده و سازگار است که شامل شرط 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).
• ویژگی‌های زیادی دارد که برای توسعه هوش مصنوعی مفید هستند، مانند مدل‌سازی خطی و غیرخطی، تحلیل سری‌های زمانی، طبقه‌بندی و خوشه‌بندی.

جولیا

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

ویژگی های کلیدی جولیا:

• 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.
• به همراه یک کتابخانه استاندارد گسترده، از جمله معادلات دیفرانسیل، بهینه سازی، و یادگیری ماشین ارائه می شود.

چه چیزی جولیا را برای هوش مصنوعی خوب می‌کند:

• 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 است، مانند Flux، MLJ، و KNet.

C++ و C

C++ یک زبان برنامه نویسی همه منظوره با تعصب نسبت به برنامه نویسی سیستمی است و با قابلیت حمل، کارایی و انعطاف پذیری استفاده در ذهن رقیب اصلی C++ C# مایکروسافت است که از نظر نحو بسیار شبیه است اما برخی از ویژگی‌های اضافی و مزایایی مانند مدل حافظه مدیریت‌شده‌تر و همچنین پشتیبانی از LINQ (پرس‌وجوی یکپارچه زبان) و از جمله موارد دیگر.

C++ همچنین در دامنه‌های گسترده‌ای مانند گرافیک رایانه، پردازش تصویر و محاسبات علمی. 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#:

• هر دو شی گرا هستند و از انتزاع داده ها با استفاده از کلاس ها، اشیا و وراثت پشتیبانی می کنند.
• C++ یک زبان کامپایل‌شده است، به این معنی که مستقیماً به کد ماشینی تبدیل می‌شود که می‌تواند روی رایانه اجرا شود. سی شارپ یک زبان مدیریت شده است و در بالای یک ماشین مجازی اجرا می شود که باعث می شود قابل حمل در پلتفرم های مختلف.
• C++ کنترل بیشتری بر مدیریت حافظه نسبت به C# ارائه می‌کند، اما این به این معنی است که جای خطای بیشتری وجود دارد.

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

• هر دو زبان به طور گسترده در توسعه بازی استفاده می شوند و بسیاری از بازی ها از هوش مصنوعی استفاده می کنند.
• به دلیل داشتن زبان های کامپایل شده و ارائه کنترل سطح پایین در صورت لزوم، هر دو عملکرد بالایی دارند.
• C# دارای طیف گسترده ای از کتابخانه های موجود و پشتیبانی ابزار از Visual Studio است.

جاوا

جاوا یک زبان برنامه نویسی همه کاره و قدرتمند است که به توسعه دهندگان امکان می دهد برنامه های کاربردی قوی و با کارایی بالا ایجاد کنند.

ویژگی های کلیدی جاوا:

• شی گرا است (پشتیبانی از کپسولاسیون، وراثت و چندشکلی).
• 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 کنترل استثنا پشتیبانی می کند (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).

چه چیزی جاوا را برای هوش مصنوعی خوب می کند:

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

اشاره‌های افتخاری: Lisp و Prolog

Lisp و Prolog به اندازه زبان‌های ذکر شده در بالا به طور گسترده مورد استفاده قرار نمی‌گیرند، 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 زبان طولانی است. تاریخ و یک نحو متمایز و مبتنی بر پرانتز. در اصل برای تحقیقات هوش مصنوعی ایجاد شد. امروزه از Lisp در برنامه های مختلفی از جمله برنامه نویسی و مدیریت سیستم استفاده می شود.

Prolog (هسته عمومی، modules) یک زبان برنامه نویسی منطقی از اوایل دهه 70 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 واقعاً چیز زیادی برای ارائه به دنیای هوش مصنوعی ندارند.

• COBOL یک زبان قدیمی است که در دهه های 1950 و 1960 ایجاد شد. برای برنامه های تجاری طراحی شده است و واقعاً برای هیچ چیز دیگری مناسب نیست.
• FORTRAN یک زبان قدیمی دیگر است که به سال 1957 بازمی گردد. 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 نمی‌شود.
• Basic زبانی است که برای مبتدیان طراحی شده است و تا حد زیادی توسط زبان های دیگری مانند Python جایگزین شده است.

با این حال، ممکن است فکر کنید که یک زبان کاملاً سمت چپ مانند جاوا اسکریپت – که عمدتاً برای توسعه وب استفاده می شود – نیز چیز زیادی برای ارائه نخواهد داشت. هوش مصنوعی، درست است؟ با این حال، پروژه‌های فعال بسیار جالبی وجود دارد – مانند TensorFlow.js (با پشتیبانی گوگل) – برای توسعه مدل‌های یادگیری ماشینی در جاوا اسکریپت، که می تواند مستقیماً در مرورگر یا در Node.js استفاده شود. پس، چه کسی می دانست؟!

سؤالات متداول

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

آیا C++ برای هوش مصنوعی بهتر از Python 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 روال‌های با عملکرد بالا دارید، می‌توان از C++ برای توسعه هوش مصنوعی استفاده کرد.

آیا جاوا یا C++ برای هوش مصنوعی بهتر است؟

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

بهترین زبان‌ها برای توسعه هوش مصنوعی چه وجه مشترکی دارند؟

بهترین زبان های برنامه نویسی برای توسعه هوش مصنوعی چند چیز 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 می توانید منابع زیادی را پیدا کنید و به صورت آنلاین کمک کنید.

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

خوب، اینجاست که C++ می‌تواند بدرخشد، زیرا اکثر بازی‌ها از C++ برای توسعه هوش مصنوعی استفاده می‌کنند. 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 برای توسعه هوش مصنوعی مانند جاوا 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.

مقاله تکمیلی 5 روش برای شروع یادگیری ماشینی را بررسی کنید!

به این کتاب‌ها نیز نگاه کنید:

نتیجه گیری

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 برای مشاغل و افراد ایجاد می کند.

همانند همه چیز در IT، هیچ گلوله جادویی یا راه حلی برای همه وجود ندارد. هنگام انتخاب یک زبان برنامه نویسی برای هوش مصنوعی، باید آب را آزمایش کنید، احتمالاً بسته به عواملی مانند وظیفه در دست اجرا، 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، کتابخانه‌های وسیع و جامعه فعال، عموماً بهترین زبان برنامه‌نویسی برای توسعه هوش مصنوعی در نظر گرفته می‌شود. 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.

منبع: https://dlall.ir/سیستم-مدیریت-محتوا-چیست؟/