ការកើនឡើងនៃតម្រូវការសម្រាប់ Artificial Intelligence បានតម្រូវឱ្យមានការជួលវិស្វករ អ្នកស្រាវជ្រាវ និងអ្នកសរសេរកម្មវិធីកាន់តែច្រើនឡើង។ វាមិនអាចទៅរួចទេក្នុងការស្រមៃមើលអត្ថិភាពដោយគ្មានផលប៉ះពាល់ ឬការចូលរួមពី AI ។ AI គឺមានគ្រប់ទីកន្លែង ចាប់ពីការស្វែងរកការងារ រហូតដល់ការរកឃើញសារឥតបានការ ការចែករំលែកទៅកាន់បណ្តាញទំនាក់ទំនងសង្គម ហើយវាកំពុងធ្វើឱ្យជីវិតរបស់យើងកាន់តែប្រសើរ និងងាយស្រួលជាងមុន។
AI អាចជួយក្រុមហ៊ុនរបស់អ្នកសន្សំពេលវេលា និងប្រាក់ដោយស្វ័យប្រវត្តិកម្ម និងកែលម្អនីតិវិធីធម្មតា។ នៅពេលដែល AI ត្រូវបានដាក់ឱ្យដំណើរការ អ្នកអាចមានទំនុកចិត្តថាសកម្មភាពទាំងនោះនឹងត្រូវបានបញ្ចប់កាន់តែលឿន ត្រឹមត្រូវ និងអាចទុកចិត្តបានជាងមនុស្សម្នាក់ទៅទៀត។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ដើម្បីបញ្ចូល AI ទៅក្នុងប្រព័ន្ធ និងសេវាកម្មរបស់ក្រុមហ៊ុនអ្នក អ្នកនឹងត្រូវការអ្នកបង្កើតកម្មវិធីដែលមានសមត្ថភាពធ្វើដូច្នេះបាន។
លើសពីនេះ អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ទាំងនោះនឹងត្រូវស្គាល់ភាសា AI ល្អបំផុត។ ភាសានីមួយៗមានចំណុចខ្លាំង និងដែនកំណត់រៀងៗខ្លួន ក៏ដូចជាលក្ខណៈផ្សេងៗគ្នា។ វាអាស្រ័យលើអ្នកក្នុងការកំណត់ថាលក្ខណៈពិសេសណាមួយដែលសមស្របបំផុតសម្រាប់តម្រូវការរបស់អ្នក។
តោះចាប់ផ្តើម ហើយមើលភាសាសរសេរកម្មវិធីកំពូលមួយចំនួនសម្រាប់ AI ។
1. ពស់ថ្លាន់
Python គឺជាភាសាសរសេរកម្មវិធីកម្រិតខ្ពស់ បកស្រាយ និងតម្រង់ទិសវត្ថុ ដែលសង្កត់ធ្ងន់លើឧត្តមគតិនៃការអានកូដ និងភាពសាមញ្ញ។ ឥឡូវនេះ អ្នកប្រហែលជាគិតថា Python ជាបុព្វបទនៃភាសាផ្សេងទៀតទាំងអស់។ វាក្យសម្ព័ន្ធសាមញ្ញរបស់ Python គឺទទួលខុសត្រូវចំពោះការកើនឡើងនៃប្រជាប្រិយភាពរបស់វា។ លើសពីនេះ វាក្យសម្ព័ន្ធសង្ខេបអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកចំណាយពេលវេលាច្រើនសន្ធឹកសន្ធាប់ក្នុងការអភិវឌ្ឍន៍រចនាសម្ព័ន្ធមូលដ្ឋាន ដោយធ្វើឱ្យ Python ជាជម្រើសដ៏ល្អសម្រាប់ដំណើរការ Machine Learning ។
ភាពស្និទ្ធស្នាលជាមួយអ្នកប្រើប្រាស់របស់ Python គឺសំខាន់ជាងអ្វីផ្សេងទៀតក្នុងការធ្វើឱ្យវាក្លាយជាជម្រើសដែលពេញចិត្តបំផុតក្នុងចំណោមវិស្វករ AI ។ យ៉ាងណាក៏ដោយ វាគឺជាការអនុវត្តខ្ពស់និងត្រូវបានប្រើយ៉ាងទូលំទូលាយ ភាសាសរសេរកម្មវិធីដែលមានសមត្ថភាពនៃដំណើរការស្មុគស្មាញ សម្រាប់ជួរធំទូលាយនៃការងារ និងវេទិកា។
នៅក្នុងលក្ខខណ្ឌនៃបច្ចេកវិទ្យាបច្ចុប្បន្ន ហេតុផលដ៏សំខាន់បំផុតដែល Python ជាធម្មតាស្ថិតនៅកំពូលគឺថា ក្របខ័ណ្ឌជាក់លាក់ AI ត្រូវបានបង្កើតឡើងសម្រាប់ភាសា។ TensorFlow ដែលជាកញ្ចប់ឧបករណ៍ប្រភពបើកចំហដែលត្រូវបានរចនាឡើងជាពិសេសសម្រាប់ការរៀនម៉ាស៊ីនដែលអាចត្រូវបានប្រើសម្រាប់ស៊ីជម្រៅ បណ្តាញសរសៃប្រសាទ ការបណ្តុះបណ្តាល និងការសន្និដ្ឋាន គឺជាផ្នែកមួយនៃការពេញនិយមបំផុត។ ក្នុងចំណោមក្របខ័ណ្ឌដែលផ្តោតលើ AI ផ្សេងទៀតគឺ៖
- scikit- រៀន - បណ្ណាល័យ Python សម្រាប់ការបណ្តុះបណ្តាល ម៉ូដែលរៀនម៉ាស៊ីន.
- កេរ៉ាស គឺជាចំណុចប្រទាក់សរសេរកម្មវិធីសម្រាប់ការគណនាគណិតវិទ្យាដ៏ស្មុគស្មាញ។
- ភីធ័រ គឺជាបណ្ណាល័យ Python សម្រាប់ដំណើរការភាសាដែលមើលឃើញ និងធម្មជាតិ។
- ថេណាណូ គឺជាកញ្ចប់ដែលអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកកំណត់ បង្កើនប្រសិទ្ធភាព និងវាយតម្លៃកន្សោមគណិតវិទ្យា។
2. C ++
C++ គឺជាផ្នែកបន្ថែមភាសាកុំព្យូទ័រដែលអាចត្រូវបានប្រើដើម្បីបង្កើត បណ្តាញសរសៃប្រសាទ. ល្បឿននៃ C++ គឺជាអត្ថប្រយោជន៍ដ៏សំខាន់បំផុតចាប់តាំងពីការអភិវឌ្ឍន៍ AI ទាមទារការគណនាដ៏ស្មុគស្មាញ ហើយភាសានេះអាចបង្កើនល្បឿននៃការគណនា។ វាមានការគ្រប់គ្រងអង្គចងចាំកម្រិតទាប និងគាំទ្រកម្មវិធីដែលបង្ខំដោយទ្រព្យសម្បត្តិ កម្មវិធីដំណើរការសំខាន់ៗ និងអ្វីៗផ្សេងទៀត។
C++ មានវាក្យសម្ព័ន្ធស្មុគស្មាញ ប៉ុន្តែមានតម្លៃទាបជាងភាសាផ្សេងទៀតដូចជា Java ។ C ++ អាចត្រូវបានប្រើក្នុងកម្មវិធីបញ្ញាសិប្បនិមិត្តសម្រាប់ការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពម៉ាស៊ីនស្វែងរក និងចំណាត់ថ្នាក់។
មូលហេតុមួយក្នុងចំណោមហេតុផលទាំងនេះគឺភាពបត់បែនយ៉ាងទូលំទូលាយរបស់ភាសា ដែលធ្វើឱ្យវាល្អសម្រាប់កម្មវិធីដែលពឹងផ្អែកលើធនធាន។ C ++ គឺជាភាសាសរសេរកម្មវិធីកម្រិតទាបដែលធ្វើអោយប្រសើរឡើងនូវការគ្រប់គ្រងគំរូ AI នៅក្នុងការផលិត។ ហើយខណៈពេលដែល C ++ ប្រហែលជាមិនមែនជាជម្រើសដំបូងសម្រាប់អ្នកសរសេរកម្មវិធី AI វាគួរអោយកត់សំគាល់ថាក្របខណ្ឌសិក្សាស៊ីជម្រៅនិងម៉ាស៊ីនជាច្រើនត្រូវបានបង្កើតឡើងនៅក្នុង C++ ។
TensorFlow ដែលជាក្របខ័ណ្ឌសិក្សាម៉ាស៊ីនពេញនិយមបំផុតត្រូវបានសរសេរនៅក្នុង C++ ។ វាក៏ត្រូវបានគេប្រើដើម្បីសាងសង់ស្ថាបត្យកម្ម Convolutional សម្រាប់ការបង្កប់លក្ខណៈពិសេសរហ័ស ក្របខ័ណ្ឌសិក្សាស៊ីជម្រៅ (កាហ្វេ) ។
3. R ភាសាសរសេរកម្មវិធី
R គឺជាភាសាស្តង់ដារដែលប្រើញឹកញាប់បំផុត ហើយវាត្រូវបានរចនាឡើងជាចម្បងសម្រាប់ការវិភាគស្ថិតិ និងការបង្ហាញទិន្នន័យក្រាហ្វិក។ វាជាភាសាសរសេរកម្មវិធីដ៏ពេញនិយមក្នុងចំណោមអ្នករុករកទិន្នន័យ និងអ្នកស្ថិតិ។ វាជាប្រភពបើកចំហ និងមានសហគមន៍ AI ដ៏ធំ។ R មានប្រសិទ្ធភាពគួរឱ្យកត់សម្គាល់សម្រាប់ការស្រាវជ្រាវ Artificial Intelligence ដែលរួមបញ្ចូលការវិភាគស៊េរីពេលវេលា ការធ្វើតេស្តស្ថិតិ គំរូលីនេអ៊ែរ និងមិនមែនលីនេអ៊ែរ និងការចង្កោម។
ភាសាគឺសំដៅលើវត្ថុ ពង្រីកបាន និងអនុញ្ញាតឱ្យវត្ថុត្រូវបានគ្រប់គ្រងដោយភាសាផ្សេងទៀត។ ប្រសិទ្ធភាពរបស់ R ក្នុងដំណើរការទិន្នន័យ និងការវិភាគគឺជាគុណសម្បត្តិដ៏សំខាន់បំផុតមួយ។ វាក៏មានជំនាញគំនូសតាងដ៏ល្អផងដែរ។ ម្យ៉ាងវិញទៀត R គឺពិបាករៀនណាស់។ វាយឺត និងមានគុណវិបត្តិសុវត្ថិភាព។
កញ្ចប់ដែលបានពង្រីកគួរតែត្រូវបានចាត់ទុកថាលើសពីសមត្ថភាពទូទៅរបស់ R. Packages ដូចជា Gmodels, RODBC, OneR និង Tm ផ្តល់នូវការគាំទ្រយ៉ាងទូលំទូលាយសម្រាប់ប្រតិបត្តិការ Machine Learning។ នៅពេលអ្នកចាប់ផ្តើមរៀន អ្នកនឹងឃើញថាស្ថិតិគឺជាមូលដ្ឋានគ្រឹះនៃ AI និង ML ។ ស្ថានភាពប្រភពបើកចំហរបស់ R បង្ហាញថាវាអាចប្រើបានដោយឥតគិតថ្លៃ។ វាមានមូលដ្ឋានអ្នកប្រើប្រាស់ធំ។
4. JAVA
ភាសាសរសេរកម្មវិធី Java គឺជាកម្រិតខ្ពស់ គោលបំណងទូទៅ កម្មវិធីតម្រង់ទិសដៅវត្ថុ ភាសា។ វាក្យសម្ព័ន្ធរបស់ Java អាចប្រៀបធៀបទៅនឹងភាសា C និង C++ ។ ទោះយ៉ាងណាក៏ដោយ ចាវ៉ាគឺមានន័យថាមានដោយខ្លួនឯង និងមានភាពអាស្រ័យតិចតួចបំផុត។ JAVA គឺជាភាសាដែលគេប្រើយ៉ាងទូលំទូលាយបំផុតនៅលើភពផែនដីសម្រាប់សកម្មភាពផ្សេងៗ ហើយ AI គឺជាភាសាមួយក្នុងចំណោមពួកគេ។
អត្ថិភាពនៃបច្ចេកវិទ្យាម៉ាស៊ីននិម្មិតគឺជាអត្ថប្រយោជន៍ដ៏សំខាន់បំផុតនៃការប្រើប្រាស់ភាសាសរសេរកម្មវិធី JAVA ។ តើ JVM ធ្វើអ្វី? ជាការប្រសើរណាស់ ម៉ាស៊ីននិម្មិត Java ជួយសម្រួលដំណើរការអនុវត្ត ដោយសន្សំសំចៃពេលវេលា និងថាមពលរបស់អ្នកពីការចងក្រងកម្មវិធីម្តងហើយម្តងទៀត។
Big Data និង AI ត្រូវបានភ្ជាប់គ្នាដោយ inextricably ហើយក្របខ័ណ្ឌ Big Data លេចធ្លោបំផុតដូចជា Fink, Hadoop, Hive និង Spark ត្រូវបានសរសេរនៅក្នុង Java ។ វាក៏ផ្តល់នូវក្របខ័ណ្ឌអភិវឌ្ឍន៍ AI មួយចំនួនផងដែរ រួមមាន Weka, Java-ML, H2O, DeepLearning4j, និង MOA, OenNLP, Kubeflow, Deep Java library, Neuroph ។
5. Scala
Scala គឺជាភាសាសរសេរកម្មវិធីមួយដែលត្រូវបានវាយបញ្ចូលជាឋិតិវន្ត កម្រិតខ្ពស់ តម្រង់ទិសវត្ថុ និងមុខងារ។ វាត្រូវបានបង្កើតឡើងក្នុងគោលបំណងទាញយកអត្ថប្រយោជន៍របស់ Java ខណៈពេលដែលកាត់បន្ថយកំហុសមួយចំនួនរបស់វា។ Scala បានបង្កើតវិធីសាស្រ្តប្រសើរជាងមុនសម្រាប់បង្កើតកម្មវិធីឆ្លាតវៃដោយប្រើបរិស្ថាន Java Virtual Machine (JVM) ។ វាអាចប្រើបានជាមួយ Java និង JavaScript ហើយវាធ្វើឱ្យការអភិវឌ្ឍន៍កាន់តែងាយស្រួល លឿន និងផលិតភាពកាន់តែច្រើន
Scala បានក្លាយជាធាតុផ្សំដ៏សំខាន់នៃប្រព័ន្ធវិភាគទិន្នន័យដូចជា Apache Flink, Apache Spark, Apache Kafka និង Akka Stream ជាលទ្ធផលនៃលក្ខណៈទាំងនេះ។ គុណវិបត្តិចម្បងរបស់ Scala រួមមានកង្វះនៃការគាំទ្រសហគមន៍ ការសុំកូនចិញ្ចឹមមានកម្រិត ឧបសគ្គនៃភាពឆបគ្នាថយក្រោយ និងខ្សែកោងការរៀនសូត្រខ្ពស់។
Breeze គឺជាឧបករណ៍រៀនម៉ាស៊ីនដ៏ពេញនិយមបំផុតសម្រាប់ Scala ។ បណ្ណាល័យនេះរួមបញ្ចូលគ្នានូវមុខងាររបស់ Matlab និងបណ្ណាល័យ NumPy របស់ Python ។ វាកើតឡើងពីការរួមបញ្ចូលគ្នានៃគម្រោង ScalaNLP និង Scala ។ Breeze រួមបញ្ចូលទាំងសមត្ថភាពគណនាជាច្រើនដែលត្រូវការដើម្បីបង្កើតប្រព័ន្ធ AI បច្ចុប្បន្ន។
6. លោកស្រី Julia
Julia គឺជាផលិតផលលំដាប់ខ្ពស់មួយផ្សេងទៀតដែលមិនទទួលបានការទទួលស្គាល់ ឬការគាំទ្រពីសហគមន៍ដែលវាសមនឹងទទួលបាន។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយលក្ខណៈពិសេសរបស់វាមិនខកចិត្តទេ។ ភាសាសរសេរកម្មវិធីនេះមានប្រយោជន៍សម្រាប់ការងារផ្សេងៗ ប៉ុន្តែវាពូកែខាងលេខ និងការវិភាគទិន្នន័យ។
Julia គឺជាផលិតផលលំដាប់ខ្ពស់មួយផ្សេងទៀតដែលមិនទទួលបានការទទួលស្គាល់ ឬការគាំទ្រពីសហគមន៍ដែលវាសមនឹងទទួលបាន។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយលក្ខណៈពិសេសរបស់វាមិនខកចិត្តទេ។ ភាសាសរសេរកម្មវិធីនេះមានប្រយោជន៍សម្រាប់ការងារផ្សេងៗ ប៉ុន្តែវាពូកែខាងលេខ និងការវិភាគទិន្នន័យ។
Julia ផ្តល់ DataFrames ដើម្បីដោះស្រាយជាមួយសំណុំទិន្នន័យ និងធ្វើការផ្លាស់ប្តូរទិន្នន័យធម្មតាសម្រាប់ការវិភាគស្ថិតិ និងវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ។ កញ្ចប់ JuliaGraphs អនុញ្ញាតឱ្យអ្នកធ្វើការជាមួយទិន្នន័យរួមបញ្ចូលគ្នា។ Julia ដំណើរការបានយ៉ាងល្អជាមួយមូលដ្ឋានទិន្នន័យដោយប្រើកម្មវិធីបញ្ជា JDBC, ODBC និង Spark ។ វាជាភាសាដ៏ល្អសម្រាប់បង្កើត ការសិក្សាស៊ីជម្រៅ។ កូដនៅលើផ្នែកខាងក្រោយ។ jl និង Flux.jl គឺជា Julia ដែលមានដើមកំណើតជាឧបករណ៍ខ្លាំងបំផុតសម្រាប់ Machine Learning និង Artificial Intelligence។
7. រឹងមាំ
Rust គឺជាភាសាសរសេរកម្មវិធីពហុគំរូដែលផ្តល់អាទិភាពដល់ល្បឿន សុវត្ថិភាព និងស្របគ្នា។ Rust មានវាក្យសម្ព័ន្ធដែលអាចប្រៀបធៀបទៅនឹង C ++ ទោះបីជាវាមានសុវត្ថិភាពជាងការចងចាំក៏ដោយ។ ទ្រនិចគ្មានលេខ ទ្រនិចលោត និងការប្រណាំងទិន្នន័យមិនត្រូវបានអនុញ្ញាតទេ។ អង្គចងចាំ និងធនធានផ្សេងទៀតត្រូវបានគ្រប់គ្រងដោយប្រើវិធីសាស្ត្រឯកទេសដែលផ្តល់នូវការគ្រប់គ្រងដែលអាចព្យាករណ៍បានជាមួយនឹងការចំណាយតិចតួចជាជាងតាមរយៈការប្រមូលសំរាមដោយស្វ័យប្រវត្តិ។
នៅក្នុងការស្ទង់មតិអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ប្រចាំឆ្នាំរបស់ StackOverflow ភាសាសរសេរកម្មវិធីប្រភពបើកចំហត្រូវបានគេដាក់ឈ្មោះថាពេញនិយមបំផុត។ អាជីវកម្ម IT ជាច្រើនប្រើគោលការណ៍ Rust នៅក្នុងគម្រោងរបស់ពួកគេ។ ក្រុមហ៊ុន Microsoft បានប្រើប្រាស់គោលការណ៍ Rust នៅក្នុងគម្រោង Verona ប្រភពបើកចំហរបស់ខ្លួន។ Rust ត្រូវបានចាត់ទុកថាជាភាសាសាកល្បងសម្រាប់កម្មវិធីហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធដែលមានសុវត្ថិភាព។
Rust គឺជាភាសាដែលពិបាករៀន ព្រោះវាត្រូវការការយល់ដឹងអំពីគំនិតសរសេរកម្មវិធីតម្រង់ទិសវត្ថុ។ វាមានកម្មវិធីចងក្រងយឺត និងឯកសារគោលពីរដ៏ធំជាលទ្ធផល។ មានបណ្ណាល័យរៀនម៉ាស៊ីនមួយចំនួនដែលត្រូវបានបង្កើតឡើងយ៉ាងច្បាស់នៅក្នុង Rust។ ទោះយ៉ាងណាក៏ដោយ ការចងភ្ជាប់ជាច្រើនទៅជារឿងធម្មតា ការរៀនម៉ាស៊ីន ក្របខ័ណ្ឌដូចជា PyTorch ឬ TensorFlow មានសម្រាប់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍។
8. ការនិយាយលុលឭ
ចាប់តាំងពីទសវត្សរ៍ឆ្នាំ 1960 មក Lisp ត្រូវបានគេប្រើប្រាស់យ៉ាងទូលំទូលាយសម្រាប់ការសិក្សាផ្នែកវិទ្យាសាស្ត្រនៅក្នុងមុខវិជ្ជានៃភាសាធម្មជាតិ ទ្រឹស្តីបទ ភស្តុតាង និងដំណោះស្រាយនៃបញ្ហាបញ្ញាសិប្បនិម្មិត។ Lisp ត្រូវបានរចនាដំបូងជាភាសាគណិតវិទ្យាដែលអាចអនុវត្តបានសម្រាប់ការសរសេរកម្មវិធី ប៉ុន្តែវាបានក្លាយជាជម្រើសដ៏ពេញនិយមយ៉ាងឆាប់រហ័សក្នុងចំណោមអ្នកបង្កើត AI។
សំខាន់ជាងនេះទៅទៀត អ្នកបង្កើត Lisp (John McCarthy) គឺជាឥស្សរជនដ៏សំខាន់នៅក្នុងវិស័យ AI ហើយការងាររបស់គាត់ជាច្រើនត្រូវបានអនុវត្តន៍ក្នុងរយៈពេលយូរ។
ការលើកទឹកចិត្តចម្បងសម្រាប់ការអភិវឌ្ឍ Lisp គឺដើម្បីបង្កើតតំណាងគណិតវិទ្យាដែលអាចសម្រេចបាននៅក្នុងកូដ។ ដោយសារតែអត្ថប្រយោជន៍ខាងក្នុងនេះ វាបានក្លាយជាភាសានៃជម្រើសសម្រាប់ការស្រាវជ្រាវ AI យ៉ាងឆាប់រហ័ស។ គោលគំនិតវិទ្យាសាស្ត្រកុំព្យូទ័រជាច្រើនដូចជា ការបង្កើតឡើងវិញ រចនាសម្ព័ន្ធទិន្នន័យដើមឈើ និងការវាយអក្សរថាមវន្ត ត្រូវបានបង្កើតឡើងនៅក្នុង Lisp ។
Lisp មានប្រសិទ្ធភាពមិនគួរឱ្យជឿ និងអាចដំណើរការកម្មវិធីបានរហ័ស។ កម្មវិធី Lisp មានទំហំតូចជាង លឿនជាងក្នុងការរចនា ដំណើរការលឿនជាងមុន និងងាយស្រួលក្នុងការថែទាំជាង C++ ឬ Java កម្មវិធី។
9. ប្រូឡូ
Prolog ដែលជាភាសាសរសេរកម្មវិធីដំបូងគេបំផុត គឺជាក្របខ័ណ្ឌដ៏ទំនើបដែលដំណើរការជាមួយធាតុបីគឺ ការពិត ច្បាប់ និងគោលបំណង។ អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ត្រូវតែកំណត់អត្តសញ្ញាណបំណែកទាំងបី មុនពេល Prolog អាចបង្កើតទំនាក់ទំនងរវាងពួកវា ដើម្បីសម្រេចបាននូវការសន្និដ្ឋានជាក់លាក់មួយដោយពិនិត្យមើលការពិត និងច្បាប់។
Prolog មានសមត្ថភាពយល់ដឹង និងផ្គូផ្គងគំរូ ស្វែងរក និងរៀបចំរចនាសម្ព័ន្ធទិន្នន័យប្រកបដោយតក្កវិជ្ជា និងតាមដានដំណើរការដោយស្វ័យប្រវត្តិ ដើម្បីស្វែងរកផ្លូវប្រសើរជាងមុន។ សរុបមក កម្មវិធីដ៏ល្អបំផុតនៃភាសានេះនៅក្នុង AI គឺសម្រាប់ការដោះស្រាយបញ្ហា ដែល Prolog ស្វែងរកដំណោះស្រាយ ឬច្រើន។
ជាលទ្ធផល វាត្រូវបានគេប្រើនៅក្នុង chatbots និង virtual assistant ដូចជា Watson របស់ IBM ជាដើម។ Prolog ប្រហែលជាមិនមានភាពចម្រុះ ឬសាមញ្ញក្នុងការប្រើដូចជា Python ឬ Java នោះទេ ប៉ុន្តែវាប្រហែលជាមានប្រយោជន៍ណាស់។ Prolog ត្រូវបានគេប្រើដើម្បីបង្កើតបណ្ណាល័យ AI ជាច្រើន។ ឧទាហរណ៍ Zamia-AI គឺជាក្របខណ្ឌដែលផ្តល់នូវសមាសធាតុ និងឧបករណ៍សម្រាប់ការអភិវឌ្ឍន៍ប្រព័ន្ធដំណើរការការនិយាយប្រភពបើកចំហ និងភាសាធម្មជាតិ។
ផ្អែកលើ Prolog ការរៀនម៉ាស៊ីន កញ្ចប់ទិន្នន័យ mlu, cplint, និង cplint ក៏មានប្រយោជន៍ខ្ពស់សម្រាប់ការកសាងបញ្ញាសិប្បនិម្មិតផងដែរ។
សន្និដ្ឋាន
ការរួមបញ្ចូលកម្មវិធី AI ទៅក្នុងបរិយាកាសអាជីវកម្មដែលផ្លាស់ប្តូររួចហើយ តម្រូវឱ្យប្រើប្រាស់ជួរ ឧបករណ៍សរសេរកម្មវិធីដូចជាភាសាមួយចំនួន ក្របខ័ណ្ឌ និងបណ្ណាល័យ។ បច្ចេកវិជ្ជាទាំងនេះតែងតែទាមទារកម្រិតសមត្ថភាព និងជំនាញមិនធម្មតា។
ភាសាទាំងអស់ដែលបានរៀបរាប់ខាងលើគឺជាជម្រើសដ៏ល្អសម្រាប់គម្រោងវៃឆ្លាតសិប្បនិម្មិត។ វាគ្រាន់តែជាបញ្ហានៃការជ្រើសរើសគម្រោងដ៏ល្អសម្រាប់តម្រូវការរបស់អ្នក។ ជាមួយនឹងការយល់ដឹងជាមូលដ្ឋាននៃគម្រោង អ្នកអាចជ្រើសរើសភាសាដែលសមស្របបំផុត និងបង្កើនប្រសិទ្ធភាពរបស់ក្រុមហ៊ុនអ្នក។ សូមសំណាងល្អជាមួយនឹងគម្រោង AI បន្ទាប់របស់អ្នក!
សូមផ្ដល់យោបល់