زبان برنامه نویسی برای روبات ها

هوش مصنوعی از دهه 1950 وجود دارد ، اما فقط در دهه گذشته است که توسعه دهندگان نرم افزار توانسته اند همانطور که امیدوار بودند ، هوش مصنوعی را در برنامه های کاربردی بسازند. زبانهای برنامه نویسی ستون فقرات پروژه های توسعه AI هستند و با کمک آنها ، توسعه دهندگان نرم افزار می توانند بدون نیاز به دانستن زبانهای بسیار تخصصی که فقط توسط دانشمندان برای برقراری ارتباط با یکدیگر استفاده می شوند ، راه حل های جدید هوش مصنوعی ایجاد کنند.
بنابراین ، چگونه از هوش مصنوعی در سراسر صنایع در سطح جهان استفاده می شود؟

در این مقاله ، ما برخی از زبانهای برنامه نویسی را که برای هوش مصنوعی مناسب هستند و مزایایی که این زبان ها ارائه می دهند ، پوشش خواهیم داد.

1) پایتون

Python به دلیل قدرت قدرتمند علم و قابلیت یادگیری ماشین ، برای هوش مصنوعی بسیار مناسب است. قدرت محاسباتی سریع و خوانایی آن ، آن را به عنوان انتخاب برتر برای دانشمندان داده تبدیل می کند. با استفاده از پایتون ، دانشمندان داده می توانند مجموعه داده های بزرگ و پیچیده را بدون نگرانی در مورد سرعت محاسباتی ، تجزیه و تحلیل کنند.

پایتون لیست گسترده ای از بسته های مربوط به AI ، مانند Pybrain ، NeuralTalk2 و Pytorch دارد. در حالی که Tensorflow اکنون به طور گسترده تر از Pytorch استفاده می شود ، در چند سال محبوبیت آن ممکن است به لطف برخی از ویژگی های منحصر به فرد Tensorflow برابر باشد. پیتورچ اخیراً منتشر کرده است. تساوی

این ویژگی های منحصر به فرد شامل دقت متغیر علاوه بر شتاب GPU برای شبکه های یادگیری عمیق است و آخرین نسخه Pytorch همچنین از چندین دستگاه پشتیبانی می کند. این همچنین یادگیری پایتون را از C ++} یا جاوا آسانتر می کند (از این رو محبوبیت آن با مبتدیان است.) پایتون همچنین یکی از محبوب ترین زبانهای مورد استفاده متخصصان است.

از آنجا که توسعه دهندگان دائماً کتابخانه های جدید را اضافه می کنند یا موارد موجود را به روز می کنند ، پایتون از نظر توسعه از دیگر زبانهای دیگر عقب نمی ماند. اگر C ++ یا جاوا را می شناسید اما با شبکه های عصبی یا روش های یادگیری عمیق خیلی آشنا نیستید ، در این صورت ، به راحتی می توانید با کمک بیش از 830 کلاس در کتابخانه Numpy ، آنچه را که لازم دارید انتخاب کنید.

مزایای استفاده از پایتون در AI

• پایتون دارای بسیاری از کتابخانه های موجود است که می تواند برنامه نویسی را از طریق یادگیری ماشین ساده کند.
• اگر در حال کار بر روی یک پروژه مبتنی بر هوش مصنوعی هستید ، کتابخانه های پایتون می توانند تمام نیازهای شما را برآورده کنند.
• به عنوان یک توسعه دهنده جدید ، یادگیری پایتون مناسب تر است زیرا دارای منحنی یادگیری ساده تر است و یادگیری در مقایسه با اکثر زبانهای برنامه نویسی آسان تر است.
• این یک چارچوب یادگیری ماشین قدرتمند ، Pybrain و یک جامعه کاربر فعال است که در آن توسعه دهندگان همیشه می توانند سؤال کنند و پاسخ های مربوطه را دریافت کنند.

2) زبان r

زبان R یک زبان برنامه نویسی منبع باز است که از تجزیه و تحلیل آماری و محاسبات علمی پشتیبانی می کند. زبان برنامه نویسی R به ما کمک می کند تا نمودارهای تعاملی و سایر تجسم های پیشرفته را تولید کنیم. این می تواند انواع تجزیه و تحلیل داده ها را انجام دهد ، از رگرسیون خطی ساده گرفته تا شبیه سازی های پیچیده سه بعدی. و هر کسی می تواند از R. استفاده کند

به عنوان یک زبان برنامه نویسی ، R در طیف گسترده ای از برنامه ها ، از محاسبات آماری گرفته تا تکنیک های یادگیری ماشین استفاده می شود. R برنامه نویسی شی گرا است ، بسیار مقیاس پذیر ، قادر به انجام محاسبات با کارایی بالا و بدون وقفه است و به اندازه کافی همه کاره برای استفاده از آن استفاده می شود. پیش بینی با یک پایگاه کاربر بزرگ.

مزایای استفاده از R در AI

• زبان R هنگام برخورد با مقادیر زیادی از داده ها از نظر محاسباتی بسیار قدرتمند است.
• توانایی زبان R در استفاده از عملکردهای ریاضی نیز باعث می شود تا برای ایجاد برنامه هایی با فرآیندهای تصمیم گیری پیچیده ، محبوب تر شود.
• زبان R بودن یک ابزار منبع باز ، بدون شارژ هزینه ، همان عملکرد را در اختیار ما قرار می دهد.
• زبان R در یافتن الگوهای جدید در مجموعه داده های بزرگ برتری دارد. این ویژگی از زبان R به ویژه در شرکتهای سرمایه گذاری که نیاز به تجزیه و تحلیل اطلاعات مشتری و استفاده از آن اطلاعات در بازاریابی و عملیات تجاری دارند ، محبوب است.

3) جاوا

جاوا به عنوان یکی از محبوب ترین زبان های برنامه نویسی امروزه شناخته می شود. جاوا با داشتن ماهیت شی گرا خود ، به ما اجازه می دهد تا وظایف را با زحمت و سریع انجام دهیم. استفاده از ویژگی های موضوعی و چند رشته ای در جاوا آسان است زیرا پشتیبانی داخلی برای همزمانی دارد.

بسیاری از زبانهای برنامه نویسی (مانند Ruby on Rails ، Python و Node.js) می توانند در رابطه با جاوا استفاده شوند زیرا همه آنها چارچوب های کاملی را برای همکاری با آنها فراهم می کنند.

مزایای استفاده از جاوا در AI

• زبان برنامه نویسی جاوا دارای چندین ویژگی است که آن را به ویژه برای توسعه برنامه های هوش مصنوعی مناسب می کند. Java یک زبان برنامه نویسی سطح بالا و شیء است.
• جاوا بسیار خواندنی است ، ویژگی ای که وقتی توسعه دهندگان اغلب با بسیاری از اعضای تیم دیگر در مناطق مختلف زمانی و با سرعت های مختلف روی یک پروژه بزرگ کار می کنند بسیار مهم می شوند.
• این یک زبان برنامه نویسی سطح 5 است که مزایای مختلفی را برای برنامه نویسان تضمین می کند.
• از آنجا که برنامه های کاربردی AI از الگوریتم های یادگیری ماشین استفاده می کنند ، نوشتن کد از ابتدا (به جای کتابخانه های پیش ساخته) برای کامپایل کردن از کد جاوا بیشتر طول می کشد.

4) LISP

در ابتدا در سال 1958 ایجاد شده است ، LISP یک زبان برنامه نویسی کاربردی است ، همچنین به این معنی است که همه چیز در LISP یک عبارت است. به عبارت دیگر ، هر خط کد کاری خاص انجام می دهد. ممکن است در ابتدا کمی پیچیده به نظر برسد ، اما می توانید یک تابع را برای انجام هر کاری که می خواهید بنویسید ، بنابراین درک و ساختن نحو LISP آسانتر از یادگیری یک زبان کاملاً جدید از ابتدا است.

بنابراین اگر شما هر نوع تجربه برنامه نویسی را دارید ، حتی اگر Python یا C ++ باشد ، یادگیری LISP برای شما یک فرد بدون مغز خواهد بود.

مزایای استفاده از LISP در AI

• تقریباً تمام چارچوبهای مهم یادگیری عمیق برای عملیات اصلی خود به LISP متکی هستند ، که هنگام انتخاب کتابخانه یا ابزار انعطاف پذیری زیادی به ما می دهد.
• کد بدون نیاز به در نظر گرفتن جزئیات محیط زیست به سرعت اجرا می شود.
• برای عملیات انتزاعی مناسب است: از مدل های ساده تر برای توضیح مدل های عمیق تر استفاده می شود ، بنابراین برنامه نویسان نیازی به درک نحوه کار اجزای فردی ندارند.
• اگر پیش بینی بر اساس مدل اولیه اشتباه شود ، با استفاده از LISP بعداً ما را نجات می دهد ، بنابراین بازنویسی مدل نسبتاً ساده می شود و با پیشرفت کار بیش از حد دخالت نمی کند.

5) پیش نویس

Prolog یک زبان برنامه نویسی اعلامی است که در آن می توانیم بدون نوشتن اجرای دقیق ، هدف دستیابی به آن را توصیف کنیم. در Prolog ، دانش با حقایق و قوانین نشان داده می شود. حقایق اظهاراتی در مورد اشیاء هستند ، مانند این که Diligaba بسیار زیبا است یا اینکه Zhang Yining در تنیس روی میز بی نظیر است.

قوانین توصیف می کنند که چگونه حقایق جدید را از حقایق موجود استنباط کنیم ، به عنوان مثال ، اگر گفته می شود شخص فرزندان زیادی دارد ، این واقعیت جدید استنباط شده این خواهد بود که شخص حداقل 2 فرزند دارد. این یک روش هوش مصنوعی است که به برنامه نویسان اجازه می دهد تا زمان کمتری را برای الگوریتم ها بگذرانند و زمان بیشتری را در مورد اهداف فکر کنند.

مزایای استفاده از Prolog در AI

• Prolog می تواند مقادیر زیادی از داده ها را به سرعت پردازش کند.
• Prolog برای اظهارات خود شهرت دارد و افرادی که از آن استفاده می کنند معمولاً باهوش تر از برنامه نویس متوسط ​​هستند.
• Prolog به افزایش سرعت و صحت این برنامه ها کمک می کند.
• اگر می خواهید برنامه شما به مرور زمان ادراکی شود (مانند Skynet) ، ممکن است Prolog فقط همان چیزی باشد که شما به دنبال آن هستید! این امر به این دلیل است که می تواند برنامه شما را اصلاح کند و از این طریق قابلیت های آن را به میزان قابل توجهی بهبود بخشد.

6) C++

C ++ یک زبان برنامه نویسی با هدف عمومی محبوب است. این یک زبان سطح بالا است که توسط تیمی از دانشمندان رایانه به رهبری Bjarne Stroustrup از آزمایشگاه های بل ساخته شده است. این سیستم روی سیستم عامل های ویندوز ، لینوکس و Mac OS X و همچنین در دستگاه های تلفن همراه مانند تلفن های هوشمند و تبلت ها اجرا می شود. C {3} برای توسعه بازی ها ، برنامه ها و برنامه های گرافیکی استفاده شده است.

C ++ می تواند به ما در ایجاد بسیاری از برنامه های نرم افزاری دیگر ، از جمله برنامه هایی که برای استفاده در فن آوری های هوش مصنوعی طراحی شده اند ، کمک کند. با این حال ، به دلیل پیچیدگی و سرعت توسعه آهسته ، برای کارهایی مانند طراحی GUI (رابط کاربری گرافیکی) یا نمونه سازی سریع مناسب نیست.

مزایای استفاده از C ++ در AI

• C ++ به نمونه سازی یادگیری ماشین و تولید کمک می کند زیرا به ما کمک می کند تا مدل های پیچیده را به راحتی و سریع در حافظه بارگیری کنیم.
• همچنین به ما این امکان را می دهد تا به سرعت با مدل های جدید آزمایش کنیم یا مدل های موجود را بدون بار بار بیش از حد یا قربانی کردن قدرت پردازش مجدداً طراحی کنیم.
• C ++ یکی از بهترین گزینه ها هنگام تهیه کد با کارایی بالا است که نیاز به دسترسی سریع به بسیاری از فروشگاه های داده دارد.
• اگر ما نیاز به استفاده از یک الگوریتم خاص داریم یا اگر از برنامه ای استفاده می کنیم که نیاز به عملکردی دارد که هنوز در زبان ساخته نشده است و شخص دیگری ممکن است قبلاً آنچه را که ما نیاز داریم نوشته باشد ، در بیشتر موارد این ماژول ها منبع باز هستند ، به این معنی که می توانیم فقط آنچه را که شخص دیگری نوشته است استفاده یا اصلاح کنید.

7) هاکل

هاکل یک زبان کاملاً مبتنی بر عملکرد است ، که منجر به این واقعیت می شود که تمام عبارات موجود در هاکل تنها یک مقدار را تولید می کنند. از آنجا که هیچ متغیرهایی وجود ندارد ، هاکل برای ایجاد کد به شدت به بازگشت متکی است ، اما برخی از انواع قابل تغییر ، به ویژه لیست ها و آرایه ها وجود دارد.

الگوریتم های پیچیده ای وجود دارد که برای دستیابی به نتیجه مطلوب به چندین مرحله نیاز دارند ، که در این حالت هاسکل یک انتخاب ایده آل است. یکی از ویژگی های جذاب آن سیستم نوع آن است ، هاسکل مقادیر تهی ندارد ، شما نمی توانید چیزی را در یک متغیر ذخیره کنید و نمی توانید پارامترهایی را منتقل کنید.

مزایای استفاده از هاسکل در هوش مصنوعی

• Haskell شامل یک سیستم از نوع قوی برای جلوگیری از خطاهای مختلف در کد شما است.
• در حالی که زبانهای دیگر به راحتی به ما کمک نمی کنند تا کد مختصر را بنویسیم ، هاسکل چنین می کند. بنابراین ، استفاده از Haskell انتخاب خوبی برای پروژه هایی است که داده های زیادی را در بر می گیرد.
• سادگی هاسکل همچنین به ما کمک می کند تا همزمان روی چندین پروژه کار کنیم.
• یکی از مزیت های بارز استفاده از Haskell سرعت آن است. برنامه هایی که در هاکل نوشته شده است معمولاً سریعتر از برنامه هایی که در سایر زبان های برنامه نویسی نوشته شده اند اجرا می شوند زیرا بسیار ساده است.

8) جاوا اسکریپت

JavaScript یک زبان برنامه نویسی گسترده است که برای هوش مصنوعی بسیار مهم است و به ما کمک می کند تا همه چیز را از Chatbots گرفته تا دید رایانه ای بسازیم. JavaScript با انعطاف پذیری و جامعه توسعه دهنده قوی ، به سرعت به یکی از محبوب ترین زبانهای هوش مصنوعی تبدیل شده است.

از زمان ایجاد JavaScript در سال 1995 ، ما از آن برای نوشتن بسیاری از رفتارهای مانند انسان ، مانند تشخیص چهره و برنامه های تولید هنر استفاده کرده ایم. در حالی که سازمانها برخی از سیستم های منسوخ را به نمایش می گذارند ، JavaScript یک مهارت اساسی برای هر توسعه دهنده ای که می خواهد وارد میدان هوش مصنوعی شود ، باقی می ماند.

مزایای استفاده از JavaScript در AI

• میزان انعطاف پذیری بالای JS اجازه می دهد تا از سیستم عامل های مختلف ، مرورگرها و ماشینهای مجازی که توسعه دهندگان استفاده می کنند ، استفاده شود.
• JS لازم نیست از یک سیستم به سیستم دیگر منتقل شود زیرا بسیاری از سیستم ها می توانند بر روی معماری های مشابه کار کنند.
• JS را می توان به طور گسترده ای در هر زمینه مورد استفاده قرار داد.
• JS مبتنی بر وب یا مرورگر است و برنامه نویسی نسبتاً سبک است و بدون نیاز فنی زیادی.

9) جولیا

هوش مصنوعی یک منطقه داغ از تحقیقات است و جولیا در این زمینه از موقعیت خوبی برخوردار است. جف بزانسون ، استفان کارپینسکی ، ویروس B. شاه و تیم آنها این زبان را از ابتدا بر اساس عملکرد عددی ساخته اند. Julia تقریباً در هر سیستم عامل اجرا می شود ، و علاوه بر این ، از بسیاری از مفاهیم برنامه نویسی با هدف کلی استفاده می کند که ما قبلاً مفاهیم کد نویسی با هدف کلی مانند حلقه ها و اظهارات مشروط را تسلط داده ایم ، بنابراین یادگیری آن آسان است.

محیط توسعه جولیا در حال حاضر ایده آل نیست (برخی از کارهای ابزار توسعه برای انجام وجود دارد) ، اما با گذشت زمان بهتر می شود زیرا بیشتر و بیشتر افراد در اطراف زبانهای برنامه نویسی ابزاری می سازند.

مزایای استفاده از جولیا در AI

• این یک زبان برنامه نویسی با کارایی بالا و با کارایی بالا است که برای محاسبات علمی طراحی شده است.
• اظهارات جولیا از نظر زیبایی شناسی خوشایند و مختصر است تا بتوانید به جای نوشتن کد جدید ، روی حل مشکل خود تمرکز کنید.
• با جولیا ، می توانید ضمن صرفه جویی در وقت ، کد واضح تر و سریعتر با خطاهای کمتری ایجاد کنید.
• یکی از بزرگترین مزایای جولیا این است که منبع باز و رایگان است ، به این معنی که هر کسی می تواند به کد خود دسترسی پیدا کند.

خلاصه

به طور خلاصه ، چندین زبان برنامه نویسی وجود دارد که می توانیم از آنها برای توسعه هوش مصنوعی استفاده کنیم. هیچ زبانی کامل نیست ، برخی بر سرعت توسعه تمرکز می کنند ، برخی از آنها مزیت طبیعی مدل سازی احتمالی را دارند ، در حالی که برخی دیگر با نرم افزار موجود یکپارچه کار می کنند. کدام زبان برنامه نویسی برای استفاده در نهایت به نیازهای واقعی ما بستگی دارد. مقاله با به اشتراک گذاشتن لیستی از زبان های برنامه نویسی متداول در سال 2021 با اطلاعات درصد شدید نتیجه می گیرد.

جدول درصد بسیار زیادی از زبانهای برنامه نویسی متداول در سال 2021