
زبان های برتر در هوش مصنوعی
"هوش مصنوعی یکی از رشتههای جذاب علوم کامپیوتر است که به ساخت ذهنی کامپیوتری که از فرآیند تفکر انسانی تقلید میکند میپردازد. یکی از چالشهایی که علاقمندان این رشته در ابتدا با آن رو به رو هستند، برنامه نویسی هوش مصنوعی و یافتن زبان برنامه نویسی مناسب میباشد."
هوش مصنوعی که ما امروز میبینیم هوش مصنوعی محدود یا هوش مصنوعی ضعیف(weak AI) خوانده میشود؛ این هوش مصنوعی تنها میتواند از عهده وظایف کوچکی چون تشخیص چهره، جستوجوی اینترنتی یا راندن ماشین برآید. هدف بلندمدت در حوزه هوش مصنوعی خلق هوش مصنوعی عمومی(General AI) است که قادر است همه کارهای شناختی انسان را انجام دهد.
به عنوان یک برنامه نویس، باید با بهترین زبان ها برای توسعه هوش مصنوعی آشنا شوید. در زیر 6 گزینه برای در نظر گرفتن و سودمندی آنها برای پروژه های هوشمند شما آورده شده است.
کاربر پسند بودن پایتون بیش از هر چیز دیگری آن را به محبوب ترین انتخاب در میان توسعه دهندگان هوش مصنوعی تبدیل می کند. با این حال، این یک زبان برنامه نویسی با کارایی بالا و پرکاربرد است که قادر به انجام فرآیندهای پیچیده برای انواع وظایف و پلتفرم ها است.
هوش مصنوعی به اندازه کافی دشوار است، بنابراین ابزاری که زندگی کدنویسی شما را آسانتر میکند بسیار ارزشمند است و در زمان، پول و صبر شما صرفهجویی میکند.مزیت دیگری که باید در نظر گرفت پشتیبانی بی حد و حصر از کتابخانه ها و انجمن ها است.
در اینجا یک زبان برنامه نویسی دیگر است که با انعطاف پذیری، سهولت استفاده و پشتیبانی فراوان، بر برنامه نویسان هوش مصنوعی پیروز شده است. جاوا به اندازه سایر ابزارهای کدنویسی سریع نیست، اما قدرتمند است و با برنامه های هوش مصنوعی به خوبی کار می کند.
یکی از ویژگی های کلیدی سازگاری آن با سیستم عامل ها است، بنابراین لازم نیست هر بار که از یک سیستم متفاوت استفاده می کنید، کد را بازنویسی کنید. جاوا همچنین تصاویر بصری خوبی تولید می کند. لازم نیست خیلی نگران کیفیت گرافیک هوش مصنوعی خود باشید.
کدنویسی بیشتری نسبت به پایتون وجود دارد، اما نتایج کلی جاوا در هنگام برخورد با هوش مصنوعی به وضوح آن را به یکی از بهترین زبان های برنامه نویسی برای این فناوری تبدیل می کند.
Lisp که در دهه 1960 توسعه یافت، قدیمی ترین زبان برنامه نویسی برای توسعه هوش مصنوعی است. بسیار هوشمند و سازگار است، به خصوص برای حل مسائل، نوشتن کدی که خود را اصلاح می کند، ایجاد اشیاء پویا و نمونه سازی سریع خوب است.
با این حال، نکات منفی نیز وجود دارد.سینتکس(علائم) لیسپ در مقایسه با زبان های کامپیوتری مدرن غیرعادی است و تفسیر آن را سخت تر می کند. کتابخانههای مربوطه نیز محدود هستند.
علیرغم ایراداتش، Lisp هنوز در حال استفاده است و ارزش آن را دارد که به دنبال چه چیزی می تواند پروژه های هوش مصنوعی شما را ارائه دهد. Grammarly، DART و Routinic برخی از داستان های موفقیت آن هستند.
اگر با هوش مصنوعی ای کار می کنید که شامل تجزیه و تحلیل و نمایش داده ها می شود، R زبان برنامه نویسی شماست. این ابزار منبع باز است که میتواند دادهها را پردازش کند، بهطور خودکار آنها را هر طور که میخواهید اعمال کند، الگوها و تغییرات را گزارش کند، به پیشبینیها کمک کند و موارد دیگر.
جدا از اینکه به طور عمده توابع آماری را ارائه می دهد، R یک زبان دشوار برای یادگیری است و باید با سایر ابزارهای قابل اعتماد برای تولید نرم افزار جامع و گردش کار سازنده برای تجارت شما جفت شود.
به اعتقاد برخی از برنامه نویسان، زبان R به دلیل رویکرد دیتافریم محوری که دارد کمی گیجکننده است. اگر تیم تحت سرپرستی شما متشکل از توسعهدهندگان R است، معقول به نظر میرسد تا از یکپارچهسازی این زبان با TensorFlow، Keras یا H2O برای انجام تحقیقات، نمونهسازی و آزمایش استفاده کنید. دقت کنید به دلیل نگرانیهایی که پیرامون اجرا و عملکرد وجود دارد، زبان R برای ساخت یک محصول مستقل هوش مصنوعی پیشنهاد نمیشود.
این ممکن است یکی از محبوب ترین زبان ها باشد، اما به اندازه گزینه های قبلی برای توسعه هوش مصنوعی موثر نیست. مشکل اصلی در رابطه با هوش مصنوعی سینتکس C++ است. ایجاد سریع کدنویسی مفید برای برنامه های یادگیری ماشینی یا عمیق بسیار پیچیده است.
شما میتوانید با استفاده از کتابخانههایی مثل کودا شرکت انودیا کدهایی بنویسید که مستقیما روی پردازنده گرافیکی اجرا شوند یا میتوانید برای دستیابی به APIهای سطح بالا و انعطافپذیر از TensorFlow یا PyTorch استفاده کنید.
یکی از دلایل آن انعطاف پذیری گستردهی این زبان است، که باعث میشود برای برنامههای کاربردی با منابع زیاد کاملاً مناسب باشد.
زبان برنامه نویسی Prolog به دلیل قدرت انتزاع در سطح بالا، داشتن موتور جستجوی درونی و… مورد علاقه بسیاری از توسعه دهندگان هوش مصنوعی است. این زبان جزء معدود زبانهای برنامه نویسی است که از الگوی برنامه نویسی اعلانی استفاده میکند و منحنی یادگیری بسیار بالایی را دارد. ویژگیهای اساسی این زبان برنامه نویسی ساختار انعطاف پذیر و قدرتمند، قابلیت ساختار بندی درختی اطلاعات . قابلیت گزینه خودکار rollback میباشد.
ارسال دیدگاه