معرفی ۵ زبان برنامه نویسی برای هوش مصنوعی اکوموتیو

این زبان بهت اجازه می‌ده که قواعد، روابط و حقایق رو به روشی ساده تعریف کنی که این ویژگی برای ساخت پایگاه‌های دانشی توی سیستم‌های هوش مصنوعی خیلی کارآمده. این زبان در اصل یه زبان اسکریپت‌نویسی سمت کاربره که مستقیماً روی مرورگر کاربران اجرا می‌شه. بنابراین، می‌تونه به انجام محاسبات مختلف کمک کنه و عملکرد برنامه‌های AI رو بهبود بده. درست استنتاج‌کردن، گاهی بخشی از عقلانی عمل کردنه، چون یکی از راه‌های عمل عقلانی اینه که نتیجه‌گیری کنیم یه عمل خاص بهترین گزینه‌ست و بعد طبق اون نتیجه‌گیری عمل کنیم. بااین‌حال، راه‌های دیگه‌ای هم برای عمل عقلانی وجود داره که لزوماً شامل استنتاج نمی‌شه.

در حال حاضر، پایتون در همه حوزه‌های هوش مصنوعی، از داده‌کاوی تا بینایی ماشین و پردازش زبان طبیعی، به‌صورت گسترده استفاده می‌شود. کتابخانه‌های مثل تنسورفلو، کرس، پای‌تورچ و سایکیت-‌لرن از مشهورترین کتابخانه‌های پایتون هستند که در هوش مصنوعی استفاده می‌شوند. اگر پروژه شما نیاز به ترکیب ابزارهای مختلف دارد، زبانی را انتخاب کنید که با سایر پلتفرم‌ها و کتابخانه‌ها به‌خوبی سازگار باشد. زبان‌هایی مانند سی‌پلاس‌پلاس می‌توانند کتابخانه‌هایی را که در زبان‌های دیگر توسعه یافته‌اند، بپذیرند. جاوااسکریپت نیز می‌تواند به شما کمک کند تا API‌های در حال اجرا روی فریم‌ورک‌های کاملاً متفاوت را ترکیب کنید.

الان جاوا اسکریپت، پایتون و جاوا پرطرفدارترین زبان‌ها هستن و کلی کاربر فعال دارن. اگه تازه‌کار هستی، شاید بهترین کار این باشه که زبانی رو انتخاب کنی که جامعه کاربری بزرگی داره. جاوااسکریپت برای اجرای اپلیکیشن‌های بلادرنگ مثل دستیارهای مجازی، چت‌بات‌ها و سیستم‌های پیشنهاددهی خیلی مفیده. با جاوا اسکریپت می‌تونی خدمات و قابلیت‌های AI رو از طریق API‌ها توی وب اپلیکیشن‌ها پیاده‌سازی کنی. آر بیشتر در پروژه‌های آماری و تحلیل داده‌ها استفاده می‌شود، اما در زمینه هوش مصنوعی نیز جایگاه خود را دارد. با تمام این تفاصیل، گوگل گزارش داد که هیچ نشانه‌ای از توسعه یافتن قابلیت‌های جدید هکرهای به کمک هوش مصنوعی مشاهده نشده است.

یادگیری آن آسان بوده، جامعه بزرگی از توسعه‌دهندگان دارد و دارای مجموعه گسترده‌ای از چارچوب‌ها، کتابخانه‌ها و پایگاه‌های کد است. با این حال، پایتون ممکن است کند باشد و سینتکس آسان آن ممکن است عادت‌های بدی را به برنامه‌نویسان بیاموزد. 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.

مثلاً عقب کشیدن دست از روی یه اجاق داغ، یه واکنش انعکاسیه که معمولاً موفق‌تر از واکنشیه که بعد از کلی فکر و تحلیل انجام می‌دیم. منطق‌دان‌های قرن نوزدهم یه سیستم دقیق برای بیان گزاره‌ها درباره اشیا و روابط بینشون ایجاد کردن. رویکرد منطق‌گرا در هوش مصنوعی امیدوار بود باتکیه‌بر چنین برنامه‌هایی، سیستم‌های هوشمند بسازه. با وجود تمامی مزایای این هوش مصنوعی، پیاده‌سازی این فناوری نیازمند زیرساخت‌های قوی و تیم‌های متخصص است. همچنین، هزینه‌های مرتبط با استفاده از این فناوری ممکن است برای شرکت‌های کوچک چالش‌برانگیز باشد.

یکی از نقاط قوت پایتون، پشتیبانی قوی از ماتریس‌ها و محاسبات علمی است که به لطف کتابخانه‌هایی مانند NumPy فراهم می‌شود. این ویژگی‌ها زیرساختی با عملکرد بالا برای الگوریتم‌های مختلف هوش مصنوعی از جمله مدل‌های آماری و شبکه‌های عصبی ارائه می‌دهد. شایان‌ذکر است که فهرست زبان های برنامه نویسی هوش مصنوعی بالا کامل نیست و در این فهرست می‌توان زبان های دیگری نیز قرار داد. لیسپ در اواخر دهه ۱۹۵۰ ایجاد شد و تبدیل به یکی از قدیمی‌ترین زبان‌های برنامه نویسی شد که هنوز هم کاربرد دارد. لیسپ به دلیل سینتکس منحصر به فرد و پشتیبانی قدرتمندش جز زبان‌های برنامه‌نویسی کاربردی شناخته می‌شود.

متلب در عملیات ماتریس، تجسم داده‌ها و توسعه الگوریتم برتری دارد و آن را به انتخابی ارجح در حوزه‌های دانشگاهی و مهندسی تبدیل می‌کند. Haskell یک زبان برنامه نویسی کاملا کاربردی است که برای کارهایی که به سطوح بالایی از دقت و صحت ریاضی نیاز دارند، مانند تأیید رسمی و توسعه الگوریتم پیچیده، مناسب می‌کند. سیستم نوع بیانی Haskell و تاکید بر تغییر ناپذیری به توسعه دهندگان کمک می‌کند تا کد قوی و بدون خطا بنویسند، که در برنامه های کاربردی هوش مصنوعی که به محاسبات دقیق و قابل اعتماد نیاز دارند، سودمند است. با این حال، موقعیت خاص هسکل و منحنی یادگیری دشوار آن می تواند مانعی برای پذیرش گسترده آن در هوش مصنوعی باشد. آینده توسعه هوش مصنوعی با پیشرفت‌های مستمر در یادگیری ماشینی، پردازش زبان طبیعی و سایر زمینه‌ها امیدوارکننده به نظر می‌رسد.

در ادامه بهترین زبان های برنامه نویسی هوش مصنوعی را معرفی خواهیم کرد و به این مسئله که چه زبان های برنامه نویسی برای هوش مصنوعی وجود دارد، خواهیم پرداخت. علاوه بر این، جاوا به دلیل آزادی پلتفرم و پشتیبانی از محاسبات توزیع‌شده، جایگزین محبوبی برای ایجاد برنامه‌های هوش مصنوعی است که در چندین دستگاه اجرا می‌شوند. با توجه به پذیرش جاوا در توسعه سازمانی، جامعه توسعه‌دهندگان جاوا و حجم بالای متریالی که در دسترس قرار می‌گیرد، برای کسانی که مایل به شروع توسعه هوش مصنوعی در جاوا هستند انتخاب مناسبی است. به طور کلی، سیستم‌های هوش مصنوعی با دریافت مقادیر زیادی از داده‌های آموزشی برچسب‌گذاری‌شده، تجزیه و تحلیل داده‌ها برای همبستگی‌ها و الگوها و استفاده از این الگوها برای پیش‌بینی وضعیت‌های آینده کار می‌کنند. یادگیری عمیق، زیرشاخه‌ای از یادگیری ماشینی، در سال‌های اخیر به لطف اثربخشی شبکه‌های عصبی شهرت زیادی پیداکرده است.

محققانی که می‌خواهند تحلیل‌های پیچیده داده‌ها را انجام دهند یا مدل‌های پیش‌بینی ایجاد کنند، اغلب از آن به دلیل رابط کاربرپسند و قابلیت‌های تحلیل آماری قوی استفاده می‌کنند. سری‌های GPT OpenAI، از جمله GPT-3 و GPT-4، برخی از پیشرفته‌ترین مدل‌های زبانی موجود هستند. پایتون زبان برنامه نویسی اولیه است که در توسعه و آموزش مدل های GPT استفاده می شود. PyTorch، یک چارچوب یادگیری ماشین منبع باز، به شدت برای ساخت و تنظیم دقیق این مدل ها استفاده می‌شود. این زبان تو توسعه هوش مصنوعی محبوب شده چون هم انعطاف‌پذیره، هم کارایی بالایی داره و هم قابلیت‌های سطح پایینی ارائه می‌ده که باعث می‌شه نرم‌افزار و سخت‌افزار سریع‌تر با هم تعامل داشته باشن. طبق اعلام گوگل، این مدل به کاربران کمک می‌کند تا حتی در پیچیده‌ترین وظایف با دقت و سرعت بیشتری پیش بروند.

تک‌کرانچ می‌نویسد که مدل جدید Gemini 2.0 Pro Experimental در‌حال‌حاضر به عنوان بخشی از طرح پرداختی Google One AI Premium برای کاربران Gemini Advanced منتشر شده است. در این بخش بصورت خیلی مختصر راه اندازی این هوش مصنوعی با استفاده از مدل Gemini flash را توضیح میدهم. توسعه اپلیکیشن‌های هوشمند اندروید با استفاده از ابزارهایی مانند Firebase ML Kit و TensorFlow Lite به‌سادگی امکان‌پذیر است. CodeT5 از مدل‌های زبان ترانسفورمر بهره می‌برد و برای بهبود کیفیت و تکمیل خودکار کد استفاده می‌شود. در این کد، ما یک مدل شبکه عصبی ساده با استفاده از Deeplearning4j در جاوا ساخته‌ایم.

پرولوگ یک زبان برنامه‌نویسی منطقی چند منظوره مبتنی بر مفاهیم هوش مصنوعی و زبان‌شناسی محاسباتی است. منطق‌گرا بودن این زبان آن را برای به‌کارگیری در بانک‌های اطلاعاتی، ریاضیات نمادین و زبان تجزیه به ابزاری سودمند تبدیل کرده است. این زبان سطح بالایی دارد که بهره‌وری پایتون را با عملکرد C++ ترکیب کرده و آن را به گزینه‌ای عالی برای توسعه‌دهندگانی که درحال کار روی برنامه‌های هوش مصنوعی هستند تبدیل می‌کند. ویژگی‌های برنامه نویسی‌شی گرا جاوا می‌تواند نوشتن کدهای ماژولار، قابل استفاده مجدد و مقیاس‌پذیر را آسان‌تر کند. پکیج Caret امکان ساخت، آموزش و تست مدل‌های یادگیری ماشین رو فراهم می‌کنه و با تنظیم خودکار پارامترها به برنامه‌نویس‌ها کمک می‌کنه تا عملکرد الگوریتم‌هاشون رو بهینه کنن. این زبان پر از ماژول‌ها و کتابخونه‌های داخلی مثل JUnit و Apache Commons هست که به‌طور چشمگیری زمان توسعه رو کاهش می‌دن و به ساخت برنامه‌های پرکاربرد کمک می‌کنن.

پکیج caret قابلیت‌های یادگیری ماشین را با گزینه‌های پیش‌پردازش و اعتبارسنجی تقویت می‌کند. از آنجایی که هوش مصنوعی به سرعت در حال پیشرفت است، هر روز زبان‌ها و ابزارهای جدیدتری وارد این حوزه می‌شوند. نکته مهم این است که هر زبانی ویژگی‌های خاص خود را دارد و انتخاب درست می‌تواند شما را به یک متخصص در حوزه هوش مصنوعی تبدیل کند. بنابراین، اگر به دنبال یادگیری این زبان‌ها هستید و می‌خواهید مهارت‌های خود را در هوش مصنوعی تقویت کنید، پیشنهاد می‌کنیم در دوره‌های آموزشی باترفلایلی شرکت کنید و از منابع آموزشی معتبر بهره‌مند شوید. سینتکس کاربرپسند پایتون و پشتیبانی کامیونیتی بزرگ آن را برای مبتدیان و توسعه دهندگان یک گزینه جذاب می‌کند.

البته بهترین عملکرد در زبان پایتون به چشم می‌خورد و ممکن است در سایر زبان‌ها با خطایی مواجه شوید. همچنین کدکس یک ابزار مولد است؛ در نتیجه امکانات چندانی در زمینه بررسی کدها و ارائه پیشنهادات به منظور بهبود آنها درون خود ندارد. کاربران قادر هستند تا دستورات خاصی را برای هوش مصنوعی Codiga تعریف کنند تا در هنگام بررسی کدها، آنها را درنظر بگیرند و از یافتن ایرادات تکراری یا غیرضروری، جلوگیری به عمل آورند. شخصی‌سازی‌های صورت گرفته با سایر اعضای تیم هم قابل اشتراک است تا تمامی افراد از استاندارد یکسانی، بهره‌مند شوند. متاسفانه سرویس مذکور از محیط‌های توسعه محدودی پشتیبانی می‌کند؛ اگرچه موارد محبوبی مثل ویژوال استودیو، JetBrains، گیت‌هاب و گیت‌لب در لیست دیده می‌شوند.

اگرچه خیلی از جاوا اسکریپت در حوزه AI استفاده نمی‌شود اما می‌توان آن را به عنوان نوعی زبان هوش مصنوعی شناخت. C++‎ به عنوان نوعی زبان برنامه نویسی پرطرفدار ظاهر می‌شود که به دلیل سرعت و کارایی قابل توجه آن مشهور است. قابلیت آن در اجرای سریع کد، آن را به گزینه‌ای بهینه برای برنامه‌های کاربردی متمرکز بر یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی تبدیل می‌کند و هم‌اکنون یکی از زبان های برنامه نویسی هوش مصنوعی به‌حساب می‌آید. با توجه به ماهیت پیچیده بسیاری از برنامه‌های کاربردی مبتنی بر هوش مصنوعی، کارایی C++‎ در ساخت برنامه‌هایی که عملکرد بالایی دارند، بسیار به چشم می‌آید. در نهایت، انتخاب زبان برنامه‌نویسی مناسب برای پروژه‌های هوش مصنوعی، به میزان تجربه، نوع پروژه و اهداف شما بستگی دارد.

به عنوان مثال، پلتفرم Flux مجموعه‌ای از قابلیت‌ها و ابزارها را در کتابخانه خود به نمایش می‌گذارد و مجموعه‌ای از پروژه‌های هوش مصنوعی را ارائه می‌دهد. این ابزارها شامل ابزارهای بینایی کامپیوتری، مکانیسم‌های یادگیری تقویتی و موارد دیگر می‌شود که بر کاربرد جولیا به عنوان بازیگری قدرتمند در عرصه هوش مصنوعی تأکید می‌کند. رتبه‌بندی GitHub نشان دهنده جاوا اسکریپت به عنوان پرطرفدارترین زبان برنامه نویسی در جهان است. با توجه به نقش محوری جاوا اسکریپت در شکل‌دهی وب مدرن که به ویژگی‌های تعاملی که در تجارب اینترنتی روزانه ما موجود است، این برتری و محبوبیت چندان هم تعجب‌آور نیست. قابلیت دسترسی آن، آن را به انتخابی قابل‌اعتماد برای توسعه‌دهندگان وب تبدیل می‌کند و بیشتر افراد هم دوست دارند در راه‌حل‌های هوش مصنوعی از آن استفاده کنند.

یکی از مزیت‌های مهم Tabnine، یادگیری در طول زمان است؛ به‌طوری که پس از مدتی، قادر خواهد بود الگوهای مورد استفاده توسط کاربر را فرا بگیرد تا نتایج دقیق‌تری را در اختیار وی قرار دهد. میزبانی انعطاف‌پذیر آن نیز موجب شده است تا دسترسی به این سرویس از طریق رایانه، سرورهای ابری و سایر محیط‌های توسعه امکان‌پذیر باشد؛ اگرچه پروتکل‌های امنیتی مورد استفاده نیز در این میان، نقش مهمی ایفا می‌کنند. ناگفته نماند که به گزارش برخی از کاربران، Tabnine ممکن است میزان زیادی از حافظه رم را در مقایسه با گزینه‌های مشابه اشغال کند؛ اما این مقدار معمولاً بیشتر از ۱ گیگابایت نخواهد بود. دانشمندان داده هنگام توسعه CodeT5 تمرکز ویژه‌ای روی محدودیت‌های سرویس‌های مشابه داشته‌اند و تلاش کرده‌اند تا آنها را در محصول خود از بین ببرند. خلاصه کردن کدها، نوشتن خودکار، ترجمه و اصلاح کدها از جمله ویژگی‌هایی است که کاربران به کمک ابزار مذکور به آنها دسترسی خواهند داشت. خوشبختانه این محصول به شکل رایگان و متن‌باز در اختیار علاقه‌مندان قرار دارد و نیازی به پرداخت هزینه برای بهره‌گیری از امکانات آن نیست.

کدنویسی هوش مصنوعی روی کارهایی مانند پیش‌پردازش داده‌ها، مهندسی ویژگی‌ها، انتخاب مدل، آموزش و ارزیابی کار می‌کنند. Java یکی دیگر از نرم‌افزارهای برنامه نویسی برای هوش مصنوعی است که طرفداران زیادی دارد. این نرم‌افزار به دلیل  داشتن قابلیت‌های چند سکویی (Cross-platform)، برای توسعه برنامه‌هایی که نیاز به اجرا بر روی پلتفرم‌های مختلف را دارند، بسیار مناسب است. Java از نظر کارایی و مدیریت حافظه، عملکرد خوبی دارد و به همین دلیل در توسعه برنامه‌های پیچیده و بزرگ، مانند سیستم‌های مالی و بانکداری، استفاده می‌شود. از جمله کتابخانه‌ها و فریم ورک‌های زبان برنامه‌نویسی آر می‌توان به Caret، mlr و h2o اشاره کرد که برای توسعه هوش مصنوعی به کار گرفته می‌شوند.

دانشمندان داده اغلب از آن استفاده می‌کنند؛ زیرا یادگیری آن آسان است و انعطاف پذیری، طراحی بصری و تطبیق‌پذیری را ارائه می‌دهد. یکی از دلایل اصلی محبوبیت این زبان خوانایی آن است که نوشتن و درک کد را برای توسعه‌دهندگان آسان می‌کند. اگه پروژت به چند ابزار مختلف نیاز داره، زبانی رو انتخاب کن که بتونه به‌راحتی با سایر پلتفرم‌ها و کتابخونه‌ها یکپارچه بشه. جاوا اسکریپت هم کمک می‌کنه که APIها رو با فریم‌ورک‌های کاملاً متفاوت ترکیب کنی. چون پرولوگ یه زبان اعلامیه، برنامه‌نویس‌ها فقط باید منطق محاسبات رو مشخص کنن و لازم نیست نگران کنترل روند کار باشن.

شاید به همین خاطر باشد که بسیاری از C++ در برنامه‌نویسی هوش مصنوعی استفاده نمی‌کنند. از آنجایی که C++ نحو پیچیده‌ای دارد، نمی‌تواند انتخاب اول زبان برنامه‌نویسی هوش مصنوعی باشد. جاوا معمولاً در توسعه نرم‌افزارهای بزرگ و پیچیده، برنامه‌های سازمانی، و سیستم‌های توزیع‌شده مورد استفاده قرار می‌گیرد. همچنین در پیاده‌سازی الگوریتم‌های هوش مصنوعی که نیاز به کارایی بالا دارند، مفید است. هنگام انتخاب یک زبان برنامه‌نویسی برای هوش مصنوعی، به میزان مرتبط بودن آن زبان در آینده توجه کنید. همچنین بررسی کنید که آیا سینتکس، ابزارها و فریم‌ورک‌های آن زبان به‌روزرسانی می‌شوند.

یادگیری و درک زبان‌های برنامه‌نویسی برای توسعه‌دهندگان از این جهت ضروری است که برای نوشتن کدهای کارآمد و همچنین همکاری با توسعه‌دهندگان دیگر در پروژه‌ها از آنها استفاده کنند. لیسپ یه زبان برنامه‌نویسی سطح بالا و تابعیه که برای توسعه هوش مصنوعی خیلی مناسبه؛ چون هم انعطاف‌پذیره و هم از پردازش عبارت‌های سمبلیک پشتیبانی می‌کنه. عبارت‌های سمبلیک می‌تونن هم کد باشن و هم داده، که می‌تونه شامل انواع ساده‌ای مثل رشته‌ها و اعداد یا ساختارهای داده‌ای پیچیده‌ای مثل لیست‌ها و آرایه‌ها باشه. این ویژگی به لیسپ کمک می‌کنه تا توی محاسبات پیچیده و کار با مجموعه‌های بزرگ داده عملکرد خوبی داشته باشه، که برای اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی حسابی به درد می‌خوره. هرکدام از زبان‌های برنامه‌نویسی که بررسی کردیم، ویژگی‌ها و کاربردهای خاص خود را دارند و انتخاب زبان مناسب به نیازهای پروژه و هدف شما بستگی دارد. از یادگیری سریع پایتون گرفته تا کارایی بالای C++، هر زبان می‌تواند در حوزه خاصی از هوش مصنوعی به شما کمک کند.

مهارت در استفاده از تکنیک‌های هوش مصنوعی در نقش‌های مختلف شغلی، به‌ویژه برای کسانی که مشتاق برتری در زمینه برنامه‌نویسی هستند، بسیار مهم شده است. در این مطلب از مجله مکتوب این بار قصد داریم که بهترین زبان های برنامه نویسی هوش مصنوعی را معرفی کنیم و چشم‌انداز یادگیری هوش مصنوعی با این زبان ها را مورد ارزیابی قرار دهیم. کتابخانه متن باز TensorFlow و PyTorch دو کتابخانه محبوب برای یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی در پایتون هستند که به دلیل انعطاف‌پذیری و قدرت بالا، در بسیاری از پروژه‌های AI مورد استفاده قرار می‌گیرند. Python با توجه به طراحی ساده و راحتی در نوشتار کد، اجازه می‌دهد تا توسعه‌دهندگان بر روی مسائل پیچیده تمرکز کنند، بدون اینکه نیاز باشد با پیچیدگی‌های زبان برنامه نویسی درگیر شوند. این زبان به دلیل سادگی و کاربرپسندی، محبوب‌ترین انتخاب برای پروژه‌های هوش مصنوعی است. پایتون دارای کتابخانه‌های متنوعی مانند TensorFlow و scikit-learn است که توسعه‌دهندگان را در پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین یاری می‌کند.

Goose به کاربران امکان می‌دهد تا کارهای خود را با مدل‌های زبانی بزرگ مانند o1 یا DeepSeek انجام دهند. علم میان‌رشته‌ای علوم شناختی، مدل‌های کامپیوتری هوش مصنوعی رو با تکنیک‌های تجربی روان‌شناسی ترکیب می‌کنه تا نظریه‌های دقیق و قابل‌آزمایشی درباره ذهن انسان بسازه. این رشته خودش یه حوزه جذاب و گسترده‌ست که کلی کتاب درسی و حتی یه دایرهالمعارف کامل (ویلسون و کیل، ۱۹۹۹) بهش اختصاص داده شده. توی تاریخچه این حوزه، محقق‌ها چند مسیر مختلف رو برای تعریف هوش مصنوعی دنبال کردن. بعضی‌ها هوش رو بر اساس شباهت به عملکرد انسان تعریف کردن، در حالی که یه عده دیگه تعریف رسمی‌تر و انتزاعی‌تری رو ترجیح دادن که بهش «عقلانیت» میگن – عقلانیت به زبون ساده، یعنی انجام دادن کار درست.

کارایی آن در اجرای الگوریتم‌های پیچیده و مدیریت حافظه مستقیماً به زمان اجرای سریع‌تر بر می‌گردد که در سیستم‌های هوش مصنوعی و توسعه بازی‌های بلادرنگ بسیار مهم است. Google Assistant یکی از پیشرفته ترین و پرکاربردترین دستیارهای مجازی است که توسط گوگل توسعه یافته است. از پردازش زبان طبیعی، یادگیری ماشینی و تشخیص گفتار برای انجام وظایف، پاسخگویی به سوالات و کنترل دستگاه های هوشمند استفاده می کند. زبان برنامه نویسی اصلی که برای اجزای هوش مصنوعی دستیار گوگل استفاده می شود پایتون است، به ویژه در توسعه و اجرای مدل های یادگیری ماشینی آن با استفاده از TensorFlow. علاوه بر این، C++ برای اجزای حیاتی عملکرد استفاده می‌شود که پردازش سریع و کارآمد دستورات کاربر را تضمین می‌کند.

این زبان همچنین قابلیت جمع‌آوری خودکار زباله‌ها (garbage collection) رو داره؛ یعنی مدیریت حافظه رو به سیستم می‌سپاره و برنامه‌نویس می‌تونه بیشتر تمرکزش رو روی کارهای اصلی بذاره. در ادامه می‌خوایم بهترین زبان‌های برنامه‌نویسی AI رو بررسی کنیم و توضیح بدیم چطور می‌تونی زبان مناسب برای پروژه‌ی هوش مصنوعی بعدیت انتخاب کنی. این زبان به خاطر سادگی و خوانایی بالایش شناخته می‌شود، که باعث می‌شود بیشتر تمرکز شما روی منطق پروژه باشد نه جزئیات فنی. او در سال 2016 صندوق سرمایه‌گذاری High-Flyer را تأسیس کرد که به‌سرعت به دلیل استفاده نوآورانه از استراتژی‌های معاملاتی مبتنی بر هوش مصنوعی شناخته شد. تا سال 2021، این صندوق به‌طور کامل هوش مصنوعی را در عملیات خود ادغام کرده بود و از مدل‌های یادگیری ماشینی برای پیش‌بینی روند بازار و تصمیم‌گیری‌های سرمایه‌گذاری استفاده می‌کرد.

طبق گفته گوگل، این قابلیت جدید توانسته است عملکرد بارد را در دستورات پردازشی، حدود ۳۰ درصد ارتقاء دهد. همچنین در صورت علاقه، امکان ارسال کدها به شکل مستقیم به محیط Colab گوگل نیز وجود خواهد داشت تا جنبه‌های دیگر را مورد ارزیابی قرار دهید. البته متاسفانه، فعلاً امکان استفاده از چت‌بات گوگل برای کاربران تمامی کشورها، وجود ندارد. سرویس CodeT5 دارای مدل اینکودر و دیکودر داخلی است که امکان ترجمه زبان‌های گفتاری به کد و بالعکس را امکان‌پذیر می‌کند. در نتیجه کاربر نه تنها می‌تواند به آن دستور دهد تا یک کد را بنویسید؛ بلکه از آن بخواهد عملکرد بخشی از یک کد را توضیح دهد.

جولیا متن‌بازه، یعنی برنامه‌نویس‌ها می‌تونن از کتابخونه‌هایی که توسط جامعه کنترل می‌شن، استفاده کنن و زمان توسعه‌شون رو کم کنن. از ابزارهایی که جولیا داره می‌شه به Plots.jl و Gadfly.jl برای تجسم داده و MLJ.jl برای ساخت مدل‌های یادگیری عمیق و یادگیری ماشین اشاره کرد. جولیا همچنین یه کتابخونه به اسم Scikitlearn.jl داره که واسطی برای کتابخونه scikit-learn پایتون محسوب می‌شه. سینتکس ساده و قدرت گسترش‌پذیری بالای این زبان، اون رو برای کارهای آزمایشی و پژوهشی تو حوزه هوش مصنوعی خیلی محبوب کرده. پرولوگ یه زبان قوی برای برنامه‌نویسی منطقیه که توی استدلال سمبلیک هم خیلی خوب عمل می‌کنه.

در این مقاله به معرفی 9 زبان‌ برنامه‌ نویسی قدرتمند برای پروژه‌های هوش مصنوعی خواهیم پرداخت. C++ به عنوان یک زبان سطح پایین‌تر، در پروژه‌هایی که نیاز به کارایی بالا دارند، مانند بینایی ماشین و پردازش تصویر، استفاده می‌شود. این زبان به توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهد که به صورت دقیق و بهینه الگوریتم‌های هوش مصنوعی را پیاده‌سازی کنند. به کمک این ابزارها می‌توان شبکه‌های عصبی ایجاد کرد و آنها را آموزش داد، با مجموعه داده‌های عظیم کار کرد، زبان طبیعی را تفسیر کرد و خیلی چیزهای دیگر. زبان های برنامه نویسی هوش مصنوعی با همه گیر شدن هوش مصنوعی و استفاده از آن هر روز بیشتر از همیشه است و نیاز به ارتقا و پیشرفت در این حوزه، یک نیاز اساسی برای هر کسب و کار است. البته قبل از استفاده از هر نوع زبان برنامه نویسی ابتدا باید شناخت کافی از این زبان ها داشت.

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. این کتابخانه‌ها R را به ابزاری ایده‌آل برای تحلیل داده‌های پیچیده تبدیل کرده‌اند. R می‌تواند به‌راحتی با زبان‌ها و پلتفرم‌های دیگر مانند Python و Hadoop یکپارچه شود که به توسعه‌دهندگان امکان استفاده از بهترین ابزارها در محیط‌های مختلف را می‌دهد. اما معلوم نیست در این دنیای پر از تغییر هوش مصنوعی، که همه در حال رقابت برای ساخت هوش مصنوعی‌های بهتر و قوی‌تر هستند، فردا چه زبان‌هایی ممکن است بکار گرفته شود و یا حتی اختراع شود. این برنامه دارای یک کامپایلر (JIT) است که به آن اجازه می‌دهد کد را با سرعت ++C اجرا کند.

جذابیت LISP در هوش مصنوعی به سرعت و تسهیل نمونه‌سازی و توسعه سریع آن است، جنبه‌هایی که توسط بسیاری از توسعه‌دهندگان در اولویت قرار دارند. پیوند پایدار بین LISP و AI به آغاز آن در دهه 1950 به عنوان یک پلت فرم تحقیقاتی برای پیگیری‌های هوش مصنوعی برمی‌گردد. این میراث، LISP را به عنوان یک رقیب اصلی برای پردازش مؤثر اطلاعات، تقویت کاربرد آن در قلمرو هوش مصنوعی قرار می‌دهد. کاربرد LISP در برنامه نویسی هوش مصنوعی معاصر هم‌اکنون در سال 2023 با به وجود آمدن کتابخانه‌های مدرن به طور قابل‌توجهی افزایش یافته است. جعبه ابزار جامع متلب برای یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق، نمونه‌سازی سریع و استقرار مدل های هوش مصنوعی را امکان‌پذیر می‌کند. با این حال، هزینه‌های بالای لایسنس و سرعت اجرای کندتر آن در مقایسه با زبان هایی مانند C++ می‌تواند مانعی برای برخی از کاربران باشد.

یکی از محبوب‌ترین زبان‌های برنامه نویسی برای ایجاد قراردادهای هوشمند در بلاک چین اتریوم Solidity است. این در حالیست که جاوا اسکریپت اغلب برای ایجاد برنامه‌های غیرمتمرکز (DApps) استفاده می‌شود. پایتون یک زبان انعطاف‌پذیر است که برای انواع وظایف مرتبط با بلاک چین، از طراحی پلتفرم‌های تحلیلی گرفته تا ایجاد قراردادهای هوشمند، مورد استفاده قرار می‌گیرد. زبان‌های برنامه‌نویسی Go و سی پلاس پلاس جایگزین‌های محبوبی برای ایجاد سیستم‌های بلاک چین با کارایی بالا هستند. متلب یک محیط نرم‌افزاری و یک زبان برنامه نویسی تفسیری است به این معنا که به شما اجازه می‌دهد در همان محیط کدهایی بنویسید و آن کدها را اجرا کنید.