10 زبان برنامهنویسی برتر برای هوش مصنوعی
تیم تحریریه- ۱۷ فروردین ۱۴۰۱
اگر شرکت شما به دنبال افزودن قابلیت‌های هوش مصنوعی به محصولات خود است، چند زبان برنامه نویسی وجود دارد که باید به‌طورجدی موردمطالعه قرار داده و به مجموعه ابزار توسعه‌دهنده خود اضافه کنید. پس برای آشنایی بیشتر با این زبان‌ها با ما همراه باشید…
مقدمه
ابتدا بگذارید توضیح دهیم که هوش مصنوعی به زبان ساده به چه معناست؟
هرکسی که ترمیناتور را دیده است، تصور میکند که وقتی صحبت از دادن ویژگی‌های انسانی به ماشین‌ها میشود، همه‌چیز ترسناک است. اما در واقعیت، احتمال اینکه روبات‌های قاتل معیشت انسان را تهدید کند بسیار کم است و هوش مصنوعی در هسته خود این هیولایی که ما در فیلم‌ها می‌بینیم نیست. هوش مصنوعی به زبان ساده یعنی توانایی هوشمندی و تقلید رفتارهای انسان را به ماشین‌ها بخشیدن.
در علوم کامپیوتر، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی با سرعت بیشتری نسبت به سایر حوزه‌ها در حال رشد هستند. کسانی که با این فناوری‌ها کار میکنند برندگان آینده هستند. در زمان‌های اخیر، صنایع و کسب‌وکارهای بیشتری در حال به ارث بردن یادگیری ماشین و هوش مصنوعی هستند و این دو فناوری یعنی ML و AI دنیایی از فرصت‌های بی‌پایان را فراهم میکنند که تقریباً هر تجارت دیگری به هر نحوی از خدماتشان بهره ببرد.
امروزه هزاران زبان برنامه نویسی وجود دارد که می‌توان از آن‌ها استفاده کرد و قابلیت‌های بی‌شمار هوش مصنوعی را به محصولات خود اضافه کرد اما برای به‌کارگیری هوش مصنوعی در سیستم‌ها و خدمات شرکت خود، به مهندسان نرم‌افزاری نیاز دارید که این کار را انجام دهند. علاوه بر این، توسعهدهندگان باید بهترین زبان‌ها را برای استفاده از هوش مصنوعی بدانند.
حال سؤال اینجاست که بهترین زبان‌ها کدم‌اند؟ چندین مورد وجود دارند که می‌توانند رؤیاهای یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی شما را محقق کنند. بیایید به بررسی برخی از بهترین زبانهای موجود برای هوش مصنوعی بیندازیم.
پایتون
پایتون یک زبان برنامه نویسی همه‌منظوره سطح بالا است که توسعهدهندگان آن را به دلیل سینتکس ساده، رویکرد شیءگرا و قابلیت نگهداری کدها دوست دارند. اگرچه پایتون دوستانه به نظر می‌رسد، اما همچنان بهترین گزینه برای انجام پروژه‌های بزرگ و پیچیده است و به‌خوبی میتواند نیاز توسعهدهندگان را رفع نماید. مهندسین علم داده و یادگیری ماشین عموماً بر استفاده از پایتون به دلیل open source بودن و داشتن کتابخانههای بسیار برای بخش‌های مختلف از داده‌کاوی تا پردازش گفتار و پردازش زبان طبیعی اصرار می‌ورزند.
اگرچه پایتون قبل از اینکه هوش مصنوعی برای مشاغل حیاتی شود ایجاد شد، اما یکی از محبوبترین زبان‌ها برای هوش مصنوعی است. پایتون پرکاربردترین زبان برای یادگیری ماشین است که زیر چتر هوش مصنوعی زندگی میکند. یکی از دلایل اصلی محبوبیت پایتون در توسعه هوش مصنوعی این است که به‌عنوان یک ابزار قدرتمند تجزیهوتحلیل داده ایجادشده است و همیشه در زمینه داده‌های بزرگ محبوب بوده است. از دیگر مزایای پایتون می‌توان به این نکته نیز اشاره کرد که پایتون یکی از سادهترین زبان‌ها برای یادگیری و استفاده است و پیش‌بینی‌شده است که در سال 2022 پایتون پردرآمدترین زبان برنامه نویسی خواهد بود. جالب است بدانید که پایتون به‌عنوان یکی از بهترین زبانهای برنامه نویسی برای هک نیز شناخته میشود.
در مورد فناوری مدرن، مهم‌ترین دلیلی که پایتون همیشه در رتبه اول قرار دارد این است که چارچوب‌های مخصوص هوش مصنوعی برای این زبان ایجادشده‌اند. یکی از محبوبترین آن‌ها TensorFlow است که یک کتابخانه منبع باز است که به‌طور خاص برای یادگیری ماشین ایجادشده است و میتواند برای آموزش و استنتاج شبکه‌های عصبی عمیق نیز استفاده شود. سایر چارچوب‌های مبتنی بر هوش مصنوعی عبارت‌اند از:
- scikit-learn – برای آموزش مدل‌های یادگیری ماشین.
- PyTorch – پردازش زبان بصری و طبیعی.
- Keras – به‌عنوان یک رابط کد برای محاسبات پیچیده ریاضی عمل میکند.
- Theano – کتابخانه‌ای برای تعریف، بهینه‌سازی و ارزیابی عبارات ریاضی.
لیسپ
Lisp (ازلحاظ تاریخی به‌عنوان LISP) یکی از قدیمی‌ترین زبان‌هایی است که برای توسعه هوش مصنوعی است. لیسپ که از دهه 60 میلادی وجود داشته است و به‌طور گسترده برای تحقیقات علمی در زمینه‌های زبانهای طبیعی، اثبات قضیه و حل مسائل هوش مصنوعی استفاده‌شده است. Lisp در ابتدا به‌عنوان یک نماد ریاضی کاربردی برای برنامه‌ها ایجاد شد، اما درنهایت به یکی از بهترین توسعهدهندگان در زمینه هوش مصنوعی تبدیل شد.
اگرچه Lisp دومین زبان برنامه نویسی قدیمی است که هنوز مورداستفاده قرار می‌گیرد، اما دارای چندین ویژگی است که برای پروژه‌های هوش مصنوعی موفق حیاتی هستند:
- نمونه‌سازی سریع
- ایجادشی پویا
- مدیریت اجباری حافظه
- اجرا به‌عنوان ساختار داده
- تغییر برنامه‌ها به‌عنوان داده
- استفاده از بازگشت به‌عنوان یک ساختار کنترل و نه تکرار
- قابلیت پردازش اطلاعات نمادین عالی
- Read-Eval-Print-Loop برای سهولت برنامه نویسی تعاملی
در روزگار کنونی، این زبان به بسیار توانمند است، اما به دلیل دشوار در استفاده و کتابخانههای پیچیده، به‌ندرت پیش می‌آید که توسعهدهندگان ابتدا به سراغ Lisp بروند. بهطورکلی، لیسپ در تاریخ اخیر به خاطر انعطاف بسیار زیاد و تبدیل افکار به واقعیت شناخته‌شده است.
جاوا
جاوا یک زبان ارزشمند سمت سرور است. ویژگی کلیدی آن این است که میتوانید از جاوا تقریباً در هر مکان و در هر پلتفرمی از طریق ماشین مجازی آن استفاده کنید. اگرچه توسعهدهندگان اندروید این گزینه را دارند که با Kotlin نیز کار کنند، جاوا یک زبان مادری برای توسعه برنامه اندروید است. توسعهدهندگان اپلیکیشن موبایل به‌خوبی میدانند که هوش مصنوعی یک‌روند توسعه اپلیکیشن سودآور است.
و باید پذیرفت که جاوا زبان مهمی برای هوش مصنوعی است. یکی از دلایل آن این است که این زبان در توسعه اپلیکیشن موبایل بسیار رایج است؛ و با توجه به تعداد برنامههای تلفن همراه که از هوش مصنوعی بهره می‌برند، یک تطابق کامل را سبب میشود. جاوا نه‌تنها میتواند با TensorFlow کار کند، بلکه دارای کتابخانه‌ها و چارچوب‌های دیگری است که به‌طور خاص برای هوش مصنوعی طراحی‌شده‌اند.
بنابراین، FaceApp بدنام، علاوه بر Google Assistant سودمند، هر دو نمونه‌ای از برنامههای اندروید با هوش مصنوعی داخلی از طریق جاوا هستند. حتی خارج از برنامههای موبایل، جاوا تعداد زیادی کتابخانه یادگیری ماشین برای یادگیری عمیق و پردازش زبان طبیعی دارد.
ازجمله کتابخانههای جاوا که برای هوش مصنوعی طراحی‌شده‌اند می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:
- Deep Java Library – کتابخانه‌ای که توسط آمازون برای ایجاد توانایی‌های یادگیری عمیق ساخته‌شده است.
- Kubeflow – استقرار و مدیریت پشته‌های یادگیری ماشینی در Kubernetes را امکان‌پذیر میکند.
- OpenNLP – یک ابزار یادگیری ماشین برای پردازش زبان طبیعی است.
- کتابخانه یادگیری ماشین جاوا – چندین الگوریتم یادگیری ماشین را ارائه می‌دهد.
- Neuroph – طراحی شبکه‌های عصبی را ممکن می‌سازد.
جاوا همچنین از اشکال‌زدایی ساده‌شده استفاده میکند و سینتکس ساده آن ارائه داده‌های گرافیکی را ارائه می‌دهد و الگوهای WORA و Object-Oriented را در خود جای‌داده است.
C++ (سی پلاس پلاس)
برنامه نویسی هوش مصنوعی با سی پلاس پلاس نیز عملی است. C++ زبان دیگری است که برای مدتی طولانی وجود داشته است، اما همچنان یک رقیب قانونی برای استفاده از هوش مصنوعی است. یکی از دلایل این امر، انعطاف‌پذیری گسترده‌این زبان است که آن را برای برنامههای کاربردی با منابع فشرده کاملاً مناسب میکند. C++ یک زبان سطح پایین است که مدیریت بهتری را برای مدل هوش مصنوعی در تولید فراهم میکند؛ و اگرچه این زبان ممکن است اولین انتخاب برای مهندسان هوش مصنوعی نباشد، نمی‌توان نادیده گرفت که بسیاری از کتابخانههای یادگیری عمیق و یادگیری ماشین به زبان C++ نوشته‌شده‌اند و ازآنجاییکه C++ کد کاربر را به کد قابل‌خواندن توسط ماشین تبدیل میکند، فوق‌العاده کارآمد است.
معمولاً C++ را با عنوان سریع‌ترین زبان برنامه نویسی می‌شناسند و همچنین شما میتوانید شبکه‌های عصبی را از ابتدا با استفاده از سی پلاس پلاس بسازید و کد کاربر را به چیزی ترجمه کنید که ماشین‌ها می‌توانند آن را درک کنند.
به دلیل سرعت C++ یک زبان ترجیحی برای برنامه نویسی بازی‌های رایانه‌ای است. این زبان برنامه نویسی اجرای سریع‌تر و زمان پاسخ کمتری دارد که در موتورهای جستجو و توسعه بازی‌های رایانه‌ای اعمال میشود. گوگل از C++ در برنامههای هوش مصنوعی برای سئو (بهینه‌سازی موتور جستجو) استفاده میکند. سی پلاس پلاس یک کتابخانه فوق‌سریع با پشتیبانی از الگوریتمهای یادگیری نظارت‌شده، رگرسیون خطی، شبکه‌های عصبی و خوشه‌بندی است.
R
R یک زبان محبوب برای آماردانان جوان و حرفه‌ای است و اگر منصف باشیم، R بهترین زبان برنامه نویسی برای هوش مصنوعی نیست اما در خرد کردن اعداد بسیار مفید است. در توسعه هوش مصنوعی، دادهها بسیار مهم هستند، بنابراین اگر می‌خواهید دادهها را به‌طور دقیق تجزیهوتحلیل و نمایش دهید، همه‌چیز کمی ریاضی میشود و R میتواند نور درخشان شما در یک تونل تاریک باشد که میتواند ازنظر درست کردن اعداد، درواقع بهتر از برنامه نویسی پایتون عمل کند.
همچنین زبان برنامه نویسی آر با برنامه نویسی تابعی داخلی، محاسبات برداری و طبیعت شیءگرا زبانی مناسبی برای رفع برخی نیازها در یک برنامهنویسی هوش مصنوعی است. در ادامه برخی از بسته‌های R که به‌طور خاص برای هوش مصنوعی طراحی‌شده‌اند ارائه‌شده است:
- Gmodels: ابزارهایی را برای برازش مدل ارائه می‌دهد.
- TM: چارچوبی که برای برنامههای متن‌کاوی استفاده میشود.
- RODBC: یک رابط ODBC.
- OneR: برای پیادهسازی طبقهبندی One Rule Machile Learning استفاده میشود
R با مجموعه گستردهای از تکنیک‌های آماری و گرافیکی برای موارد زیر مورداستفاده قرار می‌گیرد:
- مدل‌سازی خطی
- مدل‌سازی غیرخطی
- آزمون‌های آماری
- تجزیهوتحلیل سری زمانی
- طبقهبندی
- خوشه‌بندی
Julia (جولیا)
جولیا یکی از زبانهای جدید برای توسعه هوش مصنوعی است؛ اما این نباید شما را از تبدیل آن به زبان انتخابی برای پروژه بعدی هوش مصنوعی خود بازدارد. اگرچه جامعه آن در حال حاضر کوچک است، اما جولیا به دلیل اینکه یکی از بهترین زبان‌ها برای هوش مصنوعی است، همچنان در بیشتر فهرست‌ها قرار می‌گیرد. مهندسین داده می‌توانند از Julia در رابط پویا و گرافیک‌های جذاب برای تجسم دادهها استفاده کنند. مدیریت حافظه، اشکال‌زدایی و فرابرنامه‌نویسی را به ترکیب موارد قبل اضافه کنید و به‌زودی متوجه خواهید شد که این‌همه سروصدا برای این برنامه به چه دلیل است.
جولیا دارای چندین ویژگی است که مستقیماً در برنامه نویسی هوش مصنوعی اعمال میشود که برای نمونه می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:
- انواع داده‌های عددی رایج
- مقادیر دقیق دلخواه
- توابع ریاضی قوی
- تاپل‌ها، دیکشنری‌ها و درون‌نگری کد
- سیستم نوع دینامیک
- توانایی کار برای محاسبات موازی و توزیع‌شده
- ماکروها و قابلیت‌های فرا برنامه‌ریزی
- پشتیبانی از ارسال‌های متعدد
- پشتیبانی از توابع C
جولیا همچنین میتواند با TensorFlow.jl، MLBase.jl و MXNet.jl ادغام شود.
در بخش‌های قبلی به بررسی 6 زبان معروف در برنامه نویسی هوش مصنوعی پرداختیم. حال در ادامه شما را با 4 زبان دیگر برای برنامه نویسی در هوش مصنوعی آشنا می‌کنیم که اگرچه از محبوبیت کمتری برخوردارند اما کاربردهای بسیار سودمند و مفیدی در این حوزه دارند.
C# (سی شارپ)
سی شارپ یک زبان برنامه نویسی ساده، آسان، انعطاف‌پذیر، مدرن، ایمن، منبع باز و شیءگرا است که به‌عنوان یکی از همه‌کاره‌ترین زبانهای برنامه نویسی در جهان شناخته میشود. C# به توسعهدهندگان برنامه اجازه می‌دهد تا انواع برنامه‌ها ازجمله کنسول‌ها، برنامههای موبایل، برنامههای وب، کلاینت‌های ویندوز و سیستمهای پشتیبان را بسازند.
هر زبان برنامه نویسی میتواند یک گزینه برای حل مشکلات شما به‌عنوان یک مهندس داده و یا کامپیوتر باشد اما گاهی اوقات زبانهای خاصی کمک میکنند زودتر به نتیجه برسید و گاهی هم برای انجام کارهای پیچیده به یک زبان برنامه نویسی عمومی نیاز دارید؛ بنابراین به‌عنوان یک زبان برنامه نویسی برای هوش مصنوعی، سی شارپ به‌خوبی جاوا یا شاید حتی به‌خوبی C و C++ بوده و در یادگیری ماشین نیز با کمک دات نت قابل‌استفاده است.
JavaScript (جاوا اسکریپت)
جاوا اسکریپت یک زبان برنامه نویسی شیءگرا است که به‌غیراز HTML و CSS به‌عنوان یکی از فناوری‌های پشت وب جهانی شناخته میشود. JavaScript تعامل پویا را برای صفحات وب ارائه می‌دهد، یعنی میتوانید دکمه‌ها را فشار دهید، متن را وارد کنید و بازی کنید. همچنین به ایجاد برنامههای کاربردی وب کمک میکند. شما میتوانید از طریق جاوا اسکریپت توسعه front end و همچنین back end را انجام دهید.
امروزه به لطف کتابخانههای جدید هوش مصنوعی، توسعهدهندگان جاوا اسکریپت می‌توانند برنامههای یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را بدون پایتون یا R بسازند. به‌این‌ترتیب جاوا اسکریپت میتواند به توسعهدهندگان کمک کند تا هوش مصنوعی را به مرورگر و وب بیاورند. با هوش مصنوعی، توسعهدهندگان جاوا اسکریپت می‌توانند برنامههای وب هوشمندتری بسازند.
Golang (Go)
امروزه میلیون‌ها کاربر در سراسر جهان از Golang به‌عنوان یک زبان برنامه نویسی برای یادگیری ماشین و هوش مصنوعی استفاده میکنند. حتی برخی از مهندسین علم داده معتقدند که بهترین زبان برنامه نویسی هوش مصنوعی Go است نه پایتون! Go بیش از یک دهه پیش در نوامبر 2009 راه‌اندازی شد. با زبان Google، توسعهدهندگان اکنون کارآمدتر هستند. هدف طراحان این زبان یادگیری آسان و سهولت استفاده و همچنین حذف زباله‌های اضافی زبان‌هایی مانند C++ بود. علاوه بر این، قابلیت کامپایل کردن به کد ماشین و همچنین راحتی جمع‌آوری زباله را دارد. آینده برای Go بسیار روشن است.
به دلیل ماهیت سریع و مقیاس‌پذیر Go، برنامههای ساخته‌شده بر روی آن بسیار محبوب هستند. محبوبیت این زبان در بین توسعهدهندگان هوش مصنوعی را می‌توان با دلایلی که در زیر آورده شده است توضیح داد.
شناسایی مشکلات در Golang بسیار آسان است زیرا به‌صورت استاتیک تایپ و کامپایل میشود. علاوه بر این، ازآنجاییکه Go کد ماشین را در زمان واقعی کامپایل میکند، چرخه ویرایش و تازه‌سازی نسبتاً سریع است درحالیکه همچنان کد ماشین کارآمدی را به همراه دارد؛ بنابراین، زبان یادگیری ماشین Golang برای بسیاری از برنامه‌ها استفاده میشود.
این امر Go را به یک انتخاب عالی برای توسعهدهندگان تبدیل میکند زیرا به آن‌ها این امکان را می‌دهد برنامههای شبکه‌ای هم‌زمان بنویسند. جامعه Go روزبه‌روز در حال افزایش است. زیرساخت زیربنایی شامل بسیاری از ویژگی‌های آزمایشی است که با شناسایی و آزمایش آسان ماژول‌ها، نظم و انضباط مهندسی بهتری را فراهم میکند.
Rust
Rust در سال 2010 به‌عنوان یکی از زبانهای یادگیری ماشین وارد دنیای برنامه نویسی شد. این زبان بر تقویت امنیت، عملکرد، موازی بودن و مدو لار بودن چارچوب‌های موجود متمرکز بود. بسیاری از ویژگی‌های مفید را ارائه می‌دهد که محبوبیت زیادی در بین توسعهدهندگان به دست آورده است و آن‌ها Rust را بر سایر زبانهای برنامهنویسی ترجیح می‌دهند.
این زبان برنامه نویسی طیف گستردهای از مزایا را به دنیای برنامه نویسی ارائه می‌دهد. به‌عنوان‌مثال Rust دارای سرعت اجرای بسیار بالایی است و به‌راحتی با C و FFI قابل همکاری است. همچنین این زبان برنامه نویسی هوش مصنوعی ویژگی‌های ریزدانه مانند الگوهای غنی را فعال میکند و اجازه می‌دهد پسوندهای نحوی و جاسازی‌های جدید ایجاد شوند. Rust احتمال خرابی را کاهش می‌دهد و در زمان اشکال‌زدایی صرفه‌جویی میکند.
