۱۰ زبان برتر برنامه‌نویسی هوش مصنوعی

زمان مطالعه: 12 دقیقه

با گسترش روزافزون هوش مصنوعی (AI) در صنایع مختلف، بسیاری از مبتدیان به دنبال راهی برای ورود به این حوزه هستند. انتخاب زبان برنامه‌نویسی مناسب اولین گام حیاتی برای شروع است. در این پست وبلاگ، شما را با 10 زبان برتر برنامه‌نویسی هوش مصنوعی آشنا می‌کنم. همچنین، نحوه استفاده از آن‌ها در هوش مصنوعی، معرفی کتابخانه‌ها و بسته‌های برتر، بحث در مورد نقش‌های شغلی مرتبط با هر زبان و ارائۀ منابع مفید برای شروع را پوشش خواهیم داد.

زبان‌های برنامه‌نویسی هوش مصنوعی چیست؟

زبان‌های برنامه‌نویسی هوش مصنوعی ابزارهایی هستند که برای توسعۀ برنامه‌هایی به کار می‌روند که رفتار هوشمندانه انسانی را شبیه‌سازی می‌کنند. این زبان‌ها امکان ایجاد الگوریتم‌هایی را فراهم می‌کنند که می‌توانند از داده‌ها یاد بگیرند و تصمیم‌گیری کنند. هر زبان برنامه‌نویسی مجموعه‌ای از کتابخانه‌ها و فریمورک‌های خاص خود را دارد که برای توسعۀ وظایفی نظیر تشخیص گفتار، تحلیل داده‌ها، و رانندگی خودکار مناسب‌اند.

انتخاب زبانی که فرآیند کدنویسی را ساده‌تر کرده و کتابخانه‌های قدرتمندی برای انجام وظایف هوش مصنوعی مانند یادگیری ماشین و تحلیل داده‌ها فراهم کند، بسیار مهم است. به‌عنوان‌مثال، پایتون به‌واسطۀ کتابخانه‌هایی مثل TensorFlow و PyTorch شناخته‌ شده است؛ درحالی‌که R برای تحلیل آماری بسیار محبوب است. زبان‌های برنامه‌نویسی هوش مصنوعی، ستون فقرات سیستم‌های هوشمند هستند که به توسعه‌دهندگان امکان می‌دهند کدهایشان را با توانایی انجام کارآمد وظایف پیچیده ترکیب کنند.

10 زبان برتر برنامه‌نویسی هوش مصنوعی

در اینجا فهرستی از 10 زبان برتر برنامه‌نویسی برای هوش مصنوعی آمده است. پایتون با اختلاف زیادی در صدر این فهرست قرار دارد.

پایتون (Python)

پایتون محبوب‌ترین و کاربرپسندترین زبان برنامه‌نویسی در حوزۀ هوش مصنوعی (و البته در بسیاری دیگر از زمینه‌ها) است. سینتکس ساده و خوانا، همراه با طیف گسترده‌ای از کتابخانه‌ها و بسته‌ها، پایتون را به گزینه‌ای ارزشمند تبدیل کرده است. پلتفرم‌های برجسته‌ای مانند TensorFlow و PyTorch به توسعه‌دهندگان کمک می‌کنند تا مدل‌های قدرتمند هوش مصنوعی بسازند؛ درحالی‌که کتابخانه‌هایی مانند scikit-learn ابزارهای لازم برای انجام وظایف رایج در یادگیری ماشین را ارائه می‌دهند. این ترکیب از سادگی و ویژگی‌های پیشرفته، پایتون را به انتخاب اول متخصصان هوش مصنوعی برای توسعه برنامه‌های AI تبدیل کرده است.

چگونه از پایتون برای هوش مصنوعی استفاده می‌شود؟

پایتون به‌دلیل طیف گستردۀ کاربردهای خود، در تمام حوزه‌های هوش مصنوعی از جمله یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی، بینایی کامپیوتر، و روباتیک استفاده می‌شود.

کتابخانه‌ها و بسته‌های برتر هوش مصنوعی در پایتون:

• NumPy: برای مدیریت ساختارهای پیچیدۀ ریاضی به‌صورت مؤثر استفاده می‌شود.
• pandas: ساختارهای داده‌ای مانند DataFrame را برای تجزیه و تحلیل و دستکاری داده‌ها فراهم می‌کند.
• Matplotlib: یک ابزار تجسم داده است که برای ایجاد نمودارها و گراف‌های استاتیک، انیمیشنی و تعاملی به‌کار می‌رود.
• scikit-learn: مجموعه‌ای گسترده از ابزارها و الگوریتم‌ها برای یادگیری ماشین ارائه می‌دهد.
• TensorFlow: فریم ورکی توسعه‌یافته توسط گوگل که پایه‌ای مستحکم برای ساخت و پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی فراهم می‌کند.

نقش‌های هوش مصنوعی که از پایتون استفاده می‌کنند

پایتون به‌عنوان یکی از ابزارهای اصلی برای متخصصان هوش مصنوعی، طیف گسترده‌ای از ابزارهای ضروری را برای نقش‌های مختلف مانند مهندسان یادگیری ماشین و متخصصان بینایی کامپیوتر فراهم می‌کند. برای ارتقای مهارت‌های خود، می‌توانید دوره‌های مرتبط با علوم داده، مهندسی داده و مسیر مهندسی یادگیری ماشین را بررسی کنید. در زیر برخی نقش‌های شغلی هوش مصنوعی که از پایتون استفاده می‌کنند، آمده است:

مهندسان یادگیری ماشین: مسئولیت ایجاد و پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از کتابخانه‌های پایتون مانند TensorFlow، PyTorch و scikit-learn را بر عهده دارند.

دانشمندان داده: از پایتون برای انجام کارهایی مثل تحلیل داده‌ها، پاک‌سازی، دست‌کاری و تجسم داده‌ها با استفاده از کتابخانه‌هایی مانند Pandas و Matplotlib استفاده می‌کنند.

مهندسان پردازش زبان طبیعی: به توسعه و استقرار سیستم‌هایی می‌پردازند که قادر به درک و پردازش زبان انسانی هستند تا وظایفی مانند ترجمۀ ماشینی انجام دهند.

مهندسان بینایی کامپیوتر: از پایتون برای تحلیل مؤثر تصاویر و ویدئوها استفاده می‌کنند. کتابخانه‌هایی مانند TensorFlow قابلیت‌هایی برای انجام وظایفی مانند پردازش ویدیو فراهم می‌کنند.

دانشمندان پژوهشی: از پایتون برای نمونه‌سازی و پیاده‌سازی الگوریتم‌های جدید هوش مصنوعی استفاده می‌کنند. کتابخانه‌ها و بسته‌های پایتون از طیف متنوعی از زمینه‌های علمی پشتیبانی می‌کنند.

زبان R

زبان R ابزاری قدرتمند آماری است که بر تحلیل داده‌ها، یادگیری ماشین و مدل‌سازی آماری تمرکز دارد. این زبان برای انجام وظایفی از جمله تمیزکردن، تجسم و تفسیر داده‌ها بسیار مناسب است.

چگونه از R برای هوش مصنوعی استفاده می‌شود؟

R به‌دلیل قابلیت‌های آماری قوی و ویژگی‌های تجسم داده‌های خود، به یکی از گزینه‌های محبوب برای ایجاد مدل‌ها و توسعه نمونه‌های اولیه برای الگوریتم‌های یادگیری ماشین تبدیل شده است.

کتابخانه‌ها و بسته‌های برتر هوش مصنوعی در R:

• Tidyverse: یک مجموعه‌ای از بسته‌ها که به‌طور هماهنگ برای انجام وظایف علوم داده با یکدیگر کار می‌کنند.
• Caret: ابزاری همه‌جانبه برای انجام وظایف یادگیری ماشین در R که رابط یکپارچه‌ای برای الگوریتم‌های مختلف یادگیری ماشین ارائه می‌دهد و به کاربران اجازه می‌دهد مدل‌های مختلف را به‌راحتی آموزش دهند و تنظیم و ارزیابی کنند.
• XGBoost: یک کتابخانه قدرتمند برای تقویت گرادیان که به‌دلیل دقت و کارایی زیاد آن مشهور است.
• randomForest: پیاده‌سازی الگوریتم جنگل تصادفی که پیش‌بینی‌های چندین درخت تصمیم را ترکیب می‌کند.
• IML (Interpretable Machine Learning): چارچوبی برای ساخت مدل‌های آماری در R فراهم می‌کند.

نقش‌های هوش مصنوعی که از R استفاده می‌کنند

R در برخی حوزه‌های خاص هوش مصنوعی، به‌ویژه جایی که تخصص آماری و تحلیل دقیق داده‌ها مهم است، بسیار کاربردی است. این زبان چندمنظوره از طیف گسترده‌ای از نقش‌های هوش مصنوعی، از علوم داده تا بیوانفورماتیک، پشتیبانی می‌کند. در زیر برخی نقش‌های شغلی هوش مصنوعی که از R استفاده می‌کنند، آمده است:

دانشمند داده (متخصص در R): اگرچه پایتون به‌طور گسترده در علوم داده به‌کارگرفته می‌شود، R همچنان در کارهایی که شامل تحلیل و مدل‌سازی آماری است، ابزاری کلیدی است.

محقق هوش مصنوعی (متمرکز بر مدل‌سازی آماری): محققان اغلب به‌دلیل قابلیت‌های محاسباتی و تجسم داده‌ای R، از این زبان برای توسعه، آزمایش و ارزیابی مدل‌هایی استفاده می‌کنند که به پیشرفت الگوریتم‌های هوش مصنوعی کمک می‌کنند.

دانشمند بیوانفورماتیک: از R برای انجام تحلیل‌های پیچیده‌ای مانند تحلیل بیان ژن و کشف واریانت استفاده می‌کنند که برای کاربردهای هوش مصنوعی در ژنومیکس و بیوانفورماتیک ضروری است.

اقتصادسنج (کاربرد هوش مصنوعی در اقتصاد): مدل‌های هوش مصنوعی را برای پیش‌بینی روندها، ارزیابی ریسک‌ها، و پیش‌بینی رفتار بازار توسعه می‌دهند.

دانشمند داده اجتماعی: از R برای تحلیل شبکه‌های اجتماعی و پردازش متن استفاده می‌کنند.

جولیا (julia)

جولیا با سرعت پردازش زیاد و توانایی انجام محاسبات پیچیده، به زبانی مناسب برای صنایعی تبدیل شده است که به تحلیل گستردۀ داده نیاز دارند.

چگونه از جولیا برای هوش مصنوعی استفاده می‌شود؟

سرعت و کارایی زیاد جولیا آن را به گزینه‌ای مناسب برای توسعه مدل‌های پیشرفته یادگیری ماشین تبدیل می‌کند.

کتابخانه‌ها و بسته‌های برتر هوش مصنوعی در جولیا:

• Flux.jl: یک فریمورک محبوب یادگیری ماشین که پلتفرمی بصری برای ساخت و تنظیم دقیق شبکه‌های عصبی فراهم می‌کند.
• Mocha.jl: ابزار مناسبی برای وظایف تصویرسازی داده هاست.
• DiffEq.jl: یک چارچوب قوی و کارآمد برای حل معادلات دیفرانسیل از انواع مختلف ارائه می‌دهد.
• StatsBase.jl: کتابخانه استاندارد آمار جولیاست.
• Makie.jl: با توانایی درک داده‌های پیچیده و رفتار مدل‌ها، به تجسم مؤثر داده کمک می‌کند.

نقش‌های هوش مصنوعی که از جولیا استفاده می‌کنند

جولیا به‌دلیل قابلیت‌های عملکرد بالای خود به‌طور فزاینده‌ای در هوش مصنوعی محبوبیت پیدا کرده است. این زبان پویا برای تخصص‌های مختلف هوش مصنوعی، از رباتیک تا تحلیل مالی، به‌کارگرفته می‌شود و به بهبود توسعه و استقرار راه‌حل‌های نوآورانه کمک می‌کند. برخی از نقش‌های شغلی هوش مصنوعی که از جولیا استفاده می‌کنند عبارتند از:

مهندس هوش مصنوعی: از قابلیت‌های جولیا برای ساخت و آموزش مدل‌های پیشرفته و مقاوم استفاده می‌کنند.

محقق هوش مصنوعی (بهینه‌سازی الگوریتمی): از جولیا برای ساخت نمونه‌های اولیه و ارزیابی اثربخشی الگوریتم‌ها قبل از انتقال آن‌ها به زبان‌های رایج برای استفادۀ عملی استفاده می‌کنند.

مهندس یادگیری ماشین: از کتابخانه‌های جولیا، مانند Flux.jl، برای ایجاد راه‌حل‌های هوش مصنوعی در صنایعی مانند مالی استفاده می‌کنند.

مهندس رباتیک (رباتیک مبتنی بر هوش مصنوعی): جولیا با توانایی مدیریت داده‌های بلادرنگ و ادغام آن با فریمورک‌های رباتیک مانند ROS (سیستم‌عامل ربات)، ابزاری مناسب برای مهندسان رباتیک که روی ربات‌های مبتنی بر هوش مصنوعی کار می‌کنند، ارائه می‌دهد.

تحلیلگر مالی (هوش مصنوعی در معاملات): نقاط قوت جولیا در محاسبات عددی و بهینه‌سازی، آن را به دارایی ارزشمند برای تحلیلگرانی تبدیل کرده است که الگوریتم‌های معاملاتی مبتنی بر هوش مصنوعی و مدل‌های مدیریت ریسک طراحی می‌کنند.

اسکالا (Scala)

اسکالا به‌دلیل قابلیت مقیاس‌پذیری و ادغام با Apache Spark، برای یادگیری ماشین و هوش مصنوعی بسیار مناسب است. قابلیت‌های برنامه‌نویسی تابعی و سازگاری با جاوا، به کارایی آن در توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی کمک می‌کند.

چگونه از اسکالا برای هوش مصنوعی استفاده می‌شود؟

اسکالا در مدیریت داده‌ها، برنامه‌نویسی تابعی، و مدیریت برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی در مقیاس بزرگ، به‌ویژه در کنار Apache Spark، عملکرد بسیار خوبی دارد.

کتابخانه‌ها و بسته‌های برتر هوش مصنوعی در اسکالا:

Apache Spark: ویژگی‌هایی مانند محاسبات توزیع‌شده، جریان داده‌ها، و یادگیری ماشین ارائه می‌دهد و آن را به ابزاری اساسی برای توسعه برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی در اسکالا تبدیل می‌کند.

Spark MLlib: طیف وسیعی از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای کارهایی مانند طبقه‌بندی، رگرسیون، خوشه‌بندی، و ساخت سیستم‌های توصیه‌کننده ارائه می‌دهد.

Breeze: شامل عملیات جبر خطی، توابع آماری و روش‌های بهینه‌سازی است و پایه‌ای برای ساخت مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از اسکالا فراهم می‌کند.

Deeplearning4j: اگرچه DL4J عمدتاً مبتنی بر جاوا است، یک رابط اسکالا برای ساخت و آموزش مدل‌های یادگیری عمیق ارائه می‌دهد و به‌راحتی با Apache Spark ادغام می‌شود.

Scopt: به‌عنوان کتابخانۀ هوش مصنوعی طبقه‌بندی نمی‌شود، اما به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد رابط‌های خط فرمان کاربر (CLI) را برای مدیریت و راه‌اندازی مدل‌های هوش مصنوعی خود طراحی کنند و فرآیندهای استفاده و استقرار آن‌ها را ساده کنند.

نقش‌های هوش مصنوعی که از اسکالا استفاده می‌کنند

اسکالا در محیط‌هایی که پردازش داده‌ها در مقیاس بزرگ و چالش‌های پیچیده الگوریتمی وجود دارد، بسیار مفید است. این زبان از طیف وسیعی از نقش‌های هوش مصنوعی پشتیبانی می‌کند و مزایای منحصر به فردی در مهندسی سیستم‌ها و ادغام داده‌های بزرگ ارائه می‌دهد. برخی از شغل هایی که از اسکالا عبارت‌اند از:

مهندس یادگیری ماشین: مدل‌های یادگیری ماشین و سیستم‌های در مقیاس بزرگ را می‌سازند و مستقر می‌کنند.

دانشمند داده: از اسکالا برای تمیزکردن، دست کاری و ساخت خطوط لولۀ سفارشی یادگیری ماشین استفاده می‌کنند.

توسعه‌دهنده Apache Spark : یک فریمورک پردازش داده‌های بزرگ است و اسکالا یکی از زبان‌های اصلی آن است. اگر یک شرکت از Spark برای کارهای هوش مصنوعی استفاده کند، احتمالاً توسعه‌دهندگان Spark روی آن کار می‌کنند.

محقق هوش مصنوعی: محققان در خط مقدم هوش مصنوعی از اسکالا برای نمونه‌سازی الگوریتم‌های جدید یا ساخت ابزارهای تخصصی به‌دلیل انعطاف‌پذیری و عملکرد آن استفاده می‌کنند.

توسعه‌دهنده بک‌اند اسکالا (برای هوش مصنوعی): از اسکالا برای ساخت و نگهداری عملکرد سمت سرور استفاده می‌کنند.

جاوا

جاوا به‌طور گسترده‌ای در توسعه نرم‌افزارهای پیچیده برای هوش مصنوعی استفاده می‌شود. این زبان به‌دلیل توانایی ساخت سیستم‌های انعطاف‌پذیر که با پلتفرم‌های مختلف سازگار است و همچنین ادغام با کتابخانه‌های هوش مصنوعی برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین شناخته‌شده است.

چگونه از جاوا برای هوش مصنوعی استفاده می‌شود؟ جاوا برای ساخت برنامه‌های کاربردی در مقیاس بزرگ و بین پلتفرمی که قابلیت‌های هوش مصنوعی را ادغام می‌کنند، استفاده می‌شود.

بسته‌ها و کتابخانه‌های برتر هوش مصنوعی جاوا:

• WEKA: مجموعه‌ای از الگوریتم‌های یادگیری ماشین.
• DeepJAVA: ابزارهایی برای ساخت و آموزش شبکه‌های عصبی عمیق در جاوا.
• H2O: استفاده از محاسبات توزیع‌شده برای آموزش مؤثر مدل‌ها.
• Deeplearning4j (DL4J): کتابخانۀ یادگیری عمیق برای مدل‌هایی مانند شبکه‌های عصبی کانولوشن (CNNs) و شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs).
• Smile: تخصص در کارایی و سینتکس واضح برای توسعه مدل‌های یادگیری ماشین.

نقش‌های هوش مصنوعی که از جاوا استفاده می‌کنند

مهندس داده‌های بزرگ: استفاده از چارچوب‌های جاوا برای پردازش توزیع‌شده و الگوریتم‌های یادگیری ماشین به‌منظور ساخت و مدیریت خطوط لولۀ هوش مصنوعی.

توسعه‌دهنده هوش مصنوعی سازمانی: استفاده از کتابخانه‌های جاوا مانند Deeplearning4j (DL4J) یا H2O برای ایجاد و ادغام مدل‌های هوش مصنوعی در سیستم‌های سازمانی.

توسعه‌دهنده هوش مصنوعی اندروید: استفاده از ابزارهایی مانند TensorFlow Lite برای ادغام قابلیت‌های مبتنی بر هوش مصنوعی در برنامه‌های اندروید.

مهندس زیرساخت هوش مصنوعی (بک‌اند جاوا برای هوش مصنوعی): توسعۀ APIها برای در معرض قراردادن مدل‌ها یا ویژگی‌های هوش مصنوعی و ایجاد خطوط لوله و سیستم‌های نظارت.

مهندس نرم‌افزار (ادغام هوش مصنوعی با سیستم‌های جاوا): ادغام مدل‌های هوش مصنوعی یا کتابخانه‌هایی مانند scikit-learn یا spaCy از طریق APIهای جاوا.

سی‌پلاس‌پلاس (C++)

سی‌پلاس‌پلاس به دلیل قدرت پردازش و کنترل دقیق سخت‌افزار، برای وظایف پیچیده‌ای مانند بینایی رایانه و رباتیک بسیار مناسب است.

چگونه از سی‌پلاس‌پلاس برای هوش مصنوعی استفاده می‌شود؟ سی‌پلاس‌پلاس برای انجام کارهایی که به سطح بالای توان محاسباتی و دقت در مدیریت منابع سخت‌افزاری نیاز دارند، استفاده می‌شود.

بسته‌ها و کتابخانه‌های برتر هوش مصنوعی سی‌پلاس‌پلاس:

• Eigen: ابزار پیشرفتۀ جبر خطی.
• Armadillo: کتابخانه جبر خطی با سینتکسی مشابه MATLAB.
• Dlib: ارائه نتایج بلادرنگ، ایده‌آل برای برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی تعبیه‌شده.
• OpenCV: مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها و ابزارها برای مدیریت تصاویر و تشخیص اشیاء.
• TensorFlow C API: رابط سی‌پلاس‌پلاس برای توابع TensorFlow، استفاده از سرعت سی‌پلاس‌پلاس برای اجزای پر تقاضای مدل‌های هوش مصنوعی.

بخش پنجم: نقش‌های هوش مصنوعی که از سی‌پلاس‌پلاس استفاده می‌کنند

سی‌پلاس‌پلاس به توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهد که از سرعت و قابلیت‌های نزدیک به سخت‌افزار خود برای طراحی و پیاده‌سازی برنامه‌های پیچیده هوش مصنوعی استفاده کنند که نیاز به عملکرد بلادرنگ و مدیریت بهینۀ منابع دارند. در اینجا به برخی از نقش‌های شغلی اشاره می‌شود که از سی‌پلاس‌پلاس بهره می‌برند:

مهندس هوش مصنوعی محاسبات با کارایی زیاد (HPC): از سی‌پلاس‌پلاس برای ساخت و آموزش مدل‌های پیچیده‌ای استفاده می‌کنند که کنترل دقیق بر منابع سخت‌افزاری را ممکن می‌سازد.

مهندس سیستم‌های تعبیه‌شده (هوش مصنوعی روی دستگاه‌های لبه‌ای): از سی‌پلاس‌پلاس برای توسعه مدل‌های هوش مصنوعی استفاده می‌کنند که به‌طور کارآمد روی دستگاه‌های با منابع محدود، مانند تلفن‌های همراه اجرا می‌شوند. این نقش برای برنامه‌هایی مانند تشخیص اشیاء روی دستگاه یا تصمیم‌گیری بلادرنگ بسیار مهم است.

مهندس رباتیک (هوش مصنوعی بلادرنگ برای ربات‌ها): از سی‌پلاس‌پلاس برای توسعۀ عملکردهای کلیدی برای کنترل ربات، ادغام مدل‌های هوش مصنوعی برای کارهایی مانند برنامه‌ریزی مسیر یا جلوگیری از موانع و اطمینان از عملکرد بلادرنگ برای ربات‌هایی که در محیط‌های پویا کار می‌کنند، استفاده می‌کنند.

برنامه‌نویس هوش مصنوعی بازی: از سی‌پلاس‌پلاس برای پیاده‌سازی رفتارهای پیچیدۀ هوش مصنوعی برای شخصیت‌های غیر بازیکن (NPC) در بازی‌ها استفاده می‌کنند.

مهندس بینایی رایانه (وظایف بینایی حیاتی عملکرد): از کتابخانه‌های سی‌پلاس‌پلاس مانند OpenCV برای کارهایی مانند پردازش تصویر، تشخیص اشیاء یا تحلیل ویدئوها، به‌ویژه زمانی که عملکرد و اجرای کم تأخیر الزامات حیاتی هستند، استفاده می‌کنند.

جاوا اسکریپتت

جاوا اسکریپت برای توسعه برنامه‌هایی مانند چت‌بات‌ها و توصیه‌ها و همچنین برای نمونه‌سازی سریع استفاده می‌شود.

چگونه از جاوا اسکریپت برای هوش مصنوعی استفاده می‌شود؟ جاوا اسکریپت به‌طور ویژه برای ایجاد ویژگی‌های تعاملی هوش مصنوعی در مرورگرهای وب، مانند چت‌بات‌ها، و نمونه‌سازی سریع ایده‌های هوش مصنوعی با استفاده از کتابخانه‌هایی مانند TensorFlow.js کاربرد دارد.

بسته‌ها و کتابخانه‌های برتر هوش مصنوعی جاوا اسکریپت:

• TensorFlow.js: برای توسعه و آموزش مدل‌های یادگیری ماشین و ادغام قابلیت‌های مبتنی بر هوش مصنوعی در برنامه‌های وب.
• Brain.js: ارائه‌دهنده رابطی مشابه TensorFlow.js و مناسب برای افراد جدید.
• Synaptic.js: انعطاف‌پذیر برای ساخت و آموزش معماری‌های مختلف شبکه‌های عصبی.
• Keras.js: امکان استفاده از ویژگی‌های پیشرفته Keras در محیط جاوا اسکریپت.
• Ml5.js: ارائه‌دهنده طیف وسیعی از مدل‌های یادگیری ماشین آماده برای برنامه‌های جاوا اسکریپت.

نقش‌های هوش مصنوعی که از جاوا اسکریپت استفاده می‌کنند

توسعه‌دهنده وب فرانت‌اند (رابط‌های کاربری تقویت‌شده با هوش مصنوعی): از کتابخانه‌های جاوا اسکریپت برای ساخت رابط‌های کاربری تعاملی و هوشمند استفاده می‌کنند. این شامل ویژگی‌هایی مانند تشخیص چهره در چت ویدئویی یا تشخیص صدا برای عملکردهای جست‌وجو است.

توسعه‌دهنده وب هوش مصنوعی (ساخت برنامه‌های وب مستقل هوش مصنوعی): با استفاده از فریمورک‌های جاوا اسکریپت مانند Synaptic.js، برنامه‌های کاربردی تمام‌عیار هوش مصنوعی را مستقیماً در مرورگر می‌سازند.

توسعه‌دهنده تجسم هوش مصنوعی: تجسم جاوا اسکریپت توسط مدل‌های هوش مصنوعی برای آسان‌تر کردن درک خروجی‌ها و بینش‌های مدل برای کاربران.

توسعه‌دهنده هوش مصنوعی گفت‌وگو (چت‌بات‌های تقویت‌شده با هوش مصنوعی): استفاده از کتابخانه‌هایی که SDKهای جاوا اسکریپت را ارائه می‌دهند برای ساخت چت‌بات‌هایی که می‌توانند به روشی طبیعی‌تر و جذاب‌تر با کاربران تعامل کنند.

توسعه‌دهنده تمام سطوح هوش مصنوعی (جاوا اسکریپت با بک‌اند هوش مصنوعی): بهره‌برداری از چرخه‌های تکرار سریع‌تر جاوا اسکریپت هنگام ساخت برنامه‌های وب تقویت‌شده با هوش مصنوعی.

لیسب (Lisp)

لیسب به دلیل انعطاف‌پذیری خود در کارهای استدلالی و پردازش زبان، به‌عنوان ابزاری قوی در حوزۀ هوش مصنوعی شناخته می‌شود.

چگونه از لیسب برای هوش مصنوعی استفاده می‌شود؟

لیسب به‌طور خاص برای کارهای استدلال نمادین استفاده می‌شود، زیرا می‌تواند نمادها و ساختارهای داده را به‌طور مؤثر دستکاری کند. این ویژگی‌های لیسب را به ابزاری مناسب برای پردازش زبان طبیعی و دیگر وظایف مرتبط با استدلال منطقی تبدیل می‌کند.

بسته‌ها و کتابخانه‌های برتر هوش مصنوعی لیسب

• Common Lisp User Environment (CL-USER): این محیط به‌عنوان پلتفرمی برای تعامل با Common Lisp عمل می‌کند و ویژگی‌هایی برای مدیریت داده‌ها، مدیریت جریان برنامه و تعامل با نمادها ارائه می‌دهد که برای کارهای هوش مصنوعی ضروری است.
• Applicative Common Lisp (ACL2): منطق محاسباتی طراحی‌شده برای پشتیبانی از استدلال خودکار و اثبات قضیه. این ابزار امکان نمایش نظریه‌ها و تسهیل استنتاج را فراهم می‌کند.
• McAll: ارائه‌دهنده ویژگی‌هایی برای الگوریتم‌های یادگیری ماشین با تأکید بر روش‌های یادگیری ماشین.
• OpenCyc: پروژه‌ای منبع باز برای ایجاد پایگاه‌های دانش با استفاده از لیسب. هدف این پروژه جمع‌آوری مخزنی از دانش و توانایی‌های استدلال منطقی است که می‌تواند به حوزه‌هایی مانند درک زبان طبیعی و پاسخ به پرسش‌ها کمک کند.
• پیاده‌سازی‌های لیسب با قابلیت‌های هوش مصنوعی: نسخه‌های مختلفی از لیسب، مانند Apache CLIME و GNU CLisp، با توابع یا کتابخانه‌هایی برای انجام کارهای مرتبط با هوش مصنوعی مجهز هستند.

نقش‌های هوش مصنوعی که از لیسب استفاده می‌کنند

دانشمند پژوهشی هوش مصنوعی (تحقیقات مبتنی بر لیسب): برخی پژوهشگران از لیسب برای نمونه‌سازی سریع و آزمایش در محیط‌های تحقیقاتی و دانشگاهی استفاده می‌کنند.

مهندس زبان هوش مصنوعی (توسعه کامپایلر لیسب): این افراد به توسعه و بهبود کامپایلرها، مفسرها یا کتابخانه‌هایی می‌پردازند که قابلیت‌های خود را برای برنامه‌های هوش مصنوعی افزایش می‌دهند.

نگهدارندۀ سیستم قدیمی هوش مصنوعی: شرکت‌هایی که سیستم‌های قدیمی هوش مصنوعی را با لیسب ساخته‌اند، به توسعه‌دهندگانی با تخصص در لیسب برای نگهداری، اشکال‌زدایی و احتمالاً مهاجرت این سیستم‌ها نیاز دارند.

توسعه‌دهنده هوش مصنوعی منبع باز (پروژه‌های مبتنی بر لیسب): پروژه‌های منبع باز ممکن است از لیسب برای کارکردهای خاص استفاده کنند. توسعه‌دهندگان با مهارت‌های لیسب می‌توانند به پیشرفت‌های تحقیق و توسعه در این پروژه‌ها کمک کنند.

مربی هوش مصنوعی (آموزش لیسب برای مفاهیم هوش مصنوعی): اگرچه این نقش مستقیماً توسعه‌دهنده هوش مصنوعی نیست، لیسب می‌تواند ابزاری ارزشمند برای آموزش مفاهیم اصلی هوش مصنوعی باشد. مربیان با تخصص در لیسب می‌توانند دانشجویان را با استدلال نمادین، پارادایم‌های برنامه‌نویسی تابعی و رویکردهای حل مسئله در هوش مصنوعی آشنا کنند.

هاسکل (Haskell)

هاسکل به دلیل ویژگی‌های برنامه‌نویسی تابعی و تایپ قوی خود، به‌عنوان ابزاری برای نوشتن کد تمیز و مطمئن شناخته می‌شود. این ویژگی‌ها هاسکل را برای تحقیقات هوش مصنوعی، نمونه‌سازی الگوریتم‌های جدید و آموزش مفاهیم برنامه‌نویسی ایده‌آل می‌سازد.

چگونه از هاسکل برای هوش مصنوعی استفاده می‌شود؟

هاسکل در هوش مصنوعی برای تحقیق، نمونه‌سازی الگوریتم‌ها و آموزش به دلیل تمرکز بر کد تمیز و مطمئن، برنامه‌نویسی تابعی و سیستم تایپ قوی خود استفاده می‌شود.

بسته‌ها و کتابخانه‌های برتر هوش مصنوعی هاسکل:

• HLearn: ارائه‌دهنده طیف وسیعی از الگوریتم‌های یادگیری ماشین که با هاسکل کدگذاری شده‌اند.
• Bayesbayes: متخصص برنامه‌نویسی بیزی که روشی برای مدیریت عدم قطعیت در هوش مصنوعی است.
• Halcyon: مربوط به استدلال و نتیجه‌گیری بر اساس اطلاعات است.
• BioCondor: از هاسکل برای ایجاد گردش کار و نظارت بر وظایف مرتبط با محاسبات توزیع‌شده استفاده می‌کند، هرچند که این بسته به‌طور خاص برای اهداف هوش مصنوعی طراحی نشده است.

نقش‌های هوش مصنوعی که از هاسکل استفاده می‌کنند: هاسکل به دلیل دقت ریاضی و ویژگی‌های برنامه‌نویسی تابعی خود، به‌عنوان ابزاری ترجیحی برای پژوهشگران و توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی در زمینه‌هایی که نیاز به قابلیت اطمینان و دقت بالا دارند، شناخته‌شده است. در اینجا برخی نقش‌های هوش مصنوعی که از هاسکل استفاده می‌کنند، آمده است:

محقق هوش مصنوعی: از تغییرناپذیری و تایپ قوی هاسکل برای تأیید رسمی الگوریتم‌های هوش مصنوعی استفاده می‌کنند، به‌ویژه در سیستم‌های ایمنی حیاتی مانند مراقبت‌های بهداشتی یا وسایل نقلیۀ خودران.

متخصص برنامه‌نویسی احتمالی: با استفاده از سیستم تایپ هاسکل و کتابخانه‌هایی مانند Monad transformers، مدل‌هایی می‌سازند که پیچیدگی‌ها و عدم قطعیت‌های داده‌های دنیای واقعی را مدیریت می‌کنند. این مدل‌ها برای استنتاج بیزی و استدلال احتمالی ضروری هستند.

مهندس تأیید عملکردی: از ماهیت تابعی و سیستم تایپ هاسکل برای ایجاد مشخصات دقیق برای سیستم‌های هوش مصنوعی استفاده می‌کنند که فرآیندهای آزمایش و تأیید دقیق را تسهیل می‌کند.

توسعه‌دهنده زبان خاص حوزه: با استفاده از سبک تابعی هاسکل، DSLهای واضح و مختصر را توسعه می‌دهند و ابزارهای پیشرفته‌ای را برای متخصصان حوزه بدون نیاز به دانش گسترده برنامه‌نویسی فراهم می‌کنند.

دانشمند پژوهشی: بر روی توسعه فریمورک‌های یادگیری عمیق مبتنی بر اصول برنامه‌نویسی تابعی کار می‌کنند، باهدف افزایش کارایی و بیان‌پذیری طراحی و آموزش مدل‌ها.

موجو (Mojo)

موجو (Mojo) با ارائۀ کد کاربری که به‌سرعت بالا و حفظ عملکرد توجه می‌کند، توسعه هوش مصنوعی را آسان‌تر می‌سازد. این زبان به دلیل ترکیب عملکرد و انعطاف‌پذیری، به گزینه‌ای جذاب برای ساخت برنامه‌های هوش مصنوعی کارآمد و مقیاس‌پذیر تبدیل شده است.

چگونه از آن برای هوش مصنوعی استفاده می‌شود؟ موجو به‌عنوان زبانی کاربرپسند با عملکرد زیاد، ابزارهایی برای توسعه برنامه‌های هوش مصنوعی فراهم می‌آورد که به‌راحتی می‌توانند به مقیاس‌های بزرگ و پیچیده برسند.

نکته: در زمان نوشتن این مطلب، موجو به‌عنوان زبانی جدید و امیدوارکننده شناخته می‌شود. بااین‌حال، هنوز در حال‌ توسعه است و به‌طور گسترده در صنعت پذیرفته‌نشده است. درحال‌حاضر، هیچ نقش مستقری به‌طور خاص نیازمند تخصص در موجو نیست و به نظر می‌رسد که در آیندۀ نزدیک، ممکن است پذیرش بیشتری در حوزه‌های مختلف پیدا کند.