با مقاله معرفی 9 زبان‌ برنامه‌ نویسی قدرتمند برای پروژه‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین هوش مصنوعی مجموعه‌ ای کم‌ نظیر از قابلیت‌ها و توانمندی‌ها را در اختیار توسعه‌دهندگان برنامه‌های کاربردی قرار می‌دهد. توسعه‌دهندگان می‌توانند از مزایای یادگیری ماشین یا یادگیری عمیق برای ساخت مکانیزم‌های جست‌وجوی هوشمندانه، ساخت پروفایل‌های کاربری سفارشی، پیاده‌سازی فرامین صوتی در برنامه‌های کاربردی یا تعامل با دستیاران هوشمند در برنامه‌های خود استفاده کنند و به این ترتیب عملکردهای برنامه کاربردی خود را بهبود بخشند.

توسعه‌دهندگان می‌توانند از قابلیت‌های یادگیری ماشین در نرم‌افزارهای کاربردی به شکلی استفاده کنند تا برنامه‌ها ببینند، بشنوند و از خود واکنش‌های هوشمندانه نشان دهند. با گسترش فناوری‌هایی همچون یادگیری ماشین و حضور ملموس آن‌ها در زندگی بشر برخی مهارت‌های برنامه‌نویسان نظیر تبحر در حل مسائل، درک چگونگی کارکرد سامانه‌های فنی و بهینه‌سازی آن‌ها اهمیت بیشتری پیدا می‌کند.

هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی Artificial intelligence شاخه‌ای از علوم کامپیوتر است که در آن به ساخت ماشین‌هایی هوشمند پرداخته می‌شود که مانند انسان‌ها عمل می‌کنند و واکنش انجام می‌دهند.یک عامل هوشمند، سیستمی است که با شناخت محیط اطراف خود، شانس موفقیت خود را پس از تحلیل و بررسی افزایش می‌دهد. هوش مصنوعی در آینده‌ای نه چندان دور زندگی بیشنر انسان‌ها را تحت تاثیر قرار خواهد داد. بنا بر تحقیق معتبر دانشگاه آکسفورد که در سال ۲۰۱۳ انجام گرفته است؛ ۴۷ درصد از کل جایگاه‌های شغلی ایالات متحده در سال ۲۰۳۰ به شکل اتوماسیون و بدون حضور انسان انجام می‌گیرند. همچنین برنامه‌نویسان و مهندسان نرم‌افزار در ۲۰ سال آینده تنها ۸ درصد امکان اتوماسیون شغلشان وجود دارد. محققین براین باوراند که نهایتا مهندسان نرم‌افزار روزی با برنامه‌ای هوشمند جایگزین خواهند شد؛ برنامه ای که می‌تواند کدها را خود کپی کند، بنویسد و آن‌ها را بهبود بخشد. در این مقاله به معرفی 9 زبان‌ برنامه‌ نویسی قدرتمند برای پروژه‌های هوش مصنوعی خواهیم پرداخت.

کاربردهای هوش مصنوعی

امروزه نیز می‌توان کاربرد‌های هوش مصنوعی‌ را در زندگی روزمره مشاهده کرد. برای مثال برخی از چراغ‌های راهنمایی رانندگی هوشمند با محاسبه زمان مورد نیاز برای توقف خودرو‌ها در پشت چراغ قرمز از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند. غلط یاب‌ گوشی‌های هوشمند کلماتی را که نادرست نوشته شده‌اند را شناسایی و آن را با کلمه‌ی درست جایگذاری می‌کنند. آن‌ها شیوه نگارش شما را یاد می‌گیرند و کلماتی مناسب را برای تکمیل جمله ارائه می دهند. دستیار‌های صوتی گوگل (Google Now) ، اپل (Siri) و مایکروسافت (Cortana) به سوالات و درخواست‌های شما پاسخ می‌دهند و در هنگام رانندگی تنها با گوش سپردن به سخنان شما؛ برای دوستانتان پیامک می نگارد و ارسال می‌کند . همچنین با شناختی که از شما دارند (مانند سلیقه) به بررسی رستوران‌های نزدیک مورد علاقه شمامی‌پردازند و بهترین رستوران را پیشنهاد می‌دهند.

همچنین برخی از موتور‌های جستجوگر مانند گوگل شیوه جستجو نمودن شما را یاد می‌گیرند و متناسب با آنچه که به دنبال آن می‌گردید، نتایج را سفارش سازی می‌کنند. به تبلیغات هوشمند گوگل نیز می‌‌توان اشاره کرد: کافی است یک اپلیکیشن را از فروشگاه اپلیکیشن گوگل (Google Play) دانلود و یا فیلمی را از یوتیوب نگاه کنید تا تبلیغات مرتبط با آن‌ها را در سایت‌هایی که از کد‌های تبلیغاتی گوگل استفاده می‌کنند مشاهده کنید. اپلیکیشن و سایت فیسبوک را نیز می‌توان به عنوان یکی از سایت‌هایی نام برد که با استفاده از هوش مصنوعی، تبلیغات خود را برای کاربران هدفمند نموده و باعث شده است تا سودی چند برابر به دست آورد.

از دیگر کاربرد‌های هوش مصنوعی می‌توان تطابق دادن اثر انگشت‌ها یا چهره‌ها برای باز نمودن قفل امنیتی گوشی‌های هوشمند را نام برد. در حال حاضر نرم افزار‌هایی با استفاده از یادگیری ماشینی ساخته شده‌اند که قادر به تشخیص و توصیف اجسام درون تصویر و تشخیص حالات (احساسات) از روی صورت هستند. شرکت‌های بزرگی مانند گوگل و مایکروسافت نیز اقدام‌هایی در مورد توسعه‌ی پروژه‌هایی مانند سیستم تشخیص اجسام درون تصویر نیز انجام داده‌اند؛ اما تا به حال آن را برای استفاده عموم منتشر نکرده اند. از معروف‌ترین پروژه‌های بینایی ماشین با قابلیت تشخیص اشیاء، می‌توان پروژه‌ی Image Identification شرکت Wolfram را نام برد که برای استفاده عموم به صورت آنلاین منتشر شده است.

معرفی 9 زبان‌ برنامه‌ نویسی قدرتمند برای پروژه‌های هوش مصنوعی

زبان‌های مختلفی برای کار با الگوریتم‌های برنامه‌ نویسی وجود دارند، اما توسعه‌دهندگان بهتر است به سراغ یادگیری چه زبان‌هایی بروند تا از مزایای فراوان هوش مصنوعی بهره‌مند شوند؟ بدون شک به زبانی نیاز است که از انواع مختلفی از کتابخانه‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق پشتیبانی کند، سرعت و عملکرد خوبی داشته باشد، از ابزارهای مفید پشتیبانی کند، جامعه بزرگی از برنامه‌نویسان از آن پشتیبانی کنند و به خوبی از بسته‌ها و چارچوب‌های کمکی استفاده کند. در این مقاله با شش زبان برنامه‌نویسی برتر برای توسعه هوش مصنوعی آشنا خواهید شد. برخی از این زبان‌های برنامه‌ نویسی در حال پیشرفت و گسترش هستند در حالی که برخی دیگر پیشرفت خاصی نداشته‌اند، اما عملکرد قابل قبولی در این زمینه دارند. 8 زبان‌ برنامه‌ نویسی قدرتمند برای پروژه‌های هوش مصنوعی عبارتند از :

1. زبان برنامه نویسی پایتون
2. زبان برنامه نویسی سی پلاس پلاس
3. زبان برنامه نویسی جاوا
4. زبان برنامه نویسی سی شارپ
5. برنامه نویسی جاوا اسکریپت
6. زبان برنامه نویسی سوئیف
7. زبان برنامه نویسی R
8. زبان برنامه نویسی لوا
9. زبان برنامه نویسی Julia

پایتون (Python) برای پروژه های هوش مصنوعی

زمانی که صحبت از برنامه‌ نویسی هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و علم داده‌ها به میان می‌آید پایتون اولین زبانی است که به آن اشاره می‌شود. پایتون در زمینه‌های مختلف حرف‌های زیادی برای گفتن دارد. به دلیل ترکیب نحوی، ساختار منطقی و سادگی که دارد به‌طور گسترده توسط برنامه‌نویسان، به ویژه در زمینه یادگیری ماشین و ایجاد شبکه‌های عصبی استفاده می‌‌شود. اگر حوزه فعالیت شما هوش مصنوعی است، پایتون ایده‌آل‌ترین زبان برنامه‌ نویسی برای انجام این‌کار است. توسعه‌دهندگانی که پایتون را به عنوان زبان برنامه‌ نویسی در حوزه هوش مصنوعی انتخاب کرده‌اند باید به یک نکته مهم دقت کنند. با آغاز سال 2020 میلادی انتخاب پایتون 2 یا پایتون 3 به یک مسئله مهم تبدیل خواهد شد، زیرا بیشتر کتابخانه‌های بزرگ و مطرح از پایتون 3 پشتیبانی می‌کنند و ممکن است برخی از توسعه‌دهندگان کتابخانه‌های کاربردی در حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین پشتیبانی از پایتون 2 را متوقف کنند و به‌طور کامل روی پایتون 3 متمرکز شوند. با توجه به این‌که ساخت یک پکیج پایتون کار سختی است و می‌بایست راه‌حل‌های متفاوت به روش‌هایی متفاوت تقسیم‌بندی شوند، توسعه‌دهندگان می‌توانند در 95% موارد از آناکواندا استفاده کنند و وقت خود را صرف مسائل جانبی نکنند.

کتابخانه‌های ریاضی و آماری موجود در پایتون به نسبت زبان‌های دیگر بی نظیر هستند. NumPy به اندازه‌ای فراگیر شده که تقریبا به یک API استاندارد برای عملیات تانسور تبدیل شده است. در ارتباط با تحلیل، پردازش و بصری‌سازی، کتابخانه Pandas به بهترین شکل قدرت و انعطاف‌پذیری زبان R را به پایتون آورده است. برای پردازش زبان طبیعی (NLP) ابزارهای توانمند NLTK و SpaCy در اختیار توسعه‌دهندگان قرار دارند. در حوزه برنامه‌نویسی مدل‌ها و الگوریتم‌های یادگیری ماشین چارچوب منحصر به‌فرد Scikit-learn در اختیار توسعه‌دهندگان قرار دارد و زمانی که صحبت از یادگیری عمیق به میان می‌آید تمام کتابخانه‌های موجود همچون تنسورفلو، پای‌تورچ، Chainer،Apache ،MXNet ، Theano و نمونه‌های مشابه به بهترین شکل از برنامه‌ نویسان پایتون پشتیبانی می‌کنند.

اگر در زمینه یادگیری عمیق پیشرفته با (/arXiv (https://arxiv.org آشنا باشید، به خوبی می‌دانید که بیشتر مطالب و مقالات ارائه شده به زبان پایتون نوشته شده‌اند. در حالی که IPython به Jupyter Notebook تبدیل شده، اغلب کاربران Jupyter همچنان از پایتون استفاده می‌کنند. در مبحث پیاده‌سازی مدل‌ها، ظهور معماری‌های میکروسرویس و فناوری‌هایی مانند Seldon Core بیان‌گر این موضوع هستند که این روزها پیاده‌سازی مدل‌های پایتون در یک پروژه راحت‌تر از گذشته شده‌اند. پایتون زبانی است که در خط مقدم تحقیقات هوش مصنوعی قرار دارد و بیشترین فریم‌ورک‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق مرتبط با این زبان هستند و تقریبا همه متخصصان هوش مصنوعی به سراغ آن می‌روند. به همین دلایل می‌توان پایتون را اولین زبان برنامه‌ نویسی هوش مصنوعی دانست. وب سایت پایتون

برنامه نویسی سی پلاس پلاس (++C) برای پروژه های هوش مصنوعی

درست است که سی پلاس پلاس اولین زبان برنامه‌ نویسی نیست که برای ساخت یک اپلیکیشن هوش‌مصنوعی استفاده می‌شود، اما وقتی که به حداکثر عملکرد یک سیستم نیاز است (شبیه به زمان‌هایی که صحبت از یادگیری عمیق به میان می‌آید و نیاز دارید تا مدل‌های خود را روی سیستم‌هایی با منابع محدود اجرا کنید) سی پلا‌س‌پلاس مهم‌ترین گزینه پیش روی توسعه‌دهندگان است. خوشبختانه کدنویسی با ++C مدرن به سختی و پیچیدگی گذشته نیست. شما می‌توانید با استفاده از کتابخانه‌هایی مثل کودا شرکت انودیا کدهایی بنویسید که مستقیما روی پردازنده گرافیکی اجرا ‌شوند یا می‌توانید برای دستیابی به APIهای سطح بالا و انعطاف‌پذیر از TensorFlow یا PyTorch استفاده کنید.

هر دو مورد اجازه می‌دهند تا مدل‌های تولید شده در پایتون (یا TorchScript که زیرمجموعه‌ای از پایتون است) را بارگیری کنید، آ‌ن‌ها را به‌طور مستقیم در سی‌ پلاس‌ پلاس اجرا کنید و ضمن حفظ انعطاف‌پذیری در توسعه به یک عملکرد سریع و باثبات دست پیدا کنید. به‌طور خلاصه سی‌پلاس‌پلاس به بخش مهمی‌ از ابزارهای مورد نیاز برای توسعه اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی لبه تبدیل شده که می‌توان برنامه‌های ساخته شده به این زبان را روی سامانه‌های کوچک توکار یا کلاسترهای عظیم اجرا کرد. هوش مصنوعی در لبه (AI at the edge) به این معنا است که دقیق بودن دیگر به تنهایی کافی نیست و توسعه‌دهندگان باید در کار خود حرفه‌ای و سریع باشند. وب سایت سی پلاس پلاس

برنامه نویسی جاوا (Java) برای پروژه های هوش مصنوعی

زبان‌های خانواده JVM (شامل Java ،Scala ،Kotlin ، Clojure و غیره) به یکی از بهترین انتخاب‌ها در حوزه ساخت و توسعه برنامه‌های هوش مصنوعی تبدیل شده‌اند. شما برای تمام بخش‌های مورد نیاز یک برنامه کاربردی که ممکن است عملکردی هوشمندانه داشته باشند به مجموعه‌ای غنی از کتابخانه‌های قدرتمند دسترسی دارید. مهم نیست به دنبال پردازش زبان طبیعی (CoreNLP)، عملیات تانسور (ND4J) یا یادگیری عمیق مبتنی بر پردازنده گرافیکی (DL4J) باشید، در تمامی موارد زبان‌های خانواده JVM پاسخ‌گوی نیازها هستند. توسعه‌دهندگان به راحتی به پلتفرم‌های بزرگ داده‌ها همچون Apache Spark و Apache Hadoop دسترسی دارند.

جاوا زبانی است که توسط بیشتر سازمان‌ها برای ساخت برنامه‌های سازمانی استفاده می‌شود و به عبارت دقیق‌تر به یک زبان برنامه‌ نویسی سازمانی تبدیل شده است. ساختارهای جدیدی که در نسخه 8 جاوا و نسخه‌های بعد از آن قرار گرفته‌اند به برنامه‌نویسان اجازه داده‌اند ساده‌تر و روان‌تر از گذشته از جاوا استفاده کنند. در نسخه‌های جدید دیگر خبری از پیچیدگی‌ها و دردسرهای رایج نیست. ساخت یک اپلیکیشن هوش مصنوعی با جاوا شاید کمی‌ خسته کننده باشد، اما جاوا به خوبی از عهده کار بر می‌آید و اجازه می‌دهد از تمام زیرساخت‌های موجود در این زبان برای توسعه و برنامه خود استفاده کنید. وب سایت جاوا

برنامه نویسی سوئیفت (Swift) برای پروژه های هوش مصنوعی

با معرفی Swift For TensorFlow که آخرین و بهترین ویژگی‌های TensorFlow را به خدمت گرفته و همچنین امکان وارد کردن کتابخانه‌های پایتون به همان شکلی که یک توسعه‌دهنده در پایتون از آن استفاده می‌کند در نظر گرفته شده، سوئیفت به یک زبان مناسب برای توسعه هوش مصنوعی تبدیل شده است. گروه (Fastai (https://www.fast.ai مشغول کار روی طراحی کتابخانه معروف خود ویژه زبان سوئیفت هستند و به توسعه‌دهندگان وعده داده‌اند که بهینه‌سازی‌ها و اجرای مدل‌های زیادی با انتقال تنسورهای هوشمند به کامپایلر LLVM در دسترس‌شان قرار خواهد گرفت، البته کتابخانه‌ای که قرار است در دسترس توسعه‌دهندگان قرار گیرد، آمادگی لازم برای تولید یک محصول را ندارد، اما ممکن است راه برای ساخت نسل بعدی مدل‌های یادگیری عمیق هموار شود.
به همین دلیل ایده بدی نیست در مورد تحولات پیرامون سوئیفت و توانایی این زبان در ساخت برنامه‌های هوش مصنوعی اطلاعاتی کسب کنید. وب سایت سوئیفت

برنامه نویسی R برای پروژه های هوش مصنوعی

R در انتهای فهرست ما قرار دارد و شاید برای بیشتر خوانندگان نام‌آشنا نباشد. R زبان مورد علاقه دانشمندان علم داده‌ها است. به اعتقاد برخی از برنامه‌ نویسان، زبان R به دلیل رویکرد دیتافریم‌ محوری که دارد کمی‌ گیج‌کننده است. اگر تیم تحت سرپرستی شما متشکل از توسعه‌دهندگان R است، معقول به نظر می‌رسد تا از یکپارچه‌سازی این زبان با TensorFlow، Keras یا H2O برای انجام تحقیقات، نمونه‌سازی و آزمایش استفاده کنید. دقت کنید به دلیل نگرانی‌هایی که پیرامون اجرا و عملکرد وجود دارد، زبان R برای ساخت یک محصول مستقل هوش مصنوعی پیشنهاد نمی‌شود. وب سایت R

برنامه نویسی لوا (Lua) برای پروژه های هوش مصنوعی

چند سال پیش به واسطه فریم‌ورک Torch که یکی از معروف‌ترین کتابخانه‌های یادگیری ماشین برای تحقیق و تولید محصول است، Lua در دنیای هوش مصنوعی مطرح شد. اگر به بررسی تاریخچه الگوهای یادگیری عمیق بپردازید اغلب منابعی پیدا می‌کنید که از Torch و کدهای Lua استفاده کرده‌اند. پروژه‌هایی که در مخازن قدیمی‌ گیت‌هاب پیدا می‌شوند. وب سایت لوا

برنامه نویسی Julia برای پروژه های هوش مصنوعی

Julia یک زبان برنامه‌ نویسی با عملکرد بالا است که روی محاسبات عددی تمرکز دارد و همین ویژگی باعث می‌شود تا برای انجام محاسبات سنگین ریاضی هوش مصنوعی مناسب باشد. اگر چه در حال حاضر نمی‌توان جولیا را به عنوان یک زبان معروف در نظر گرفت، اما فریم‌ورک‌هایی مثل TensorFlow.jl و Mocha که برای این زبان آماده شده‌اند به خوبی از یادگیری عمیق پشتیبانی می‌کنند