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 مروری اجمالی در سطح بالا از بهترین زبان‌ها و پلتفرم‌های برنامه‌نویسی برای هوش مصنوعی و همچنین آپشن های کلیدی آن‌ها را در اختیار شما قرار می‌دهد.

همانطور که مشخص است، تنها تعداد کمی از زبان های برنامه نویسی برای هوش مصنوعی وجود دارد که معمولاً مورد استفاده قرار می گیرند.

خوراکی های کلیدی

پایتون به‌عنوان یکی از زبان‌های برنامه‌نویسی پیشرو در هوش مصنوعی ظاهر می‌شود که به دلیل سادگی، کتابخانه‌های گسترده و پشتیبانی قوی جامعه، ارزشمند است و آن را به یک نقطه شروع عالی برای مبتدیان تبدیل می‌کند.

R و Julia به دلیل قابلیت های تخصصی خود در تجزیه و تحلیل آماری و محاسبات عددی با کارایی بالا به ترتیب برجسته شده اند و نیازهای خاص در توسعه هوش مصنوعی را برآورده می کنند.

در حالی که زبان‌های سنتی مانند C++ و جاوا ارتباط خود را برای برنامه‌های کاربردی فشرده حفظ می‌کنند، زبان‌ها و پلتفرم‌های نوظهور امکانات جدیدی را ارائه می‌دهند و بر اهمیت انتخاب زبان بر اساس نیازهای خاص پروژه و تخصص توسعه‌دهنده تأکید می‌کنند.

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 تا جایی که می توانید بازار کار داغ است (به پیش بینی های گارتنر مراجعه کنید).

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

از سوی دیگر، یادگیری ماشینی (ML)، با روش‌ها و تکنیک‌های مورد استفاده سروکار دارد تا یک سیستم رایانه‌ای بتواند بدون اینکه به‌صراحت برای آن برنامه‌ریزی شده باشد، چگونه وظایف خاصی را انجام دهد و حتی نتایج خاصی را پیش‌بینی کند.

تاریخچه (بسیار) مختصر هوش مصنوعی

اصطلاح "هوش مصنوعی" اولین بار در سال 1956 توسط دانشمند کامپیوتر جان مک کارتی، زمانی که زمینه تحقیقات هوش مصنوعی به عنوان یک رشته دانشگاهی پایه گذاری شد، ابداع شد. در سال‌های پس از آن، هوش مصنوعی چندین موج خوش‌بینی را تجربه کرده است، به دنبال آن ناامیدی و از دست دادن بودجه (معروف به "زمستان هوش مصنوعی") و به دنبال آن رویکردهای جدید، موفقیت و بودجه مجدد.

در بیشتر تاریخ خود، تحقیقات هوش مصنوعی به زیرشاخه هایی تقسیم شده است که اغلب با یکدیگر ارتباط برقرار نمی کنند. این زیرشاخه‌ها بر اساس ملاحظات فنی، مانند اهداف خاص، حوزه‌های کاربردی (مانند پزشکی و رباتیک)، و/یا رویکردهای پیاده‌سازی خاص (مانند محاسبات نمادین و پیوندگرایی) هستند.

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 تا برنامه‌های پیچیده‌تر مانند ماشین‌های خودران و تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده.

در آینده قابل پیش‌بینی، هوش عمومی مصنوعی (AGI، که به آن هوش مصنوعی قوی، هوش مصنوعی کامل، یا اقدام هوشمند عمومی نیز گفته می‌شود) همچنان جزو اهداف بلندمدت این حوزه است – با رویکردهای رایج از جمله روش‌های آماری، هوش محاسباتی و هوش مصنوعی نمادین سنتی.

بهترین زبان های برنامه نویسی برای توسعه هوش مصنوعی

در اینجا محبوب ترین زبان های مورد استفاده در توسعه هوش مصنوعی به همراه ویژگی های کلیدی آنها آورده شده است.

پایتون

پایتون محبوب‌ترین زبان برنامه‌نویسی هوش مصنوعی است که یکی از داغ‌ترین زبان‌های موجود است و یادگیری آن نیز آسان است!

پایتون 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 برنامه کاربردی (RAD) و همچنین برای استفاده به عنوان زبان برنامه نویسی یا چسب برای اتصال اجزای موجود به یکدیگر بسیار جذاب می کند.

ویژگی های کلیدی پایتون :

دارای نحو ساده و آسان برای یادگیری است که بر خوانایی تأکید دارد (و پس هزینه نگهداری برنامه را کاهش می دهد).

این ماژول ها و بسته ها را پشتیبانی می کند (که ماژولار بودن برنامه و استفاده مجدد از کد را تشویق می کند).

این کتابخانه استاندارد گسترده ای دارد (به صورت منبع یا باینری بدون هزینه برای همه سیستم عامل های اصلی موجود است).

چه چیزی پایتون را برای هوش مصنوعی خوب می کند :

دارای مجموعه ای غنی از کتابخانه ها برای تجزیه و تحلیل و دستکاری داده ها، مانند پانداها، که کار با داده ها را آسان می کند.

دارای تعدادی کتابخانه به طور خاص برای یادگیری ماشین، مانند TensorFlow و Keras.

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، CircuitPython و Raspberry Pi استفاده کرد.

پروژه های نمونه:

پروژه: TensorFlow و Keras

توضیحات: کتابخانه های منبع باز برای یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، توسعه یافته توسط Google. در کاربردهای مختلف، از تشخیص صدا/تصویر تا کشف دارو استفاده می شود.

اگر با پایتون شروع می‌کنید، ارزش آن را دارد که کتاب شاگرد پایتون نوشته آستین بینگهام و رابرت اسمالشر و همچنین سایر کتاب‌ها و دوره‌های آموزشی پایتون در SitePoint را تحلیل کنید.

آر

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

زبان R چیزی شبیه به زبان فرانسه در میان آماردانان است، زیرا به طور گسترده در آمارهای رسمی (به uRos2020 و uRos2022 مراجعه کنید)، اما همچنین در داده کاوی و برای توسعه نرم افزارهای آماری و تجزیه و تحلیل داده ها استفاده می شود. نظرسنجی ها، نظرسنجی ها از استخراج کنندگان داده و مطالعات پایگاه های داده ادبیات علمی نشان می دهد که R پایگاه کاربر فعالی حدود دو میلیون نفر در سراسر جهان دارد.

ویژگی های کلیدی R :

دارای مجموعه ای از امکانات نرم افزاری یکپارچه برای دستکاری داده ها، محاسبه و نمایش گرافیکی.

این ابزار مدیریت و ذخیره سازی داده موثری دارد که طیف گسترده ای از عملگرها را برای محاسبات روی آرایه ها، فهرست ها، بردارها و ماتریس ها ارائه می دهد.

این امکانات گرافیکی گسترده ای را برای تجزیه و تحلیل و نمایش داده ها، مستقیماً در رایانه یا دستگاه های نسخه برداری شده ارائه می دهد - از جمله رابط های 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).

دارای ویژگی های زیادی است که برای توسعه هوش مصنوعی مفید هستند، مانند مدل سازی خطی و غیرخطی، تجزیه و تحلیل سری های زمانی، طبقه بندی و خوشه بندی.

پروژه های نمونه:

پروژه: سرور مایکروسافت R

توضیحات: یک سرور در مقیاس سازمانی برای اجرا و مدیریت بارهای کاری R، که در تجزیه و تحلیل داده های بزرگ، از جمله پروژه های یادگیری ماشین استفاده می شود.

جولیا

جولیا یک زبان برنامه نویسی پویا نسبتا 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 آشن است.

ویژگی های کلیدی جولیا :

این 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 wrapper یا کد رابط نیست).

می توان از آن برای محاسبات موازی و توزیع شده استفاده کرد.

دارای کتابخانه استاندارد گسترده ای از جمله معادلات دیفرانسیل، بهینه سازی و یادگیری ماشین است.

چه چیزی جولیا را برای هوش مصنوعی خوب می کند :

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 مانند Flux، MLJ، و KNet است.

پروژه های نمونه:

پروژه: سلست

توضیحات: پروژه ای با هدف فهرست نویسی جهان مرئی، پردازش پتابایت داده ها از Sloan Digital Sky Survey. توانایی جولیا را برای محاسبات علمی با کارایی بالا نشان داد.

C++ و C

C++ یک زبان برنامه نویسی همه منظوره با تعصب نسبت به برنامه نویسی سیستمی است و با در نظر گرفتن قابلیت حمل، کارایی و انعطاف پذیری در استفاده طراحی شده است. رقیب اصلی C++ C# مایکروسافت است که از نظر نحو بسیار شبیه است، اما برخی از ویژگی ها و مزایای اضافی مانند مدل حافظه مدیریت شده تر و همچنین پشتیبانی از LINQ (Language Integrated Query) از جمله موارد دیگر را ارائه می دهد.

C++ همچنین در حوزه های گسترده ای مانند گرافیک کامپیوتری، پردازش تصویر و محاسبات علمی مفید است. 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# :

آنها هر دو شی گرا هستند و از انتزاع داده ها با استفاده از کلاس ها، اشیاء و وراثت پشتیبانی می کنند.

C++ یک زبان کامپایل شده است، به این معنی که مستقیماً به کد ماشینی تبدیل می شود که می تواند روی رایانه اجرا شود. سی شارپ یک زبان مدیریت شده است و بر روی یک ماشین مجازی اجرا می شود که آن را در پلتفرم های مختلف قابل حمل می کند.

C++ کنترل بیشتری بر مدیریت حافظه نسبت به C# ارائه می دهد، اما این به این معنی است که فضای بیشتری برای خطا وجود دارد.

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

هر دو زبان به طور گسترده در ساخت بازی استفاده می شوند و بسیاری از بازی ها از هوش مصنوعی استفاده می کنند.

هر دوی آنها به دلیل زبان های کامپایل شده و کنترل سطح پایین در مواقع لزوم، کارایی بالایی دارند.

سی شارپ دارای طیف گسترده ای از کتابخانه های موجود و پشتیبانی از ابزار ویژوال استودیو است.

پروژه های نمونه:

پروژه: هوش مصنوعی بازی در موتور Unreal (C++)

توضیحات: Unreal Engine که به طور گسترده برای توسعه بازی استفاده می شود، از C++ برای قابلیت های هوش مصنوعی خود از جمله مسیریابی و تصمیم گیری در محیط های پیچیده استفاده می کند.

پروژه: Microsoft Cognitive Toolkit (C#)

توضیحات: یک چارچوب یادگیری عمیق که برای آموزش الگوریتم‌هایی برای تفکر مانند مغز انسان استفاده می‌شود و در زمینه‌هایی مانند تشخیص گفتار و ارتباط جستجو به کار می‌رود.

جاوا

جاوا یک زبان برنامه نویسی همه کاره و قدرتمند است که توسعه دهندگان را قادر می سازد تا 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 مدیریت استثنا (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) پشتیبانی می کند.

چه چیزی جاوا را برای هوش مصنوعی خوب می کند :

این سریع، قابل اعتماد و دارای پشتیبانی ابزار عالی است (که توسعه سریع و کارآمد برنامه های پیچیده هوش مصنوعی را آسان می کند).

این در بسیاری از برنامه های کاربردی حیاتی برای ماموریت استفاده می شود، پس در نبرد آزمایش شده است.

می توان از آن برای برنامه های دسکتاپ و موبایل (با استفاده از Android Studio) استفاده کرد.

پروژه های نمونه:

پروژه: Deeplearning4j

توضیحات: یک کتابخانه یادگیری عمیق منبع باز و توزیع شده برای جاوا و اسکالا که در صنعت برای کشف تقلب، متن کاوی و تشخیص تصویر استفاده می شود.

جاوا اسکریپت: یک نیروی پویا در توسعه هوش مصنوعی

جاوا اسکریپت علی رغم ریشه هایش در توسعه وب، به لطف اکوسیستم فعال و چارچوب های قدرتمندی مانند TensorFlow.js، به عنوان یک بازیکن همه کاره در عرصه هوش مصنوعی ظاهر شده است. جاوا اسکریپت به‌عنوان تنها زبان برنامه‌نویسی بومی مرورگرهای وب، برنامه‌های هوش مصنوعی را قادر می‌سازد تا مستقیماً در رابط کاربری اجرا شوند و تعاملات بلادرنگ کاربر و پردازش داده‌ها را بدون نیاز به محاسبات سمت سرور تسهیل می‌کند.

ویژگی های کلیدی:

تطبیق پذیری و دسترسی: با Node.js، جاوا اسکریپت دامنه دسترسی خود را از سمت کلاینت به سمت سرور گسترش می دهد و به زبانی یکپارچه در سراسر پشته توسعه اجازه می دهد.

چارچوب‌ها و کتابخانه‌ها: TensorFlow.js، Brain.js و Synaptic ابزارهای قوی برای یادگیری ماشین، شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق ارائه می‌کنند و فناوری‌های پیشرفته هوش مصنوعی را برای توسعه‌دهندگان وب در دسترس قرار می‌دهند.

چه چیزی جاوا اسکریپت را برای هوش مصنوعی خوب می کند:

پردازش داده در زمان واقعی: ایده آل برای برنامه هایی که نیاز به تجزیه و تحلیل و بازخورد فوری داده دارند، مانند تجربه های وب تعاملی و تجسم داده های زنده.

پذیرش گسترده و پشتیبانی انجمن: یک جامعه توسعه‌دهنده گسترده و فعال، نوآوری را هدایت می‌کند و منابع گسترده‌ای را برای یادگیری و عیب‌یابی فراهم می‌کند.

پروژه های نمونه:

پروژه: Brain.js

توضیحات: یک کتابخانه جاوا اسکریپت برای شبکه های عصبی که توسعه هوش مصنوعی را مستقیماً در مرورگر یا Node.js فعال می کند و یادگیری ماشین را برای توسعه دهندگان وب قابل دسترسی می کند.

Scala: پل زدن برنامه نویسی تابعی و شی گرا برای هوش مصنوعی

اسکالا، زبانی که برنامه نویسی کاربردی را با برنامه نویسی شی گرا ترکیب می کند، مجموعه ابزار منحصر به فردی را برای توسعه هوش مصنوعی ارائه می دهد. توانایی آن در مدیریت انواع داده های پیچیده و پشتیبانی از برنامه نویسی همزمان، Scala را به گزینه ای عالی برای ساخت سیستم های هوش مصنوعی قوی و مقیاس پذیر تبدیل می کند. قابلیت همکاری این زبان با جاوا به این معنی است که می تواند از اکوسیستم وسیع کتابخانه های جاوا، از جمله موارد مرتبط با هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، مانند Deeplearning4j، استفاده کند.

ویژگی های کلیدی:

پارادایم ترکیبی: ادغام پارادایم های برنامه نویسی کاربردی و شی گرا در اسکالا به توسعه دهندگان این امکان را می دهد تا بهترین رویکرد را برای کار خود انتخاب کنند.

تغییر ناپذیری: Scala استفاده از اشیاء تغییرناپذیر را تشویق می کند که می تواند توسعه را ساده کرده و خطاها را در برنامه های همزمان کاهش دهد.

استنتاج نوع: سیستم استنتاج نوع پیچیده اسکالا پرحرفی را کاهش می‌دهد و کد را پاک‌تر و خواناتر می‌کند.

چه چیزی اسکالا را برای هوش مصنوعی خوب می کند:

مقیاس پذیری: نام آن از "زبان مقیاس پذیر" گرفته شده است، اسکالا به گونه ای طراحی شده است که با نیازهای کاربران خود، از اسکریپت های کوچک گرفته تا سیستم های بزرگ، رشد کند.

اکوسیستم غنی: اسکالا از سازگاری خود با جاوا سود می برد و دسترسی به مجموعه ای از کتابخانه ها و چارچوب های ضروری برای پروژه های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را فراهم می کند.

پروژه های نمونه:

پروژه: آپاچی اسپارک

توضیحات: یک موتور تجزیه و تحلیل یکپارچه برای پردازش کلان داده، با ماژول های داخلی برای استریم، SQL، یادگیری ماشین، و پردازش گراف. نحو مختصر اسکالا برای گردش‌های کاری علم داده ایده‌آل است.

جوایز افتخاری: Lisp و Prolog

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

Prolog (هسته عمومی، ماژول ها) یک زبان برنامه نویسی منطقی از اوایل دهه 70 است 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.

مقایسه زبان های برنامه نویسی هوش مصنوعی

زبان های برنامه نویسی که در توسعه هوش مصنوعی باید از آنها اجتناب کرد

اینها زبانهایی هستند که اگرچه ممکن است جای خود را داشته باشند، اما واقعا چیز زیادی برای ارائه به دنیای هوش مصنوعی ندارند.

COBOL یک زبان قدیمی است که در دهه 1950 و 1960 ایجاد شد. برای کاربردهای تجاری طراحی شده است و واقعاً برای هیچ چیز دیگری مناسب نیست.

FORTRAN یکی دیگر از زبان های قدیمی 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 ساخته شد و دیگر در خارج از دانشگاه زیاد استفاده نمی شود.

Basic زبانی است که برای مبتدیان طراحی شده است و تا حد زیادی توسط زبان های دیگری مانند پایتون جایگزین شده است.

با این حال، ممکن است فکر کنید که یک زبان کاملاً سمت چپ مانند جاوا اسکریپت - که در درجه اول برای توسعه وب استفاده می شود - نیز چیز زیادی برای ارائه به هوش مصنوعی نخواهد داشت، درست است؟ با این حال، پروژه‌های فعال بسیار جالبی وجود دارد - مانند TensorFlow.js (با پشتیبانی گوگل) - برای توسعه مدل‌های یادگیری ماشین در جاوا اسکریپت، که می‌توانند مستقیماً در مرورگر یا Node.js استفاده شوند. پس کی میدونست؟!

نتیجه

هوش مصنوعی اینج است. 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 را برای مشاغل و افراد ایجاد می کند.

مانند 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 کار در دست، 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، کتابخانه های وسیع و جامعه فعال، به طور کلی یکی از بهترین زبان های برنامه نویسی هوش مصنوعی در نظر گرفته می شود. 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 آن 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.

بیشتر خواندن:

سوالات متداول درباره بهترین زبان برنامه نویسی برای هوش مصنوعی

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

خبرکاو