Sự gia tăng nhu cầu về Trí tuệ nhân tạo đã đòi hỏi việc tuyển dụng ngày càng nhiều kỹ sư, nhà nghiên cứu và lập trình viên. Không thể hình dung sự tồn tại mà không có sự tác động hay đóng góp của AI. AI có mặt ở khắp mọi nơi, từ tìm kiếm việc làm đến phát hiện thư rác, chia sẻ chuyến đi đến các kết nối mạng xã hội, và nó đang làm cho cuộc sống của chúng ta trở nên tốt hơn và dễ dàng hơn.
AI có thể giúp công ty của bạn tiết kiệm thời gian và tiền bạc bằng cách tự động hóa và cải tiến các quy trình thường xuyên. Sau khi có AI, bạn có thể tự tin rằng những hoạt động đó sẽ được hoàn thành nhanh chóng, chính xác và đáng tin cậy hơn một người có thể. Tuy nhiên, để kết hợp AI vào các hệ thống và dịch vụ của công ty bạn, bạn sẽ cần các nhà phát triển phần mềm có khả năng làm như vậy.
Hơn nữa, những nhà phát triển đó sẽ cần phải làm quen với các ngôn ngữ AI tốt nhất. Mỗi ngôn ngữ đều có những điểm mạnh và hạn chế riêng, cũng như những đặc điểm riêng biệt. Tùy thuộc vào bạn để xác định các tính năng phù hợp nhất cho nhu cầu của bạn.
Hãy bắt đầu và xem xét một số ngôn ngữ lập trình hàng đầu cho AI.
1. Python
Python là một ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng, được thông dịch, cấp cao, nhấn mạnh lý tưởng về tính dễ đọc và đơn giản của mã. Ngay bây giờ, bạn có thể nghĩ về Python là tiền thân của tất cả các ngôn ngữ khác. Cú pháp đơn giản của Python là nguyên nhân khiến nó trở nên phổ biến như vũ bão. Hơn nữa, cú pháp ngắn gọn cho phép bạn dành nhiều thời gian hơn đáng kể để phát triển cấu trúc cơ bản, làm cho Python trở thành một lựa chọn tuyệt vời cho các quy trình Học máy.
Tính thân thiện với người dùng của Python quan trọng hơn bất cứ điều gì khác trong việc biến nó trở thành lựa chọn ưu tiên nhất trong số các kỹ sư AI. Tuy nhiên, nó là một hiệu suất cao và được sử dụng rộng rãi ngôn ngữ lập trình có khả năng thực hiện các thủ tục phức tạp cho một loạt các công việc và nền tảng.
Về mặt công nghệ hiện tại, lý do quan trọng nhất mà Python thường đứng đầu là các khuôn khổ dành riêng cho AI được xây dựng cho ngôn ngữ này. TensorFlow, một bộ công cụ mã nguồn mở được thiết kế đặc biệt cho việc học máy có thể được sử dụng cho mạng lưới thần kinh đào tạo và suy luận, là một trong những phổ biến nhất. Trong số các khuôn khổ lấy AI làm trung tâm khác là:
- học hỏi - một thư viện Python để đào tạo mô hình học máy.
- Máy ảnh là một giao diện lập trình cho các phép tính toán học phức tạp.
- Kim tự tháp là một thư viện Python để xử lý ngôn ngữ trực quan và tự nhiên.
- Theano là một gói cho phép bạn xác định, tối ưu hóa và đánh giá các biểu thức toán học.
2. C + +
C ++ là một phần mở rộng của ngôn ngữ máy tính có thể được sử dụng để tạo mạng thần kinh. Tốc độ của C ++ là lợi thế đáng kể nhất vì sự phát triển của AI đòi hỏi các phép tính phức tạp và ngôn ngữ này có thể tăng tốc độ tính toán. Nó có khả năng kiểm soát bộ nhớ cấp thấp và hỗ trợ các ứng dụng bắt buộc bằng tài sản, các ứng dụng quan trọng về hiệu suất, v.v.
C ++ có cú pháp phức tạp nhưng ít tốn kém hơn các ngôn ngữ khác như Java. C ++ có thể được sử dụng trong lập trình trí tuệ nhân tạo để tối ưu hóa và xếp hạng công cụ tìm kiếm.
Một trong những lý do cho điều này là tính linh hoạt rộng rãi của ngôn ngữ, điều này làm cho nó trở nên lý tưởng cho các ứng dụng sử dụng nhiều tài nguyên. C ++ là ngôn ngữ lập trình cấp thấp giúp cải thiện việc quản lý mô hình AI trong sản xuất. Và, mặc dù C ++ có thể không phải là lựa chọn đầu tiên cho các lập trình viên AI, nhưng điều đáng chú ý là nhiều khuôn khổ học máy và sâu được phát triển bằng C ++.
TensorFlow, khuôn khổ học máy phổ biến nhất, được viết bằng C ++. Nó cũng được sử dụng để xây dựng Kiến trúc phù hợp để Nhúng tính năng nhanh khung học sâu (Cà phê).
3. Ngôn ngữ lập trình R
R là ngôn ngữ chuẩn được sử dụng thường xuyên nhất và nó được thiết kế chủ yếu để phân tích thống kê và hiển thị dữ liệu đồ họa. Nó là một ngôn ngữ lập trình phổ biến trong số các nhà khai thác dữ liệu và các nhà thống kê. Nó là mã nguồn mở và có một cộng đồng AI khá lớn. R đặc biệt hiệu quả cho nghiên cứu Trí tuệ nhân tạo kết hợp phân tích chuỗi thời gian, kiểm tra thống kê, mô hình tuyến tính và phi tuyến và phân nhóm.
Ngôn ngữ này hướng đối tượng, có thể mở rộng và cho phép các đối tượng được điều khiển bởi các ngôn ngữ khác. Hiệu quả của R trong xử lý và phân tích dữ liệu là một trong những lợi thế quan trọng nhất của nó. Nó cũng có kỹ năng vẽ biểu đồ tuyệt vời. Mặt khác, R rất khó học. Nó chậm chạp và có lỗi bảo mật.
Các gói mở rộng nên được xem xét nhiều hơn các khả năng chung của R. Các gói như Gmodels, RODBC, OneR và Tm cung cấp hỗ trợ rộng rãi cho các hoạt động của Học máy. Khi bạn bắt đầu học, bạn sẽ thấy rằng thống kê là nền tảng của AI và ML. Trạng thái nguồn mở của R cho biết rằng nó được sử dụng miễn phí. Nó có một cơ sở người dùng khá lớn.
4. JAVA
Ngôn ngữ lập trình Java là ngôn ngữ lập trình cấp cao, có mục đích chung, lập trình hướng đối tượng ngôn ngữ. Cú pháp của Java có thể so sánh với cú pháp của ngôn ngữ C và C ++; tuy nhiên, Java có nghĩa là độc lập và có phụ thuộc tối thiểu. JAVA được cho là ngôn ngữ được sử dụng rộng rãi nhất trên hành tinh cho nhiều hoạt động khác nhau, AI là một trong số đó.
Sự tồn tại của Công nghệ Máy ảo là lợi thế quan trọng nhất của việc sử dụng ngôn ngữ lập trình JAVA. Chính xác thì JVM làm gì? Máy ảo Java đơn giản hóa quá trình triển khai, giúp bạn tiết kiệm thời gian và năng lượng từ việc biên dịch ứng dụng nhiều lần.
Dữ liệu lớn và AI được liên kết chặt chẽ và các khung Dữ liệu lớn nổi bật nhất, chẳng hạn như Fink, Hadoop, Hive và Spark, được viết bằng Java. Nó cũng cung cấp một số khuôn khổ phát triển AI, bao gồm Weka, Java-ML, H2O, DeepLearning4j và MOA, OenNLP, Kubeflow, thư viện Deep Java, Neuroph.
5. Scala
Scala là một ngôn ngữ lập trình được định kiểu tĩnh, cấp cao, hướng đối tượng và chức năng. Nó được tạo ra với mục đích thu được những lợi ích của Java trong khi giảm thiểu một số sai sót của nó. Scala đã tạo ra một phương pháp tốt hơn để xây dựng phần mềm thông minh bằng cách sử dụng môi trường Máy ảo Java (JVM). Nó tương thích với Java và JavaScript và giúp phát triển dễ dàng hơn, nhanh hơn và hiệu quả hơn
Scala đã trở thành một thành phần thiết yếu của các hệ thống phân tích dữ liệu như Apache Flink, Apache Spark, Apache Kafka và Akka Stream là kết quả của những đặc điểm này. Hạn chế chính của Scala bao gồm thiếu sự hỗ trợ của cộng đồng, hạn chế áp dụng, hạn chế về khả năng tương thích ngược và đường cong học tập cao.
Breeze là công cụ học máy phổ biến nhất cho Scala. Thư viện này kết hợp chức năng của Matlab và thư viện NumPy của Python. Nó phát sinh từ sự hợp nhất của dự án ScalaNLP và Scala. Breeze bao gồm nhiều khả năng tính toán cần thiết để tạo ra các hệ thống AI hiện tại.
6. Julia
Julia là một sản phẩm cao cấp khác chưa nhận được sự công nhận hoặc hỗ trợ từ cộng đồng. Tuy nhiên, các tính năng của nó không làm bạn thất vọng. Ngôn ngữ lập trình này hữu ích cho nhiều công việc khác nhau, nhưng nó vượt trội về số lượng và phân tích dữ liệu.
Julia là một sản phẩm cao cấp khác chưa nhận được sự công nhận hoặc hỗ trợ từ cộng đồng. Tuy nhiên, các tính năng của nó không làm bạn thất vọng. Ngôn ngữ lập trình này hữu ích cho nhiều công việc khác nhau, nhưng nó vượt trội về số lượng và phân tích dữ liệu.
Julia cung cấp DataFrames để xử lý các bộ dữ liệu và tiến hành các phép biến đổi dữ liệu điển hình cho phân tích thống kê và khoa học dữ liệu. Các gói JuliaGraphs cho phép bạn làm việc với dữ liệu tổ hợp. Julia hoạt động tốt với cơ sở dữ liệu sử dụng trình điều khiển JDBC, ODBC và Spark. Nó là ngôn ngữ lý tưởng để tạo Học kĩ càng mã trên chương trình phụ trợ. jl và Flux.jl là công cụ gốc của Julia, cực kỳ mạnh mẽ cho Học máy và Trí tuệ nhân tạo.
7. CHỈ
Rust là một ngôn ngữ lập trình đa mô hình ưu tiên tốc độ, an toàn và đồng thời. Rust có cú pháp tương đương với C ++, mặc dù nó an toàn về bộ nhớ hơn đáng kể. Không được phép sử dụng con trỏ rỗng, con trỏ treo và chủng loại dữ liệu. Bộ nhớ và các tài nguyên khác được xử lý bằng một phương pháp chuyên biệt cung cấp khả năng quản lý có thể dự đoán trước với chi phí thấp, thay vì thông qua thu gom rác tự động.
Trong cuộc khảo sát hàng năm dành cho các nhà phát triển của StackOverflow, ngôn ngữ lập trình mã nguồn mở được mệnh danh là phổ biến nhất. Nhiều doanh nghiệp CNTT sử dụng các nguyên tắc Rust trong các dự án của họ. Microsoft đã sử dụng các nguyên tắc Rust trong dự án Verona mã nguồn mở của mình. Rust được coi là một ngôn ngữ thử nghiệm để lập trình cơ sở hạ tầng an toàn.
Rust là một ngôn ngữ khó học vì nó cần sự hiểu biết về các ý tưởng lập trình hướng đối tượng. Kết quả là nó có một trình biên dịch chậm chạp và các tệp nhị phân khổng lồ. Chỉ có một số thư viện học máy được phát triển rõ ràng trong Rust. Tuy nhiên, nhiều ràng buộc chung học máy các khung công tác, chẳng hạn như PyTorch hoặc TensorFlow, có sẵn cho các nhà phát triển.
8. nói ngọng
Kể từ những năm 1960, Lisp đã được sử dụng rộng rãi cho nghiên cứu khoa học trong các lĩnh vực ngôn ngữ tự nhiên, chứng minh định lý và giải pháp cho các vấn đề Trí tuệ nhân tạo. Lisp ban đầu được thiết kế như một ngôn ngữ toán học thực tế để lập trình, nhưng nó nhanh chóng trở thành một lựa chọn phổ biến trong số các nhà phát triển AI.
Đáng nói hơn, người tạo ra Lisp (John McCarthy) là một nhân vật lớn trong lĩnh vực AI và phần lớn công việc của ông đã được thực hiện trong một thời gian dài.
Động lực chính để phát triển Lisp là thiết lập một biểu diễn toán học khả thi trong mã. Vì lợi thế nội tại này, nó nhanh chóng trở thành ngôn ngữ được lựa chọn cho nghiên cứu AI. Nhiều khái niệm khoa học máy tính, chẳng hạn như đệ quy, cấu trúc dữ liệu cây và nhập động, đã được phát minh trong Lisp.
Lisp cực kỳ hiệu quả và cho phép thực thi chương trình rất nhanh chóng. Các chương trình Lisp nhỏ hơn, thiết kế nhanh hơn, hoạt động nhanh hơn và dễ bảo trì hơn C ++ hoặc Java các ứng dụng.
9. Lời mở đầu
Prolog, một trong những ngôn ngữ lập trình sớm nhất, là một khuôn khổ phức tạp hoạt động với ba yếu tố: sự kiện, quy tắc và mục tiêu. Một nhà phát triển phải xác định cả ba phần trước khi Prolog có thể xây dựng mối quan hệ giữa chúng để đạt được một kết luận cụ thể bằng cách kiểm tra các sự kiện và quy tắc.
Prolog có khả năng hiểu và đối sánh các mẫu, tìm kiếm và cấu trúc dữ liệu một cách hợp lý, đồng thời tự động bẻ khóa lại một quy trình để khám phá ra một con đường tốt hơn. Nhìn chung, ứng dụng tốt nhất của ngôn ngữ này trong AI là để giải quyết vấn đề, nơi Prolog tìm kiếm giải pháp — hoặc một vài giải pháp.
Do đó, nó được sử dụng trong chatbots và trợ lý ảo như Watson của IBM. Prolog có thể không đa dạng hoặc đơn giản để sử dụng như Python hoặc Java, nhưng nó có thể khá hữu ích. Prolog đã được sử dụng để phát triển một số thư viện AI. Ví dụ, Zamia-AI là một khuôn khổ cung cấp các thành phần và công cụ để phát triển các hệ thống xử lý ngôn ngữ tự nhiên và giọng nói nguồn mở.
Dựa trên Prolog học máy gói dữ liệu mlu, cplint và cplint cũng rất hữu ích để xây dựng trí tuệ nhân tạo.
Kết luận
Việc tích hợp phần mềm AI vào một môi trường kinh doanh vốn đã đa dạng đòi hỏi phải sử dụng một loạt các công cụ lập trình, chẳng hạn như một số ngôn ngữ, khuôn khổ và thư viện. Những công nghệ này thường đòi hỏi trình độ năng lực và chuyên môn đặc biệt.
Tất cả các ngôn ngữ được đề cập ở trên đều là sự lựa chọn tuyệt vời cho các dự án Trí tuệ nhân tạo. Nó chỉ đơn giản là vấn đề lựa chọn dự án lý tưởng cho nhu cầu của bạn. Với sự hiểu biết cơ bản về dự án, bạn có thể chọn ngôn ngữ phù hợp nhất và tăng hiệu quả của công ty bạn. Chúc may mắn với dự án AI tiếp theo của bạn!
Bình luận