هوش مصنوعی که به اختصار AI نامیده می شود دنیای جدیدی از امکانات را برای توسعه دهندگان اپلیکیشن ها باز کرده است. با استفاده کردن از مزیت های یادگیری ماشین و یا یادگیری عمیق شما می توانید پروفایل های بسیار با کیفیت تری را برای کاربران خود ایجاد کنید، مطالب را برای آنها شخصی سازی کنید، محصولات مد نظر آنها را به آنها پیشنهاد دهید، می توانید همکاری هوشمندانه تری را در جستجوهای کاربران داشته باشید، یک رابط کاربری مبتنی بر صدا ایجاد کنید، یک دستیار هوشمند را برای کاربران بسازید و یا این که اپلیکیشن خود را از بسیاری از روش های دیگر بهبود دهید. علاوه بر این شما می توانید اپلیکیشن هایی بسازید که ببینند، بشنوند و در مواردی که شما هرگز پیشبینی نکرده اید واکنش نشان دهند.

کدام زبان های برنامه نویسی برای هوش مصنوعی مناسب تر هستند؟

شما برای کار کردن با هوش مصنوعی نیازمند زبان برنامه نویسی هستید که دارای کتابخانه های زیاد و با کیفیتی برای یادگیری ماشین و یادگیری عمیق داشته باشد. نکته دیگر این است که این زبان برنامه نویسی باید عملکرد run-time خوبی داشته باشد، از ابزارهای مختلف به خوبی پشتیبانی کند، دارای جامعه توسعه دهندگان بزرگی باشد و دارای یک اکوسیستم با کیفیت برای پشتیبانی از پکیج های مختلف باشد. این لیست یک لیست بزرگ از نیازمندی ها است اما باید بدانید که هنوز هم گزینه های خوب زیادی برای شما وجود دارد.

در این مطلب من 6 انتخاب خودم به عنوان بهترین زبان برنامه نویسی برای هوش مصنوعی را برای شما آورده ام که می تواند برای شما کمک کننده باشد. برخی از این زبان های برنامه نویسی در حال گسترش پیدا کردن هستند و برخی دیگر نیز دچار لغزش شده اند و در آینده احتمالا محبوبیت خود را از دست می دهند. اگر شما هم جز افرادی هستید که علاقه مند به معماری های قدیمی یادگیری ماشین و اپلیکیشن ها هستید و قصد دارید که با برخی از بهترین زبان های برنامه نویسی برای کار کردن در حوزه یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و هوش مصنوعی آشنا شوید به شما توصیه می کنیم حتما ما را در این مطلب همراهی کنید.

آشنایی با زبان برنامه نویسی پایتون از بهترین زبان ها برای هوش مصنوعی

به عنوان اولین زبان برنامه نویسی برای هوش مصنوعی پایتون می تواند بهترین گزینه برای شما باشد. واقعا چطور ممکن است که زبان برنامه نویسی دیگری در این رتبه قرار بگیرد؟ با وجود این که مشکلات زیادی درباره این زبان برنامه نویسی وجود دارد ولی اگر شما قصد کار کردن بر روی هوش مصنوعی را دارید قطعا در بسیاری از مواقع مجبور هستید که با زبان پایتون کار کنید.

با ورود به سال 2020  دیگر مقایسه بین Python 2.x و Python 3.x کاری بسیار اشتباه به نظر می رسد چرا که به نظر می رسد بسیاری از کتابخانه های بزرگ و اصلی این زبان برنامه نویسی امروزه از Python 3.x پشتیبانی می کنند و احتمال این که در آینده ای نزدیک دیگر از Python 2.x پشتیبانی نکنند نیز بسیار زیاد می باشد. به عبارت دیگر در نهایت شما می توانید به خوبی از تمامی ویژگی های جدیدی که در این زبان برنامه نویسی وجود دارد بهره مند شوید.

برخی از ویژگی های زبان برنامه نویسی پایتون

پکیج بندی در پایتون تقریبا تبدیل به یک کابوس شده است( جایی که هر راهکاری تبدیل به یک مسیر متفاوت در برنامه نویسی پایتون می شود) و این مشکل هنوز هم پابرجاست. شما در 95 درصد مواقع می توانید از Anaconda استفاده کنید و نگرانی خاصی درباره سایر موارد نداشته باشید. با این وجود حل کردن این مسئله که دارای قدمتی طولانی است می تواند برای دنیای پایتون بسیار مفید باشد.

امروزه کتابخانه های ریاضی و آماری که در پایتون وجود دارند بسیار بیشتر از سایر زبان های برنامه نویسی هستند. کتابخانه معروف NumPy امروزه از شهرت بسیار زیادی برخوردار است و در واقع می توان گفت این کتابخانه یک API استاندارد برای عملیات های tensor است. کتابخانه Pandas نیز قالب های داده ای بسیار قدرتمند و انعطاف پذیر در زبان برنامه نویسی R را به پایتون آورده است. برای پردازش زبان طبیعی( NLP) شما می توانید از کتابخانه قدرتمند NLTK و کتابخانه سریع SpaCy استفاده کنید. برای یادگیری ماشین battle-tested Scikit-learn وجود دارد که استفاده از آن را به شدت به شما توصیه می کنیم. زمانی که وارد یادگیری عمیق در هوش مصنوعی می شوید تمامی کتابخانه های حال حاضر پایتون از جمله TensorFlow، PyTorch، Chainer، Apache MXNet، Theano و .... می توانند برای شما مفید باشند.

پایتون در یادگیری عمیق

اگر شما هم جز افرادی هستید که در یادگیری عمیق بر روی arXiv تحقیقاتی را انجام داده اید احتمالا متوجه شده اید که بسیاری از مطالعات اصلی در این زمینه سورس کدهایی را در پایتون به شما پیشنهاد می دهند. این موضوع نشان دهنده بخش دیگری از اکوسیستم زبان برنامه نویسی پایتون می باشد. در حالی که IPython تبدیل به Jupyter Notebook شده است و کمتر بر پایه پایتون است اما شما هنوز هم می توانید تعداد بسیار زیادی از کاربران Jupyter Notebook را پیدا کنید که با این سیستم کار می کنند و بسیاری از نت بوک هایی که به صورت آنلاین به اشتراک گذاشته می شوند از پایتون استفاده می کنند. برای مستقر کردن مدل ها نیز ظهور معماری میکروسرویس ها و تکنولوژی هایی مانند Seldon Core نشان می دهد که امروزه مستقر کردن مدل های زبان برنامه نویسی پایتون در محصولات مختلف بسیار ساده تر شده است.

نکات پایانی درباره زبان پایتون برای هوش مصنوعی

هیچ زبانی در هوش مصنوعی به پایتون نمی رسد. پایتون زبان برنامه نویسی است که در خط مقدم برنامه نویسی هوش مصنوعی و تحقیقات مربوط به آن فعالیت می کند و به همین علت نیز شما می توانید فریم ورک های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق زیادی را در این زبان پیدا کنید. این موضوع نیز باعث شده است که امروزه بسیاری از افراد فعال در حوزه هوش مصنوعی از این زبان برنامه نویسی استفاده کنند. به همین علت است که ما زبان پایتون را در صدر لیست بهترین زبان های برنامه نویسی هوش مصنوعی برای شما آورده ایم.

زبان سی پلاس پلاس برای هوش مصنوعی

بعید است که زبان برنامه نویسی سی پلاس پلاس اولین گزینه شما برای توسعه یک هوش مصنوعی باشد اما زمانی که شما قصد دارید برنامه ای را بنویسید که بهترین عملکرد را داشته باشد( که معمولا در بسیاری از موارد در یادگیری عمیق شما نیازمند این عملکرد هستید و باید مدل های مختلف را با بهترین و سریع ترین عملکرد اجرا کنید) زبان برنامه نویسی سی پلاس پلاس می تواند بهترین گزینه ای باشد که در مقابل شما قرار دارد.

ویژگی های زبان برنامه نویسی سی پلاس پلاس

خوشبختانه نوشتن برنامه های مختلف با زبان سی پلاس پلاس مدرن می تواند بسیار خوشایند باشد. شما تنها یک انتخاب را برای رویکرد خود دارید. البته که شما می توانید از کتابخانه هایی همچون CUDA که برای Nvidia است برای نوشتن کدهای مخصوص خود استفاده کنید. توجه داشته باشید که این کدها به صورت مستقیم در GPU شما اجرا می شوند. علاوه بر این شما می توانید از TensorFlow و یا PyTorch نیز برای دسترسی به API های سطح بالای انعطاف پذیر استفاده کنید. هم PyTorch و هم TensorFlow به شما این اجازه را می دهند تا مدل هایی که در پایتون( یا TorchScript کتابخانه PyTorch که زیر مجموعه ای از پایتون است) تولید می شوند را بارگذاری کرده و آنها را به صورت مستقیم در سی پلاس پلاس اجرا کنید. شما در زمان بارگذاری آنها می توانید انعطاف پذیری برنامه های خود را نیز حفظ کنید.

به طور خلاصه زبان برنامه نویسی سی پلاس پلاس تبدیل به بخش حیاتی از ابزارهای هوش مصنوعی شده است چرا که می تواند اپلیکیشن های هوش مصنوعی را در تمامی دستگاه ها از دستگاه های کوچک تعبیه شده گرفته تا بزرگترین دستگاه های دیجیتال اجرا کند. نکته ای که باید به آن دقت داشته باشید این است که تنها دقت بالا نمی تواند در هوش مصنوعی کافی باشد بلکه شما باید سریع و خوب باشید.

زبان برنامه نویسی جاوا و سایر زبان های JVM برای هوش مصنوعی

خانواده زبان های برنامه نویسی JVM( جاوا، اسکالا، کاتلین، Clojure و ...) همچنان می توانند یک انتخاب عالی برای توسعه اپلیکیشن های مبتنی بر هوش مصنوعی باشند. با استفاده از این زبان های برنامه نویسی شما می توانید به کتابخانه های بسیار زیادی در تمامی بخش های pipeline دسترسی داشته باشید که از جمله آنها می توان به پردازش زبان طبیعی(CoreNLP)، عملیات های tensor(ND4J) و یا یک ابزار کامل برای کار کردن در زمینه یادگیری عمیق(DL4J) اشاره کرد. علاوه بر این شما با این زبان های برنامه نویسی می توانید به پلتفرم های ساده داده های حجیم دسترسی داشته باشید که از جمله آنها می توان به Apache Spark و Apache Hadoop اشاره کرد.

زبان برنامه نویسی جاوا زبان اصلی بسیاری از شرکت ها می باشد و از آن جایی که زبان هایی که جدیدا ساخته شده اند در نسخه 8 جاوا در دسترس هستند نوشتن کدهایی به زبان برنامه نویسی جاوا برای بسیاری از ما کار سختی نیست. نوشتن یک اپلیکیشن مبتنی بر هوش مصنوعی با استفاده از جاوا گاهی اوقات می تواند خسته کننده باشد اما شما می توانید این کار را انجام دهید. علاوه بر این شما در این مسیر می توانید از تمامی زیرساخت های موجود در جاوا برای توسعه، استقرار کدها و نظارت بر آنها استفاده کنید.

آشنایی با زبان جاوا اسکریپت

شاید کمی برای شما عجیب باشد ولی باید بدانید که می توانید زبان برنامه نویسی جاوا اسکریپت را تنها به منظور توسعه اپلیکیشن های مبتنی بر هوش مصنوعی بیاموزید. امروزه فریم ورک TensorFlow.js که برای شرکت گوگل است به میزان زیادی بهبود پیدا کرده است و شرایطی را برای شما فراهم می کند که می توانید مدل های TensorFlow و Keras خود را در مرورگر مستقر کنید و یا این که آنها را از طریق Node.js و با استفاده از WebGL مورد استفاده قرار دهید.

برخی از ویژگی های جاوا اسکریپت

یکی از نکات عجیبی که ما از ابتدای ساخت TensorFlow.js شاهد آن نبوده ایم ورود تعداد عظیمی از توسعه دهندگان جاوا اسکریپت به حوزه هوش مصنوعی بوده است. به نظر من دلیل این موضوع عدم وجود یک اکوسیستم مناسب برای توسعه اپلیکیشن های هوش مصنوعی در زبان برنامه نویسی جاوا اسکریپت در مقایسه با زبان هایی مانند پایتون است.

علاوه بر آن باید توجه داشته باشید که در سمت سرور مستقر کردن مدل ها با استفاده از Node.js نمی تواند مزیت هایی که زبان برنامه نویسی پایتون برای شما فراهم می کند را به همراه داشته باشد. بنابراین به همین علت است که اپلیکیشن های مبتنی بر هوش مصنوعی که با جاوا اسکریپت نوشته شده اند احتمالا در آینده ای نزدیک در مرورگرها اجرا خواهند شد. با این وجود این موضوع در حال حاضر نیز می تواند تعداد زیادی از فرصت های جذاب تفریحی را برای شما فراهم کند که از جمله آنها می توان به Emoji Scavenger Hunt اشاره کرد.

زبان برنامه نویسی سویفت برای هوش مصنوعی

زبان برنامه نویسی سویفت یکی از زبان های برنامه نویسی دنیا است که روز به روز در حال پیشرفت می باشد و شما باید توجه ویژه ای به آن داشته باشید. Swift For TensorFlow یکی از بهترین ویژگی های این زبان برنامه نویسی است که باعث شده است تا امروزه از آن در هوش مصنوعی استفاده شود. این کتابخانه در واقع یک ورژن از TensorFlow می باشد که دارای ویژگی های جدید و خاصی است. این کتابخانه به شما اجازه می دهد تا بتوانید به راحتی کتابخانه های زبان برنامه نویسی پایتون را import کرده و از آنها برای اپلیکیشن های هوش مصنوعی خود استفاده کنید.

تیم Fastai در حال کردن بر روی نسخه سویفت کتابخانه محبوب خود هستند و ما این قول را به شما می دهیم که بسیاری از بهینه سازی ها در ساخت و اجرای مدل ها و انتقال هوشمندی های tensor به کامپایلر LLVM در آینده ای نزدیک اتفاق خواهد افتاد. آیا این محصول در حال حاضر آماده است؟ در واقع پاسخ این سوال منفی است اما اتفاقی که در آینده در این کتابخانه زبان سویفت خواهد افتاد می تواند راه را برای نسل بعدی در توسعه یادگیری عمیق باز کند و به همین علت است که ما این زبان برنامه نویسی را در لیست خود قرار دادیم.

آشنایی با زبان برنامه نویسی R

زبان برنامه نویسی R در انتهای لیست ما برای برنامه نویسی هوش مصنوعی قرار دارد و روند نزولی را نیز در پی گرفته است. این زبان یکی از زبان های برنامه نویسی است که دانشمندان علم داده علاقه خاصی به آن دارند. با این حال سایر برنامه نویسان احتمالا در زمان کار کردن با این زبان کمی سردرگم شوند. اگر شما هم جز گروه هایی هستید که به زبان R برنامه نویسی می کنید باید بدانید که می توانید به راحتی هرچه تمام از ادغام سازی آن با TensorFlow و Keras برای تحقیقات خود بهره مند شوید. با استفاده از این ادغام سازی شما می توانید از آن برای تحقیقات، نمونه سازی و آزمایش ها استفاده کنید اما با این حال به دلیل برخی از عملکردهای این زبان من آن را توصیه نمی کنم. با وجود این که می توانید به صورت مستقیم کدهای R خود را در سرور اجرا کنید ولی با این حال گرفتن نمونه های اولیه از R و بازیابی مجدد آنها در زبان هایی مانند جاوا و یا پایتون می تواند برای شما راحت تر باشد.

سایر گزینه های برنامه نویسی برای هوش مصنوعی

توجه داشته باشید جاوا، سی پلاس پلاس، پایتون، سویفت، جاوا اسکریپت و R تنها گزینه های برنامه نویسی هوش مصنوعی نیستند که می توانید انتخاب کنید. امروزه دو زبان برنامه نویسی دیگر نیز وجود دارند که می توانید از آنها در زمینه هوش مصنوعی استفاده کنید. با بدست آوردن اطلاعات درباره این زبان ها متوجه علاقه خود به آنها خواهید شد و می توانید از مزایای آنها بهره مند شوید. البته که من آنها را در اولویت اصلی خود در این لیست قرار نداده ام.

زبان برنامه نویسی Lua

چندین سال قبل زبان برنامه نویسی Lua به دلیل داشتن فریم ورک Torch تبدیل به یکی از بهترین گزینه ها برای برنامه نویسی هوش مصنوعی شد. این فریم ورک کتابخانه های بسیار زیادی را در زمینه یادگیری ماشین برای شما فراهم می کند که می توانید از آنها در زمینه تحقیقات و ساخت محصولات مختلف استفاده کنید. اگر شما هم جز افرادی هستید که علاقه مند به مدل های تاریخی یادگیری ماشین هستید می توانید سورس کدهای بسیار زیادی را در این زمینه پیدا کنید که با استفاده از زبان برنامه نویسی Lua نوشته شده اند و در گیت هاب در دسترس شما قرار گرفته اند.

Torch API

برای کار کردن در زمینه یادگیری ماشین این موضوع می تواند بسیار مفید باشد که کار کردن با Torch API را بیاموزید که خیلی مدت زمان طولانی نیست که از API اصلی PyTorch حذف شده است. با این حال اگر شما هم مانند بسیاری از ما علاقه زیادی به تحقیقات تاریخی در زمینه یادگیری ماشین برای اپلیکیشن خود نیستید می توانید بدون نیاز به انجام کارهای سخت از این زبان برنامه نویسی و فریم ورک های آن استفاده کنید.

آشنایی با زبان برنامه نویسی Julia برای فعالیت های مربوط به یادگیری ماشین

Julia یک زبان برنامه نویسی با سرعت بسیار بالا است که تمرکز اصلی آن بر روی محاسبات عددی می باشد. این موضوع باعث می شود تا این زبان برنامه نویسی در دنیای هوش مصنوعی که در آن ریاضیات بسیار زیادی وجود دارد گزینه ای مناسب به شمار بیاید. در حالی که این زبان برنامه نویسی در حال حاضر از محبوبیت زیادی برخوردار نیست و افراد زیادی آن را برای کار کردن در حوزه یادگیری ماشین انتخاب نمی کنند ولی باید بدانید که فریم ورک هایی همچون TensorFlow.jl و Mocha( که به شدت تحت تاثیر Caffe می باشد) در زمینه یادگیری عمیق در این زبان برنامه نویسی وجود دارند و شما می توانید به بهترین شکل از آنها استفاده کنید. اگر شما به اکوسیستم نسبتا کوچک این زبان توجه نکنید و قصد داشته باشید که از تمرکز این زبان برنامه نویسی بر روی محاسبات ریاضی سریع و با دقت بالا استفاده کنید احتمالا این زبا برنامه نویسی می تواند گزینه ای بسیار مناسب برای کار کردن در حوزه هوش مصنوعی برای شما باشد.