زبان یادگیری هوش مصنوعی

مجموعاً ۹ زبان برنامه نویسی وجود دارند که برای یکپارچه سازی هوش مصنوعی کارآمد هستند:

پایتون: اگرچه پایتون قبل از اینکه هوش مصنوعی برای مشاغل حیاتی شود وجود داشته است، اما یکی از محبوب ترین زبان ها برای هوش مصنوعی است. پایتون پر استفاده ترین زبان برای یادگیری ماشینی است (که زیر چتر هوش مصنوعی زندگی می کند). یکی از دلایل اصلی محبوبیت پایتون در توسعه هوش مصنوعی این است که به عنوان یک ابزار قدرتمند تجزیه و تحلیل داده ایجاد شده است و همیشه در زمینه داده های بزرگ محبوب بوده است.

‏لیسپ از دهه ۶۰ وجود داشته است و به طور گسترده ای برای تحقیقات علمی در زمینه های زبان های طبیعی، اثبات قضیه و حل مسائل هوش مصنوعی استفاده شده است. Lisp در ابتدا به عنوان یک نماد ریاضی عملی برای برنامه ها ایجاد شد اما در نهایت به یکی از برترین توسعه دهندگان در زمینه هوش مصنوعی تبدیل شد.

ناگفته نماند که جاوا زبان مهمی برای هوش مصنوعی است. چرا که در توسعه اپلیکیشن موبایل تأثیر به سزایی داشته است. و با توجه به تعداد برنامه های تلفن همراه که از هوش مصنوعی بهره می برند، یک زبان فوق العاده است.

سی پلاس پلاس یک زبان سطح پایین است که مدیریت بهتری را برای مدل هوش مصنوعی در تولید فراهم می کند. و اگرچه C++ ممکن است اولین انتخاب برای مهندسان هوش مصنوعی نباشد، نمی توان نادیده گرفت که بسیاری از کتابخانه های مربوط به یادگیری ماشین به زبان C++ نوشته شده‌اند.

آر، ممکن است زبان مناسبی برای هوش مصنوعی نباشد، اما در خرد کردن اعداد بسیار بزرگ فوق‌العاده است، تا جایی که ا از پایتون هم در این رابطه بهتر عمل می‌کند. این زبان برای برنامه‌نویسی تابعی داخلی، محاسبات بُرداری، و طبیعت شی گرا، زبانی مناسب برای هوش مصنوعی ایجاد می‌کند.

جولیا یکی از زبان های جدید در این لیست است و برای تمرکز بر محاسبات عملکرد در زمینه های علمی و فنی ایجاد شده است. جولیا دارای چندین ویژگی است که مستقیماً در برنامه نویسی هوش مصنوعی اعمال می شود:

انواع داده های عددی رایج
مقادیر دقیق دلخواه
توابع ریاضی قوی

 دیکشنری‌ها، و درون نگری کد.

سیستم نوع دینامیک
توانایی کار برای محاسبات موازی و توزیع شده.
قابلیت های ماکرو و فرابرنامه نویسی
پشتیبانی از ارسال های متعدد
پشتیبانی از توابع C

یک زبان کاربردی، خوانا و دارای تایپ ثابت، هاسکل تعدادی از قابلیت‌ها را ارائه می‌کند که آن را به یک انتخاب مناسب برای برنامه‌نویسی هوش مصنوعی تبدیل می‌کند. به عنوان مثال، به توسعه دهندگان اجازه می دهد تا الگوریتم ها را به طور صریح و مختصر توصیف کنند.

تطبیق آسان الگو و مدیریت لیست از ویژگی های قابل توجه پِرُلاگ است که مخفف برنامه نویسی در منطق است. این ویژگی ها زبان منطق را به انتخاب خوبی برای هوش مصنوعی تبدیل می کند. پِرُلاگ مخصوصاً در مواردی که توسعه دهندگان باید روی مشکلات تمرکز کنند ایده آل است زیرا این زبان می تواند برنامه را با استفاده از ابزارهای جستجوی خود اجرا کند.

اسکالا یک زبان کاربرپسند و قابل اعتماد است، اما این تنها یکی از دلائل استفاده توسعه دهندگان از آن برای هوش مصنوعی است. این زبان برنامه نویسی یک انتخاب خوب برای ساخت الگوریتم‌های یادگیری ماشینی و جمع‌آوری اطلاعات از مجموعه داده‌های بزرگ و همچنین مدیریت محتوای پیچیده به طور کلی است.

* مرجع انگلیسی سایت: 👇