زبان‌‌های برنامه‌نویسی هوش مصنوعی

هوش مصنوعی که اکنون یکی از فناوری‌های داغ جهان کنونی محسوب می‌شود از ساختار پیچیده و منظمی برخوردار است که می‌تواند به ماشین‌ها قدرت تصمیم‌گیری فراوانی بدهد. ما در این مقاله قصد داریم زبان های برنامه نویسی برای هوش مصنوعی را معرفی و بررسی نماییم.

پایتون (Python)

پایتون یک زبان برنامه نویسی همه منظوره و سطح بالا است. اگرچه پایتون را می‌توان یک زبان ساده و روان برای یادگیری دانست اما این زبان، برای برنامه نویسی پروژه‌های بزرگ و پیشرفته مورد استفاده قرار می‌گیرد.

پایتون برای مهندسی داده و یادگیری ماشین به طور مستمر توسط برنامه نویسان مورد استفاده قرار می‌گیرد و شی‌گرایی یکی از دلایل دیگر محبوبیت این زبان برنامه نویسی است. همچنین یکی از محبوب ترین کتابخانه‌ها برای پایتون، کتابخانه TensorFlowمی‌باشد که توسط این کتابخانه می‌توانید شبکه های عصبی عمیق یک ماشین را آموزش دهید.

علاوه بر یادگیری ماشین، می‌توانید از این فناوری‌ها برای پردازش زبان طبیعی (NLP) و ارزیابی عبارات ریاضی پیشرفته استفاده کنید. این فناوری دقیقا همان چیزی است که گوگل و الکسا برای یافتن پاسخ مناسب برای درخواست شما استفاده میکنند.

لیسپ (Lisp)

لیسپ را می‌توان یکی از قدرتمند ترین زبان های برنامه نویسی برای هوش مصنوعی دانست. لیسپ برای کارهای مختلفی در هوش مصنوعی مورد استفاده قرار می‌گیرد که می‌توان به نمونه سازی سریع، شی‌گرایی پویا، اجرای ساختار داده به عنوان برنامه، جمع آوری هرزنامه، اصلاح برنامه‌ها به عنوان داده اشاره داشت. به طور کلی لیسپ به دلیل انعطاف پذیری فوق العاده مورد توجه توسعه دهندگان هوش مصنوعی قرار گرفته است.

جاوا (Java)

جاوا یک زبان برنامه نویسی سمت سرور است که می‌توان از آن در هرجایی استفاده نمود. اگرچه این زبان برنامه نویسی بیشتر برای توسعه نرم افزار‌های اندرویدی به‌کار می‌رود اما برنامه نویسان نگاه ویژه ای به جاوا برای توسعه هوش مصنوعی دارند.

از معروف‌ترین کتابخانه‌های جاوا برای توسعه هوش مصنوعی می‌توان به Deep Java Library و Kubeflow و همچنین OpenNLP اشاره داشت. جاوا نیز همانند پایتون از شی‌گرایی بالایی برخوردار است.

سی پلاس‌پلاس (++C)

زبان ++C زبان تقریبا سطح پایینی بشمار می‌رود و این بدان معناست که با این زبان می‌توان با سخت افزار‌ ماشین‌ها ارتباط خوبی برقرار کرد. توسعه دهندگان هوش مصنوعی از این زبان، برای مدیریت انواع مدل‌های هوش مصنوعی استفاده می‌کنند.

آر (R)

یک زبان محبوب برای جامعه آماری بشمار می‌رود اما نمی‌توان آن‌ را زبان جامعی برای هوش مصنوعی دانست.

از این زبان در هوش مصنوعی برای خُرد کردن پردازش‌ داده‌ها استفاده می‌شود. همچنین این زبان در معادلات ریاضی یکی از رقبای پایتون نیز محسوب می‌شود. از مهم‌ ترین ابزار‌های زبان R برای توسعه هوش مصنوعی می‌توان به Gmodels، Tm و OneR اشاره کرد.

جولیا (Julia)

جولیا نیز یکی از جدیدترین زبان های برنامه نویسی برای هوش مصنوعی محسوب می‌شود اما نباید این زبان را زبانی کامل برای توسعه هوش مصنوعی دانست.

از این زبان برای ارتباط پویا و گرافیک جذاب برای تجسم داده‌ها در هوش مصنوعی استفاده می‌شود. همچنین مدیریت حافظه، پشتیبانی مستقیم از حافظه پویا و محاسبات را نیز می‌توان یکی دیگر از ویژگی این زبان برنامه نویسی دانست.

پرولوگ (Prolog)

پرولوگ یک زبان محاسباتی چند منظوره و منطقی‌ است که بر پایه منطق ریاضی ساخته شده است. از این زبان در خارج از بحث هوش مصنوعی، در زبان تجزیه و ریاضیات نمادین و همچنین در بانک‌های اطلاعاتی، مورد استفاده قرار می‌گیرد.

درواقع پرولوگ را می‌توان یک زبان homoiconic دانست و یکی از ویژگی‌های این زبان، امکان تولید meta-circular evaluator می‌باشد که معادل فارسی آن متا-مترجم نام دارد.

یکی دیگر از ویژگی‌های برنامه‌های نوشته شده با این زبان، خوانایی راحت و ترجمه آسان آن است.
با استفاده از پرولوگ در هوش مصنوعی، می‌توان مجموعه‌ای از قوانین، اهداف و سئوالات را ترسیم کرد. سیستم منطقی محور پرولوگ، نقش مهمی در مقدار دادن به کلمات برای تشکیل و ایجاد یک سئوال را دارا می‌باشد.

هاسکل (Haskell)

هاسکل را می‌توان یک زبان برنامه نویسی انعطاف پذیر و رسا دانست. برنامه نویسان به وسیله هاسکل می‌توانند زمان زیادِ اشکال زدایی و خطایابی را، به مقدار قابل توجهی کاهش دهند.

از ویژگی‌های هاسکل می‌توان به ارزیابی قطعه کدها و مدیریت کارآمد حافظه نیز اشاره کرد.

خلاصه

بطور کلی در برنامه نویسی شاخه‌های مختلفی وجود دارد و برای توسعه هر شاخه، زبان‌های برنامه نویسی گوناگونی ساخته شده اند که با یادگیری هر یک از آنها وارد دنیای مختلفی از کدها خواهید شد. بسیاری از برنامه‌هایی که شما از آنها استفاده می‌کنید از مجموعه ای از کدها ساخته شده اند و این زبان‌های برنامه نویسی هستند که به یک برنامه، کارآیی و ویژگی‌های منحصر به فرد اعطا می‌کنند.

برخی از این زبان‌ها همانند پایتون و جاوا، نه تنها توانسته اند در اکثر بخش‌ها به علت شی‌گرا بودن، سبب توسعه و پیشرفت آن بخش گردند بلکه در هوش مصنوعی نیز باعث پیشرفت‌های چشم‌گیری در فعالیت‌های شبکه تصمیم‌گیر و تحلیل‌گر هوش مصنوعی شده اند و توانستند انقلابی را در این عرصه رقم بزنند.

ایجاد یک برنامه دستوری مرتب با درهم آمیختگی‌ زبان‌های گوناگون، شی‌گرایی - منطق پذیری و همینطور انعطاف پذیری یک برنامه را افزایش داده و سبب ارتقاء یک پروژه می‌شود. همانطور که می‌دانید اکثر پروژه‌های هوش مصنوعی از یک زبان خاص پشتیبانی نمی‌شوند بلکه مجموعه ای از زبان‌ها به همراه مجموعه ای از کدها، ساختار اسکلت بندی - حرکتی و تحلیل‌گر یک پروژه را ایجاد می‌کنند و باعث خلق ایده‌ها بر بستر فضای رایانه و ماشین خواهند شد.

منبع: وب سایت trio