ความต้องการปัญญาประดิษฐ์ที่พุ่งสูงขึ้นส่งผลให้ต้องจ้างวิศวกร นักวิจัย และโปรแกรมเมอร์จำนวนมากขึ้น เป็นไปไม่ได้ที่จะจินตนาการถึงการมีอยู่โดยปราศจากผลกระทบหรือการมีส่วนร่วมของ AI AI มีอยู่ทุกหนทุกแห่ง ตั้งแต่การหางานไปจนถึงการตรวจจับจดหมายขยะ การแชร์รถไปจนถึงการเชื่อมต่อโซเชียลมีเดีย และทำให้ชีวิตของเราดีขึ้นและง่ายขึ้น
AI สามารถช่วยบริษัทของคุณประหยัดเวลาและค่าใช้จ่ายด้วยการทำงานอัตโนมัติและปรับปรุงขั้นตอนปกติ เมื่อติดตั้ง AI แล้ว คุณจะมั่นใจได้ว่ากิจกรรมเหล่านั้นจะเสร็จสิ้นอย่างรวดเร็ว แม่นยำ และเชื่อถือได้มากกว่าที่บุคคลจะทำได้ อย่างไรก็ตาม ในการที่จะรวม AI เข้ากับระบบและบริการของบริษัทของคุณ คุณจะต้องมีนักพัฒนาซอฟต์แวร์ที่สามารถทำได้
นอกจากนี้ นักพัฒนาเหล่านั้นจะต้องคุ้นเคยกับภาษา AI ที่ดีที่สุด ทุกภาษามีจุดแข็งและข้อจำกัดของตนเอง รวมถึงลักษณะเฉพาะที่แตกต่างกัน ขึ้นอยู่กับคุณว่าจะกำหนดคุณลักษณะใดที่เหมาะสมกับความต้องการของคุณมากที่สุด
มาเริ่มต้นกันและดูภาษาการเขียนโปรแกรมชั้นนำสำหรับ AI
1. หลาม
Python เป็นภาษาการเขียนโปรแกรมเชิงวัตถุระดับสูงที่ตีความซึ่งเน้นถึงอุดมคติของความสามารถในการอ่านโค้ดและความเรียบง่าย ตอนนี้ คุณอาจคิดว่า Python เป็นผู้นำของภาษาอื่นๆ ทั้งหมด ไวยากรณ์ง่าย ๆ ของ Python มีส่วนทำให้ความนิยมเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว นอกจากนี้ ไวยากรณ์ที่กระชับยังช่วยให้คุณใช้เวลามากขึ้นในการพัฒนาโครงสร้างพื้นฐาน ทำให้ Python เป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับขั้นตอนการเรียนรู้ของเครื่อง
ความเป็นมิตรกับผู้ใช้ของ Python มีความสำคัญมากกว่าสิ่งอื่นใดในการทำให้เป็นตัวเลือกที่ต้องการมากที่สุดในหมู่วิศวกร AI กระนั้นก็มีประสิทธิภาพสูงและใช้กันอย่างแพร่หลาย ภาษาโปรแกรมที่มีขั้นตอนที่ซับซ้อน สำหรับงานและแพลตฟอร์มที่หลากหลาย
ในแง่ของเทคโนโลยีในปัจจุบัน เหตุผลที่สำคัญที่สุดที่ Python มักจะอยู่ด้านบนสุดก็คือเฟรมเวิร์กเฉพาะของ AI นั้นถูกสร้างขึ้นสำหรับภาษานั้น TensorFlow ชุดเครื่องมือโอเพนซอร์ซที่ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องที่สามารถใช้ในเชิงลึกได้ เครือข่ายประสาท การฝึกอบรมและการอนุมานเป็นหนึ่งในความนิยมมากที่สุด ในบรรดาเฟรมเวิร์กที่เน้น AI เป็นหลัก ได้แก่:
- scikit เรียนรู้ — ห้องสมุด Python สำหรับการฝึกอบรม โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง.
- Keras เป็นอินเทอร์เฟซการเขียนโปรแกรมสำหรับการคำนวณทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อน
- ไพทอร์ช เป็นไลบรารี่ Python สำหรับการประมวลผลภาพและภาษาธรรมชาติ
- Theano เป็นแพ็คเกจที่ให้คุณกำหนด เพิ่มประสิทธิภาพ และประเมินนิพจน์ทางคณิตศาสตร์
2. C + +
C ++ เป็นส่วนขยายภาษาคอมพิวเตอร์ที่อาจใช้ในการสร้าง เครือข่ายประสาทเทียม. ความเร็วของ C++ เป็นข้อได้เปรียบที่สำคัญที่สุด เนื่องจากการพัฒนา AI ต้องใช้การคำนวณที่ซับซ้อน และภาษานี้สามารถเร่งการคำนวณได้ มีการควบคุมหน่วยความจำระดับต่ำและสนับสนุนแอปพลิเคชันที่เน้นสินทรัพย์ แอปพลิเคชันที่มีความสำคัญต่อประสิทธิภาพ และอื่นๆ
C++ มีไวยากรณ์ที่ซับซ้อนแต่มีราคาถูกกว่าภาษาอื่นๆ เช่น Java C ++ อาจใช้ในการเขียนโปรแกรมปัญญาประดิษฐ์สำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพและการจัดอันดับของเครื่องมือค้นหา
สาเหตุหนึ่งมาจากความยืดหยุ่นในวงกว้างของภาษา ซึ่งทำให้เหมาะสำหรับแอปพลิเคชันที่ใช้ทรัพยากรมาก C++ เป็นภาษาการเขียนโปรแกรมระดับต่ำที่ช่วยปรับปรุงการจัดการแบบจำลอง AI ในการผลิต และแม้ว่า C++ อาจไม่ใช่ตัวเลือกแรกสำหรับโปรแกรมเมอร์ AI แต่ก็ควรสังเกตว่าเฟรมเวิร์กการเรียนรู้เชิงลึกและแมชชีนเลิร์นนิงจำนวนมากได้รับการพัฒนาใน C++
TensorFlow ซึ่งเป็นเฟรมเวิร์กการเรียนรู้ของเครื่องที่ได้รับความนิยมมากที่สุด เขียนด้วยภาษา C++ นอกจากนี้ยังใช้เพื่อสร้าง Convolutional Architecture สำหรับการฝังฟีเจอร์ที่รวดเร็ว กรอบการเรียนรู้เชิงลึก (กาแฟ).
3. ภาษาโปรแกรม R
R เป็นภาษามาตรฐานที่ใช้บ่อยที่สุด และได้รับการออกแบบมาเพื่อการวิเคราะห์ทางสถิติและการแสดงข้อมูลกราฟิกเป็นหลัก เป็นภาษาการเขียนโปรแกรมที่ได้รับความนิยมในหมู่นักขุดข้อมูลและนักสถิติ เป็นโอเพ่นซอร์สและมีชุมชน AI ขนาดใหญ่ R มีประสิทธิภาพที่โดดเด่นสำหรับการวิจัยปัญญาประดิษฐ์ที่รวมการวิเคราะห์อนุกรมเวลา การทดสอบทางสถิติ การสร้างแบบจำลองเชิงเส้นและไม่เชิงเส้น และการจัดกลุ่ม
ภาษาเป็นแบบเชิงวัตถุ ขยายได้ และอนุญาตให้จัดการอ็อบเจ็กต์ด้วยภาษาอื่น ประสิทธิภาพของ R ในการประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลเป็นหนึ่งในข้อได้เปรียบที่สำคัญที่สุด นอกจากนี้ยังมีทักษะการสร้างแผนภูมิที่ยอดเยี่ยมอีกด้วย R เป็นเรื่องยากที่จะเรียนรู้ มีความเฉื่อยและมีข้อบกพร่องด้านความปลอดภัย
แพ็คเกจแบบขยายควรพิจารณามากกว่าความสามารถทั่วไปของ R. Packages เช่น Gmodels, RODBC, OneR และ Tm ให้การสนับสนุนอย่างกว้างขวางสำหรับการดำเนินการ Machine Learning เมื่อคุณเริ่มเรียนรู้ คุณจะเห็นว่าสถิติเป็นพื้นฐานของ AI และ ML สถานะโอเพ่นซอร์สของ R ระบุว่าใช้งานได้ฟรี มีฐานผู้ใช้ขนาดใหญ่
4. JAVA
ภาษาโปรแกรม Java เป็นระดับสูง, วัตถุประสงค์ทั่วไป, การเขียนโปรแกรมเชิงวัตถุ ภาษา. ไวยากรณ์ของ Java เปรียบได้กับภาษา C และ C++; อย่างไรก็ตาม Java มีไว้เพื่อให้มีอยู่ในตัวเองและมีการพึ่งพาน้อยที่สุด JAVA เป็นภาษาที่ใช้กันอย่างแพร่หลายมากที่สุดในโลกสำหรับกิจกรรมที่หลากหลาย โดย AI เป็นหนึ่งในนั้น
การมีอยู่ของเทคโนโลยี Virtual Machine เป็นข้อได้เปรียบที่สำคัญที่สุดของการใช้ภาษาการเขียนโปรแกรม JAVA JVM ทำอะไรกันแน่? Java Virtual Machine ช่วยลดความซับซ้อนของกระบวนการปรับใช้ ช่วยให้คุณประหยัดเวลาและพลังงานจากการคอมไพล์แอปพลิเคชันซ้ำแล้วซ้ำอีก
Big Data และ AI เชื่อมโยงกันอย่างแยกไม่ออก และเฟรมเวิร์ก Big Data ที่โดดเด่นที่สุด เช่น Fink, Hadoop, Hive และ Spark ถูกเขียนด้วยภาษาจาวา นอกจากนี้ยังมีเฟรมเวิร์กการพัฒนา AI จำนวนมาก รวมถึง Weka, Java-ML, H2O, DeepLearning4j และ MOA, OenNLP, Kubeflow, ไลบรารี Deep Java, Neuroph
5. สกาล่า
Scala เป็นภาษาการเขียนโปรแกรมที่มีการพิมพ์แบบสแตติก ระดับสูง เชิงวัตถุ และใช้งานได้ มันถูกสร้างขึ้นด้วยความตั้งใจที่จะเก็บเกี่ยวผลประโยชน์ของ Java ในขณะที่บรรเทาข้อบกพร่องบางอย่าง Scala ได้สร้างวิธีการที่ดีกว่าสำหรับการสร้างซอฟต์แวร์อัจฉริยะโดยใช้สภาพแวดล้อม Java Virtual Machine (JVM) มันเข้ากันได้กับ Java และ JavaScript และทำให้การพัฒนาง่ายขึ้น เร็วขึ้น และมีประสิทธิภาพมากขึ้น
Scala ได้กลายเป็นองค์ประกอบสำคัญของระบบวิเคราะห์ข้อมูล เช่น Apache Flink, Apache Spark, Apache Kafka และ Akka Stream อันเป็นผลมาจากคุณลักษณะเหล่านี้ ข้อเสียเปรียบหลักของ Scala ได้แก่ การขาดการสนับสนุนจากชุมชน การนำไปใช้อย่างจำกัด ข้อจำกัดความเข้ากันได้แบบย้อนหลัง และช่วงการเรียนรู้ที่สูง
Breeze เป็นเครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องยอดนิยมสำหรับ Scala ไลบรารีนี้รวมฟังก์ชันของ Matlab และไลบรารี NumPy ของ Python มันเกิดขึ้นจากการควบรวมกิจการของโครงการ ScalaNLP และ Scala Breeze มีความสามารถด้านการคำนวณมากมายที่จำเป็นในการสร้างระบบ AI ปัจจุบัน
6. จูเลีย
Julia เป็นผลิตภัณฑ์ระดับไฮเอนด์อีกตัวที่ไม่ได้รับการยอมรับหรือการสนับสนุนจากชุมชนที่สมควรได้รับ อย่างไรก็ตามคุณสมบัติของมันก็ไม่ทำให้ผิดหวัง ภาษาการเขียนโปรแกรมนี้มีประโยชน์สำหรับงานที่หลากหลาย แต่เก่งเรื่องตัวเลขและการวิเคราะห์ข้อมูล
Julia เป็นผลิตภัณฑ์ระดับไฮเอนด์อีกตัวที่ไม่ได้รับการยอมรับหรือการสนับสนุนจากชุมชนที่สมควรได้รับ อย่างไรก็ตามคุณสมบัติของมันก็ไม่ทำให้ผิดหวัง ภาษาการเขียนโปรแกรมนี้มีประโยชน์สำหรับงานที่หลากหลาย แต่เก่งเรื่องตัวเลขและการวิเคราะห์ข้อมูล
Julia จัดเตรียม DataFrames เพื่อจัดการกับชุดข้อมูลและดำเนินการแปลงข้อมูลทั่วไปสำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติและวิทยาศาสตร์ข้อมูล แพ็คเกจ JuliaGraphs ให้คุณทำงานกับข้อมูลแบบผสมผสาน Julia ทำงานได้ดีกับฐานข้อมูลโดยใช้ไดรเวอร์ JDBC, ODBC และ Spark เป็นภาษาที่เหมาะสำหรับการสร้างสรรค์ การเรียนรู้ลึก ๆ รหัสบนแบ็กเอนด์ jl และ Flux.jl เป็นเครื่องมือ Julia-native ที่แข็งแกร่งมากสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์
7. สนิม
Rust เป็นภาษาการเขียนโปรแกรมแบบหลายกระบวนทัศน์ที่จัดลำดับความสำคัญของความเร็ว ความปลอดภัย และการทำงานพร้อมกัน Rust มีไวยากรณ์ที่เทียบได้กับ C ++ แม้ว่าจะมีความปลอดภัยในหน่วยความจำมากกว่าก็ตาม ไม่อนุญาตให้ใช้พอยน์เตอร์ว่าง ตัวชี้แบบห้อย และการแข่งขันข้อมูล หน่วยความจำและทรัพยากรอื่นๆ ได้รับการจัดการโดยใช้วิธีการพิเศษที่ให้การจัดการที่คาดคะเนได้โดยมีค่าใช้จ่ายเพียงเล็กน้อย แทนที่จะใช้การรวบรวมขยะอัตโนมัติ
ในการสำรวจนักพัฒนาประจำปีของ StackOverflow ภาษาโปรแกรมโอเพนซอร์ซได้รับการขนานนามว่าเป็นที่นิยมมากที่สุด ธุรกิจไอทีจำนวนมากใช้หลักการของ Rust ในโครงการของตน Microsoft ใช้หลักการของ Rust ในโครงการโอเพ่นซอร์ส Verona สนิมถือเป็นภาษาทดสอบสำหรับการเขียนโปรแกรมโครงสร้างพื้นฐานที่ปลอดภัย
Rust เป็นภาษาที่ท้าทายในการเรียนรู้เนื่องจากต้องการความเข้าใจในแนวคิดการเขียนโปรแกรมเชิงวัตถุ มีคอมไพเลอร์ที่เชื่องช้าและไฟล์ไบนารีขนาดใหญ่ มีไลบรารีแมชชีนเลิร์นนิงเพียงไม่กี่แห่งที่พัฒนาอย่างชัดแจ้งใน Rust อย่างไรก็ตาม การผูกมัดหลายอย่างร่วมกัน เรียนรู้เครื่อง เฟรมเวิร์ก เช่น PyTorch หรือ TensorFlow มีให้สำหรับนักพัฒนา
8. เสียงกระเพื่อม
ตั้งแต่ปี 1960 Lisp ถูกใช้อย่างกว้างขวางสำหรับการศึกษาทางวิทยาศาสตร์ในสาขาวิชาภาษาธรรมชาติ การพิสูจน์ทฤษฎีบท และการแก้ปัญหาด้านปัญญาประดิษฐ์ Lisp เดิมทีได้รับการออกแบบให้เป็นภาษาทางคณิตศาสตร์ที่ใช้งานได้จริงสำหรับการเขียนโปรแกรม แต่ได้กลายเป็นตัวเลือกยอดนิยมในหมู่นักพัฒนา AI อย่างรวดเร็ว
ที่สำคัญกว่านั้น ผู้สร้าง Lisp (John McCarthy) เป็นบุคคลสำคัญในด้าน AI และงานส่วนใหญ่ของเขาได้รับการดำเนินการมาเป็นเวลานาน
แรงจูงใจหลักในการพัฒนา Lisp คือการสร้างการแทนค่าทางคณิตศาสตร์ในโค้ด เนื่องจากความได้เปรียบที่แท้จริงนี้ มันจึงกลายเป็นภาษาที่เลือกใช้สำหรับการวิจัย AI อย่างรวดเร็ว แนวคิดของวิทยาการคอมพิวเตอร์หลายอย่าง เช่น การเรียกซ้ำ โครงสร้างข้อมูลแบบต้นไม้ และการพิมพ์แบบไดนามิก ถูกประดิษฐ์ขึ้นในภาษา Lisp
Lisp มีประสิทธิภาพอย่างเหลือเชื่อและช่วยให้สามารถดำเนินการโปรแกรมได้อย่างรวดเร็ว โปรแกรม Lisp มีขนาดเล็กกว่า ออกแบบได้เร็วกว่า ทำงานได้เร็วกว่า และดูแลรักษาง่ายกว่า C++ หรือ Java การใช้งาน
9. อารัมภบท
Prolog เป็นหนึ่งในภาษาการเขียนโปรแกรมที่เก่าแก่ที่สุด เป็นเฟรมเวิร์กที่ซับซ้อนซึ่งทำงานร่วมกับองค์ประกอบสามอย่าง: ข้อเท็จจริง กฎเกณฑ์ และวัตถุประสงค์ นักพัฒนาซอฟต์แวร์ต้องระบุทั้งสามส่วนก่อนที่ Prolog จะสร้างความสัมพันธ์ระหว่างกัน เพื่อให้ได้ข้อสรุปเฉพาะโดยการพิจารณาข้อเท็จจริงและกฎเกณฑ์
Prolog สามารถทำความเข้าใจและจับคู่รูปแบบ ค้นหาและจัดโครงสร้างข้อมูลอย่างมีตรรกะ และย้อนรอยกระบวนการโดยอัตโนมัติเพื่อค้นหาเส้นทางที่ดีกว่า โดยรวมแล้ว แอปพลิเคชั่นที่ดีที่สุดของภาษานี้ใน AI นั้นมีไว้สำหรับการแก้ปัญหา โดยที่ Prolog จะมองหาวิธีแก้ปัญหา—หรือหลายๆ วิธี
เป็นผลให้มันถูกใช้ในแชทบอทและผู้ช่วยเสมือนเช่น Watson ของ IBM Prolog อาจไม่หลากหลายหรือใช้งานง่ายเหมือน Python หรือ Java แต่อาจมีประโยชน์ทีเดียว Prolog ถูกใช้เพื่อพัฒนาไลบรารี AI จำนวนหนึ่ง ตัวอย่างเช่น Zamia-AI เป็นเฟรมเวิร์กที่จัดเตรียมส่วนประกอบและเครื่องมือสำหรับการพัฒนาคำพูดโอเพนซอร์สและระบบประมวลผลภาษาธรรมชาติ
ตาม Prolog เรียนรู้เครื่อง ชุดข้อมูล mlu, cplint และ cplint ของแพ็คเกจยังมีประโยชน์อย่างมากสำหรับการสร้างปัญญาประดิษฐ์
สรุป
การรวมซอฟต์แวร์ AI เข้ากับสภาพแวดล้อมทางธุรกิจที่หลากหลายอยู่แล้วจำเป็นต้องใช้ เครื่องมือการเขียนโปรแกรมเช่น ภาษา เฟรมเวิร์ก และไลบรารีต่างๆ เทคโนโลยีเหล่านี้มักต้องการระดับความสามารถและความเชี่ยวชาญที่ไม่ธรรมดา
ภาษาทั้งหมดที่กล่าวมาข้างต้นเป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับโครงการปัญญาประดิษฐ์ เป็นเพียงเรื่องของการเลือกโครงการในอุดมคติสำหรับความต้องการของคุณ ด้วยความเข้าใจพื้นฐานของโครงการ คุณสามารถเลือกภาษาที่เหมาะสมที่สุดและเพิ่มประสิทธิภาพของบริษัทของคุณ ขอให้โชคดีกับโครงการ AI ครั้งต่อไปของคุณ!
เขียนความเห็น