ການເພີ່ມຂຶ້ນຂອງຄວາມຕ້ອງການສໍາລັບປັນຍາປະດິດໄດ້ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການຈ້າງວິສະວະກອນ, ນັກຄົ້ນຄວ້າ, ແລະນັກຂຽນໂປລແກລມທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນ. ມັນເປັນໄປບໍ່ໄດ້ທີ່ຈະຄາດຄະເນການມີຢູ່ໂດຍບໍ່ມີຜົນກະທົບຫຼືການປະກອບສ່ວນຂອງ AI. AI ແມ່ນມີຢູ່ທົ່ວທຸກແຫ່ງ, ຕັ້ງແຕ່ການຊອກຫາວຽກໄປຈົນເຖິງການຊອກຄົ້ນຫາ spam mail, ແບ່ງປັນການຂັບເຄື່ອນໄປສູ່ການເຊື່ອມຕໍ່ສື່ມວນຊົນສັງຄົມ, ແລະມັນເຮັດໃຫ້ຊີວິດຂອງພວກເຮົາດີຂຶ້ນແລະງ່າຍຂຶ້ນ.
AI ສາມາດຊ່ວຍໃຫ້ບໍລິສັດຂອງທ່ານປະຫຍັດເວລາແລະເງິນໂດຍການອັດຕະໂນມັດແລະປັບປຸງຂັ້ນຕອນປົກກະຕິ. ເມື່ອ AI ຢູ່ໃນສະຖານທີ່, ທ່ານສາມາດຫມັ້ນໃຈໄດ້ວ່າກິດຈະກໍາເຫຼົ່ານັ້ນຈະສໍາເລັດໄວ, ຖືກຕ້ອງ, ແລະເຊື່ອຖືໄດ້ຫຼາຍກວ່າທີ່ຄົນເຮົາສາມາດເຮັດໄດ້. ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ເພື່ອລວມເອົາ AI ເຂົ້າໃນລະບົບ ແລະການບໍລິການຂອງບໍລິສັດຂອງທ່ານ, ທ່ານຈະຕ້ອງການຜູ້ພັດທະນາຊອບແວທີ່ມີຄວາມສາມາດເຮັດໄດ້.
ນອກຈາກນັ້ນ, ນັກພັດທະນາເຫຼົ່ານັ້ນຈະຕ້ອງມີຄວາມຄຸ້ນເຄີຍກັບພາສາ AI ທີ່ດີທີ່ສຸດ. ທຸກໆພາສາມີຈຸດແຂງ ແລະຂໍ້ຈຳກັດຂອງຕົນເອງ, ພ້ອມທັງລັກສະນະທີ່ແຕກຕ່າງ. ມັນຂຶ້ນຢູ່ກັບທ່ານທີ່ຈະກໍານົດວ່າຄຸນສົມບັດໃດທີ່ເຫມາະສົມທີ່ສຸດສໍາລັບຄວາມຕ້ອງການຂອງທ່ານ.
ໃຫ້ເລີ່ມຕົ້ນແລະເບິ່ງບາງພາສາການຂຽນໂປລແກລມເທິງສໍາລັບ AI.
1. Python
Python ແມ່ນພາສາການຂຽນໂປລແກລມທີ່ມີລະດັບສູງ, ມີການຕີຄວາມ ໝາຍ, ແນໃສ່ຈຸດປະສົງທີ່ເນັ້ນຫນັກໃສ່ອຸດົມການຂອງການອ່ານລະຫັດແລະຄວາມງ່າຍດາຍ. ໃນປັດຈຸບັນ, ທ່ານອາດຈະຄິດວ່າ Python ເປັນຄາຣະວາຂອງພາສາອື່ນໆທັງຫມົດ. syntax ງ່າຍໆຂອງ Python ແມ່ນຮັບຜິດຊອບຕໍ່ການເພີ່ມຂື້ນຂອງຄວາມນິຍົມຂອງມັນ. ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, syntax ຫຍໍ້ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານໃຊ້ເວລາຫຼາຍໃນການພັດທະນາໂຄງສ້າງພື້ນຖານ, ເຮັດໃຫ້ Python ເປັນທາງເລືອກທີ່ດີເລີດສໍາລັບຂັ້ນຕອນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ.
ຄວາມເປັນມິດກັບຜູ້ໃຊ້ຂອງ Python ແມ່ນມີຄວາມສໍາຄັນຫຼາຍກ່ວາສິ່ງອື່ນໃນການເຮັດໃຫ້ມັນເປັນທາງເລືອກທີ່ມັກທີ່ສຸດໃນບັນດາວິສະວະກອນ AI. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ມັນເປັນປະສິດທິພາບສູງແລະຖືກນໍາໃຊ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງ ພາສາການຂຽນໂປລແກລມມີຄວາມສາມາດຂອງຂັ້ນຕອນທີ່ສັບສົນ ສໍາລັບລະດັບຄວາມກ້ວາງຂອງວຽກເຮັດງານທໍາແລະເວທີ.
ໃນແງ່ຂອງເທກໂນໂລຍີໃນປະຈຸບັນ, ເຫດຜົນທີ່ສໍາຄັນທີ່ສຸດ Python ມັກຈະຢູ່ເທິງສຸດແມ່ນວ່າກອບສະເພາະ AI ຖືກສ້າງຂຶ້ນສໍາລັບພາສາ. TensorFlow, ຊຸດເຄື່ອງມືແຫຼ່ງເປີດທີ່ອອກແບບໂດຍສະເພາະສໍາລັບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ສາມາດນໍາໃຊ້ໄດ້ຢ່າງເລິກເຊິ່ງ ເຄືອຂ່າຍ neural ການຝຶກອົບຮົມແລະ inference, ແມ່ນຫນຶ່ງໃນທີ່ນິຍົມຫຼາຍທີ່ສຸດ. ໃນບັນດາໂຄງຮ່າງການ AI ເປັນສູນກາງອື່ນໆແມ່ນ:
- scikit- ຮຽນຮູ້ — ຫ້ອງສະຫມຸດ Python ສໍາລັບການຝຶກອົບຮົມ ຮູບແບບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ.
- Keras ເປັນການໂຕ້ຕອບການຂຽນໂປຼແກຼມສໍາລັບການຄິດໄລ່ທາງຄະນິດສາດທີ່ສັບສົນ.
- PyTorch ເປັນຫໍສະຫມຸດ Python ສໍາລັບການປະມວນຜົນພາສາທີ່ເປັນຕາແລະທໍາມະຊາດ.
- ເທອາໂນ ເປັນຊຸດທີ່ອະນຸຍາດໃຫ້ທ່ານສາມາດກໍານົດ, ເພີ່ມປະສິດທິພາບ, ແລະປະເມີນການສະແດງອອກທາງຄະນິດສາດ.
2. C ++
C++ ແມ່ນສ່ວນຂະຫຍາຍພາສາຄອມພິວເຕີທີ່ອາດຈະຖືກໃຊ້ເພື່ອສ້າງ ເຄືອຂ່າຍ neural. ຄວາມໄວຂອງ C ++ ແມ່ນຂໍ້ໄດ້ປຽບທີ່ສໍາຄັນທີ່ສຸດນັບຕັ້ງແຕ່ການພັດທະນາ AI ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການຄິດໄລ່ທີ່ສັບສົນ, ແລະພາສານີ້ສາມາດເລັ່ງການຄິດໄລ່ໄດ້. ມັນມີການຄວບຄຸມຄວາມຊົງຈໍາໃນລະດັບຕ່ໍາແລະສະຫນັບສະຫນູນຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຊັບສິນ, ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກປະຕິບັດທີ່ສໍາຄັນ, ແລະອື່ນໆ.
C ++ ມີ syntax ທີ່ສັບສົນແຕ່ມີລາຄາແພງກວ່າພາສາອື່ນໆເຊັ່ນ Java. C ++ ອາດຈະຖືກນໍາໃຊ້ໃນການຂຽນໂປລແກລມປັນຍາປະດິດສໍາລັບການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງເຄື່ອງຈັກຊອກຫາແລະການຈັດອັນດັບ.
ຫນຶ່ງໃນເຫດຜົນສໍາລັບການນີ້ແມ່ນຄວາມຍືດຫຍຸ່ນຢ່າງກວ້າງຂວາງຂອງພາສາ, ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ມັນເຫມາະສົມສໍາລັບຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ໃຊ້ຊັບພະຍາກອນຫຼາຍ. C ++ ເປັນພາສາການຂຽນໂປລແກລມລະດັບຕ່ໍາທີ່ປັບປຸງການຈັດການຮູບແບບ AI ໃນການຜະລິດ. ແລະ, ໃນຂະນະທີ່ C ++ ອາດຈະບໍ່ເປັນທາງເລືອກທໍາອິດສໍາລັບນັກຂຽນໂປລແກລມ AI, ມັນເປັນມູນຄ່າທີ່ສັງເກດວ່າກອບການຮຽນຮູ້ທີ່ເລິກເຊິ່ງແລະເຄື່ອງຈັກຫຼາຍໄດ້ຖືກພັດທະນາຢູ່ໃນ C ++.
TensorFlow, ກອບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ນິຍົມຫຼາຍທີ່ສຸດ, ຖືກຂຽນໄວ້ໃນ C++. ມັນຍັງຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອສ້າງສະຖາປັດຕະຍະກໍາ Convolutional ສໍາລັບການຝັງຄຸນນະສົມບັດໄວ ກອບການຮຽນຮູ້ເລິກ (ຄາເຟ່).
3. R ພາສາການຂຽນໂປແກຼມ
R ແມ່ນພາສາມາດຕະຖານທີ່ໃຊ້ເລື້ອຍໆທີ່ສຸດ, ແລະມັນໄດ້ຖືກອອກແບບຕົ້ນຕໍສໍາລັບການວິເຄາະສະຖິຕິແລະການສະແດງຂໍ້ມູນກາຟິກ. ມັນເປັນພາສາການຂຽນໂປລແກລມທີ່ນິຍົມໃນບັນດາຜູ້ຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນແລະນັກສະຖິຕິ. ມັນເປັນແຫຼ່ງເປີດແລະມີຊຸມຊົນ AI ຂະຫນາດໃຫຍ່. R ແມ່ນມີປະສິດທິພາບທີ່ໂດດເດັ່ນສໍາລັບການຄົ້ນຄວ້າທາງປັນຍາທຽມທີ່ລວມເອົາການວິເຄາະຊຸດເວລາ, ການທົດສອບສະຖິຕິ, ການສ້າງແບບຈໍາລອງເສັ້ນແລະບໍ່ມີເສັ້ນ, ແລະການສ້າງກຸ່ມ.
ພາສາແມ່ນແນໃສ່ວັດຖຸ, ສາມາດຂະຫຍາຍໄດ້, ແລະອະນຸຍາດໃຫ້ວັດຖຸຖືກໝູນໃຊ້ໂດຍພາສາອື່ນ. ປະສິດທິພາບຂອງ R ໃນການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນແລະການວິເຄາະແມ່ນຫນຶ່ງໃນຂໍ້ໄດ້ປຽບທີ່ສໍາຄັນຂອງຕົນ. ມັນຍັງມີທັກສະການສ້າງຕາຕະລາງທີ່ດີເລີດ. R, ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ແມ່ນຍາກທີ່ຈະຮຽນຮູ້. ມັນຊ້າແລະມີຂໍ້ບົກພ່ອງດ້ານຄວາມປອດໄພ.
ແພັກເກດທີ່ຂະຫຍາຍອອກຄວນໄດ້ຮັບການພິຈາລະນາຫຼາຍກວ່າຄວາມສາມາດທົ່ວໄປຂອງ R. Packages ເຊັ່ນ Gmodels, RODBC, OneR, ແລະ Tm ສະຫນອງການສະຫນັບສະຫນູນຢ່າງກວ້າງຂວາງສໍາລັບການປະຕິບັດງານຂອງ Machine Learning. ເມື່ອທ່ານເລີ່ມຮຽນຮູ້, ທ່ານຈະເຫັນວ່າສະຖິຕິເປັນພື້ນຖານຂອງ AI ແລະ ML. ສະຖານະ open-source ຂອງ R ຊີ້ໃຫ້ເຫັນວ່າມັນສາມາດໃຊ້ໄດ້ຟຣີ. ມັນມີຖານຜູ້ໃຊ້ຂະຫນາດໃຫຍ່.
4. JAVA
ພາສາການຂຽນໂປລແກລມ Java ແມ່ນລະດັບສູງ, ຈຸດປະສົງທົ່ວໄປ, ການຂຽນໂປແກຼມຈຸດປະສົງ ພາສາ. syntax ຂອງ Java ແມ່ນປຽບທຽບກັບພາສາ C ແລະ C++; ແນວໃດກໍ່ຕາມ, Java ແມ່ນມີຄວາມໝາຍວ່າເປັນຕົວຕົນເອງ ແລະມີຄວາມເພິ່ງພາອາໄສໜ້ອຍທີ່ສຸດ. JAVA ເປັນພາສາທີ່ໃຊ້ກັນຢ່າງກວ້າງຂວາງທີ່ສຸດໃນໂລກສໍາລັບກິດຈະກໍາທີ່ຫຼາກຫຼາຍ, AI ເປັນຫນຶ່ງຂອງເຂົາເຈົ້າ.
ການມີຢູ່ຂອງເທກໂນໂລຍີ Virtual Machine ເປັນຂໍ້ໄດ້ປຽບທີ່ສໍາຄັນທີ່ສຸດຂອງການໃຊ້ພາສາການຂຽນໂປລແກລມ JAVA. JVM ເຮັດຫຍັງແດ່? ດີ, Java Virtual Machine ເຮັດໃຫ້ຂະບວນການປະຕິບັດງ່າຍ, ປະຫຍັດເວລາແລະພະລັງງານຈາກການລວບລວມຄໍາຮ້ອງສະຫມັກເລື້ອຍໆ.
Big Data ແລະ AI ແມ່ນການເຊື່ອມໂຍງກັນຢ່າງບໍ່ຢຸດຢັ້ງ, ແລະກອບຂໍ້ມູນໃຫຍ່ທີ່ໂດດເດັ່ນ, ເຊັ່ນ Fink, Hadoop, Hive, ແລະ Spark, ຖືກຂຽນໃນ Java. ມັນຍັງສະຫນອງກອບການພັດທະນາ AI ຈໍານວນຫນຶ່ງ, ລວມທັງ Weka, Java-ML, H2O, DeepLearning4j, ແລະ MOA, OenNLP, Kubeflow, Deep Java library, Neuroph.
5. Scala
Scala ເປັນພາສາການຂຽນໂປລແກລມທີ່ມີການພິມແບບຄົງທີ່, ລະດັບສູງ, ຮັດກຸມວັດຖຸ, ແລະມີປະໂຫຍດ. ມັນຖືກສ້າງຂຶ້ນດ້ວຍຄວາມຕັ້ງໃຈທີ່ຈະເກັບກ່ຽວຜົນປະໂຫຍດຂອງ Java ໃນຂະນະທີ່ຫຼຸດຜ່ອນບາງຂໍ້ບົກພ່ອງຂອງມັນ. Scala ສ້າງວິທີການທີ່ດີກວ່າໃນການສ້າງຊອບແວອັດສະລິຍະໂດຍໃຊ້ສະພາບແວດລ້ອມ Java Virtual Machine (JVM). ມັນເຂົ້າກັນໄດ້ກັບ Java ແລະ JavaScript, ແລະມັນເຮັດໃຫ້ການພັດທະນາງ່າຍຂຶ້ນ, ໄວຂຶ້ນ, ແລະມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ
Scala ໄດ້ກາຍເປັນອົງປະກອບທີ່ສໍາຄັນຂອງລະບົບການວິເຄາະຂໍ້ມູນເຊັ່ນ Apache Flink, Apache Spark, Apache Kafka, ແລະ Akka Stream ເປັນຜົນມາຈາກລັກສະນະເຫຼົ່ານີ້. ຂໍ້ບົກຜ່ອງຕົ້ນຕໍຂອງ Scala ປະກອບມີການຂາດການສະຫນັບສະຫນູນຂອງຊຸມຊົນ, ການຮັບຮອງເອົາທີ່ຈໍາກັດ, ຂໍ້ຈໍາກັດຄວາມເຂົ້າກັນໄດ້ໃນດ້ານຫລັງ, ແລະເສັ້ນໂຄ້ງການຮຽນຮູ້ສູງ.
Breeze ແມ່ນເຄື່ອງມືການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ນິຍົມທີ່ສຸດສໍາລັບ Scala. ຫ້ອງສະຫມຸດນີ້ລວມເອົາຫນ້າທີ່ຂອງ Matlab ແລະຫ້ອງສະຫມຸດ NumPy ຂອງ Python. ມັນເກີດຂື້ນຈາກການລວມຕົວຂອງໂຄງການ ScalaNLP ແລະ Scala. Breeze ປະກອບມີຄວາມສາມາດທາງດ້ານຄອມພິວເຕີ້ຫຼາຍອັນທີ່ຕ້ອງການເພື່ອສ້າງລະບົບ AI ໃນປະຈຸບັນ.
6. Julia
Julia ແມ່ນຜະລິດຕະພັນລະດັບສູງອີກອັນໜຶ່ງທີ່ບໍ່ໄດ້ຮັບການຮັບຮູ້ ຫຼືການສະໜັບສະໜູນຈາກຊຸມຊົນທີ່ມັນສົມຄວນ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ຄຸນນະສົມບັດຂອງມັນບໍ່ຜິດຫວັງ. ພາສາການຂຽນໂປລແກລມນີ້ເປັນປະໂຫຍດສໍາລັບການເຮັດວຽກທີ່ຫຼາກຫຼາຍ, ແຕ່ມັນດີເລີດໃນຕົວເລກແລະການວິເຄາະຂໍ້ມູນ.
Julia ແມ່ນຜະລິດຕະພັນລະດັບສູງອີກອັນໜຶ່ງທີ່ບໍ່ໄດ້ຮັບການຮັບຮູ້ ຫຼືການສະໜັບສະໜູນຈາກຊຸມຊົນທີ່ມັນສົມຄວນ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ຄຸນນະສົມບັດຂອງມັນບໍ່ຜິດຫວັງ. ພາສາການຂຽນໂປລແກລມນີ້ເປັນປະໂຫຍດສໍາລັບການເຮັດວຽກທີ່ຫຼາກຫຼາຍ, ແຕ່ມັນດີເລີດໃນຕົວເລກແລະການວິເຄາະຂໍ້ມູນ.
Julia ໃຫ້ DataFrames ເພື່ອຈັດການກັບຊຸດຂໍ້ມູນແລະດໍາເນີນການປ່ຽນຂໍ້ມູນແບບປົກກະຕິສໍາລັບການວິເຄາະສະຖິຕິແລະວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ. ຊຸດ JuliaGraphs ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສາມາດເຮັດວຽກກັບຂໍ້ມູນປະສົມປະສານ. Julia ເຮັດວຽກໄດ້ດີກັບຖານຂໍ້ມູນໂດຍໃຊ້ JDBC, ODBC, ແລະ Spark drivers. ມັນເປັນພາສາທີ່ເຫມາະສົມສໍາລັບການສ້າງ Deep Learning ລະຫັດໃນ backend ໄດ້. jl ແລະ Flux.jl ແມ່ນ Julia-native, ເຄື່ອງມືທີ່ເຂັ້ມແຂງທີ່ສຸດສໍາລັບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແລະປັນຍາປະດິດ.
7. RUST
Rust ເປັນພາສາການຂຽນໂປຼແກຼມຫຼາຍຮູບສັນຍາລັກທີ່ໃຫ້ຄວາມສຳຄັນກັບຄວາມໄວ, ຄວາມປອດໄພ ແລະ ຄວາມສອດຄ່ອງກັນ. Rust ມີ syntax ທຽບກັບ C ++, ເຖິງແມ່ນວ່າມັນມີຄວາມຊົງຈໍາທີ່ປອດໄພກວ່າຫຼາຍ. ຕົວຊີ້ null, ຕົວຊີ້ dangling, ແລະຂໍ້ມູນເຊື້ອຊາດແມ່ນບໍ່ໄດ້ຮັບອະນຸຍາດ. ຫນ່ວຍຄວາມຈໍາແລະຊັບພະຍາກອນອື່ນໆຖືກຈັດການໂດຍໃຊ້ວິທີການພິເສດທີ່ສະຫນອງການຈັດການທີ່ຄາດເດົາໄດ້ໂດຍຄ່າໃຊ້ຈ່າຍພຽງເລັກນ້ອຍ, ແທນທີ່ຈະຜ່ານການເກັບກໍາຂີ້ເຫຍື້ອອັດຕະໂນມັດ.
ໃນການສໍາຫຼວດຜູ້ພັດທະນາປະຈໍາປີຂອງ StackOverflow, ພາສາການຂຽນໂປລແກລມແບບເປີດໄດ້ຖືກເອີ້ນວ່າເປັນທີ່ນິຍົມທີ່ສຸດ. ທຸລະກິດ IT ຫຼາຍຄົນໃຊ້ຫຼັກການ Rust ໃນໂຄງການຂອງພວກເຂົາ. Microsoft ໄດ້ນໍາໃຊ້ຫຼັກການ Rust ໃນໂຄງການ Verona ເປີດຂອງຕົນ. Rust ແມ່ນຖືວ່າເປັນພາສາທົດສອບສໍາລັບການຂຽນໂປຼແກຼມໂຄງສ້າງພື້ນຖານທີ່ປອດໄພ.
Rust ເປັນພາສາທີ່ທ້າທາຍທີ່ຈະຮຽນຮູ້ເພາະວ່າມັນຕ້ອງການຄວາມເຂົ້າໃຈກ່ຽວກັບແນວຄວາມຄິດການຂຽນໂປລແກລມແບບວັດຖຸ. ມັນມີ compiler ຊ້າແລະໄຟລ໌ binary huge ເປັນຜົນໄດ້ຮັບ. ມີພຽງແຕ່ຫ້ອງສະຫມຸດການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກຈໍານວນຫນ້ອຍທີ່ພັດທະນາຢ່າງຈະແຈ້ງໃນ Rust. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ການຜູກມັດຈໍານວນຫລາຍກັບທົ່ວໄປ ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ ກອບ, ເຊັ່ນ PyTorch ຫຼື TensorFlow, ມີໃຫ້ນັກພັດທະນາ.
8. lisp
ນັບຕັ້ງແຕ່ຊຸມປີ 1960, Lisp ໄດ້ຖືກນໍາໃຊ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງສໍາລັບການສຶກສາວິທະຍາສາດໃນລະບຽບວິໄນຂອງພາສາທໍາມະຊາດ, ຫຼັກຖານສະແດງທິດສະດີ, ແລະການແກ້ໄຂບັນຫາຂອງປັນຍາທຽມ. Lisp ໄດ້ຖືກອອກແບບໃນເບື້ອງຕົ້ນເປັນພາສາຄະນິດສາດທີ່ໃຊ້ໄດ້ສໍາລັບການຂຽນໂປລແກລມ, ແຕ່ມັນໄດ້ກາຍເປັນທາງເລືອກທີ່ນິຍົມໃນບັນດານັກພັດທະນາ AI.
ສໍາຄັນກວ່ານັ້ນ, ຜູ້ສ້າງຂອງ Lisp (John McCarthy) ເປັນຜູ້ສໍາຄັນໃນພາກສະຫນາມຂອງ AI, ແລະວຽກງານຫຼາຍຂອງລາວໄດ້ຖືກປະຕິບັດເປັນເວລາດົນນານ.
ແຮງຈູງໃຈຕົ້ນຕໍສໍາລັບການພັດທະນາ Lisp ແມ່ນເພື່ອສ້າງຕັ້ງການເປັນຕົວແທນທາງຄະນິດສາດທີ່ເປັນໄປໄດ້ໃນລະຫັດ. ເນື່ອງຈາກວ່າປະໂຫຍດພາຍໃນນີ້, ມັນໄດ້ກາຍເປັນພາສາທາງເລືອກສໍາລັບການຄົ້ນຄວ້າ AI ຢ່າງໄວວາ. ແນວຄວາມຄິດວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີຫຼາຍຢ່າງ, ເຊັ່ນ: ການເອີ້ນຄືນ, ໂຄງສ້າງຂໍ້ມູນຕົ້ນໄມ້, ແລະການພິມແບບເຄື່ອນໄຫວ, ໄດ້ຖືກປະດິດໃນ Lisp.
Lisp ແມ່ນມີປະສິດທິພາບຢ່າງບໍ່ຫນ້າເຊື່ອແລະຊ່ວຍໃຫ້ການປະຕິບັດໂຄງການໄວຫຼາຍ. ໂປລແກລມ Lisp ມີຂະຫນາດນ້ອຍກວ່າ, ໄວກວ່າໃນການອອກແບບ, ປະຕິບັດໄດ້ໄວກວ່າ, ແລະງ່າຍຕໍ່ການຮັກສາ C++ ຫຼື Java ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ.
9. Prolog
Prolog, ຫນຶ່ງໃນພາສາການຂຽນໂປລແກລມທໍາອິດ, ເປັນກອບທີ່ຊັບຊ້ອນທີ່ເຮັດວຽກກັບສາມອົງປະກອບ: ຂໍ້ເທັດຈິງ, ກົດລະບຽບ, ແລະຈຸດປະສົງ. ນັກພັດທະນາຕ້ອງລະບຸທັງສາມຊິ້ນກ່ອນທີ່ Prolog ອາດຈະສ້າງຄວາມສໍາພັນລະຫວ່າງພວກມັນເພື່ອບັນລຸຂໍ້ສະຫຼຸບສະເພາະໂດຍການກວດສອບຂໍ້ເທັດຈິງແລະກົດລະບຽບ.
Prolog ມີຄວາມສາມາດເຂົ້າໃຈແລະຈັບຄູ່ຮູບແບບ, ຊອກຫາແລະໂຄງສ້າງຂໍ້ມູນຢ່າງມີເຫດຜົນ, ແລະອັດຕະໂນມັດ backtracking ຂະບວນການທີ່ຈະຄົ້ນພົບເສັ້ນທາງທີ່ດີກວ່າ. ໂດຍລວມແລ້ວ, ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ດີທີ່ສຸດຂອງພາສານີ້ໃນ AI ແມ່ນສໍາລັບການແກ້ໄຂບັນຫາ, ບ່ອນທີ່ Prolog ຊອກຫາວິທີແກ້ໄຂ - ຫຼືຫຼາຍ.
ດັ່ງນັ້ນ, ມັນຖືກນໍາໃຊ້ໃນ chatbots ແລະຜູ້ຊ່ວຍ virtual ເຊັ່ນ Watson ຂອງ IBM. Prolog ອາດຈະບໍ່ມີຄວາມຫຼາກຫຼາຍຫຼືງ່າຍດາຍທີ່ຈະໃຊ້ເປັນ Python ຫຼື Java, ແຕ່ມັນອາດຈະເປັນປະໂຫຍດຫຼາຍ. Prolog ໄດ້ຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອພັດທະນາຫ້ອງສະຫມຸດ AI ຈໍານວນຫນຶ່ງ. Zamia-AI, ສໍາລັບການຍົກຕົວຢ່າງ, ເປັນກອບທີ່ສະຫນອງອົງປະກອບແລະເຄື່ອງມືສໍາລັບການພັດທະນາຂອງແຫຼ່ງປາກເວົ້າເປີດແລະລະບົບປະມວນຜົນພາສາທໍາມະຊາດ.
The Prolog-based ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ packages mlu, cplint, ແລະ cplint datasets ຍັງມີປະໂຫຍດສູງໃນການສ້າງປັນຍາປະດິດ.
ສະຫຼຸບ
ການລວມເອົາຊອບແວ AI ເຂົ້າໄປໃນສະພາບແວດລ້ອມທາງທຸລະກິດທີ່ມີການປ່ຽນແປງແລ້ວຈໍາເປັນຕ້ອງມີການນໍາໃຊ້ຫຼາຍໆຢ່າງ ເຄື່ອງມືການຂຽນໂປຼແກຼມ, ເຊັ່ນວ່າຫຼາຍພາສາ, ກອບ, ແລະຫ້ອງສະຫມຸດ. ເຕັກໂນໂລຍີເຫຼົ່ານີ້ມັກຈະຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີລະດັບຄວາມສາມາດແລະຄວາມຊໍານານພິເສດ.
ທຸກໆພາສາທີ່ໄດ້ກ່າວມາຂ້າງເທິງແມ່ນທາງເລືອກທີ່ດີເລີດສໍາລັບໂຄງການປັນຍາປະດິດ. ມັນເປັນພຽງແຕ່ການເລືອກເອົາໂຄງການທີ່ເຫມາະສົມກັບຄວາມຕ້ອງການຂອງທ່ານ. ດ້ວຍຄວາມເຂົ້າໃຈພື້ນຖານຂອງໂຄງການ, ທ່ານສາມາດເລືອກພາສາທີ່ເຫມາະສົມທີ່ສຸດແລະເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງບໍລິສັດຂອງທ່ານ. ໂຊກດີກັບໂຄງການ AI ຕໍ່ໄປຂອງເຈົ້າ!
ອອກຈາກ Reply ເປັນ