آشنایی با زبان‌های برنامه نویسی هوش مصنوعی

مقدمه

هوش مصنوعی همه زندگی ما را تغییر داده است و اگر فکر کنیم که این اوج داستان است بسیار ساده به قضیه نگاه کرده‌ایم.

تقریبا برای داشتن ابزارهای هوش مصنوعی به سه چیز نیاز داریم، نخست داده‌، تا بتوانیم مدل‌های خود را آموزش دهیم، سپس الگوریتم‌ها و مدل‌ها و همچنین سخت افزار مناسب هوش مصنوعی. ما قبلا به صورت کامل به بررسی سخت افزارهای هوش مصنوعی پرداخته‌ایم.

هنگامی که در مورد الگوریتم‌های هوش مصنوعی صحبت می‌کنیم باید به این موضوع توجه کنیم که همه این مدل‌ها با استفاده از زبان‌های برنامه نویسی مختلف نوشته شده‌اند. در این مقاله به معرفی این زبان‌های برنامه نویسی می‌پردازیم.

هر کدام از این زبان‌ها مزایا و محدودیت‌های خودشان را دارند و توسعه دهندگان باید بر اساس هدفی که دارند از آن‌ها استفاده کنند. در ادامه به بررسی این زبان‌ها می‌پردازیم. قبل از آن کمی در مورد مفهوم برنامه نویسی و سپس تاریخچه برنامه نویسی هوش مصنوعی را بررسی می‌کنیم. سپس به بررسی ۱۰ زبان برای هوش مصنوعی می‌پردازیم.

برنامه نویسی چیست؟

برنامه نویسی هنر و علم آموزش دادن به کامپیوتر برای انجام وظایف از طریق مجموعه ای از دستورات و الگوریتم ها است. در هسته خود، برنامه نویسی شامل طراحی، نوشتن، آزمایش و حفظ کد منبع است که رایانه ها م‌ توانند برای دستیابی به اهداف خاص اجرا کنند. این فرآیند نیاز به تفکر منطقی، مهارت های حل مسئله و درک عمیق زبان های برنامه نویسی و اجرای آنها دارد.

برنامه نویسان از این زبان ها برای برقراری ارتباط با رایانه ها استفاده می کنند و آنها را قادر می سازند تا فرآیندها را خودکار کنند، داده‌ها را دستکاری کنند، برنامه های کاربردی ایجاد کنند و سیستم های پیچیده را توسعه دهند. همانطور که تکنولوژی به تکامل خود ادامه می دهد، برنامه نویسی برای نوآوری در صنایع بی شماری اساسی است و نحوه تعامل ما با ماشین‌ها و استفاده از قدرت محاسبات را برای اهداف عملی و خلاقانه شکل می دهد.

تاریخچه زبان های برنامه نویسی هوش مصنوعی

سفر زبان های برنامه نویسی هوش مصنوعی به اواسط قرن بیستم باز می گردد. توسعه این زبان‌ها به دلیل نیاز به حل مسائل پیچیده و شبیه سازی رفتار هوشمند انجام شد. در ادامه برخی از این زبان‌ها را معرفی می‌کنیم.

زبان برنامه نویسی LISP

اگر مقاله تاریخچه تکامل هوش مصنوعی را مطالعه کرده باشید با این زبان برنامه نویسی آشنا شده‌اید. LISP، مخفف List Processing، توسط جان مک کارتی در سال ۱۹۵۸ ایجاد شده و یکی از قدیمی ترین زبان های برنامه نویسی سطح بالا است. LISP که عمدتاً برای تحقیقات هوش مصنوعی طراحی شده است، در دستکاری بیان نمادین برتری دارد و آن را برای توسعه الگوریتم ها و برنامه های هوش مصنوعی ایده آل می‌کند. ویژگی های آن، مانند تایپ پویا، بازگشتی، و پشتیبانی عالی از طراحی تکراری و نمونه سازی، بر بسیاری از زبان های برنامه نویسی مدرن تأثیر گذاشته است. علیرغم قدمت آن، تأثیر LISP بر توسعه هوش مصنوعی غیرقابل انکار است و پایه و اساس بسیاری از مفاهیم و سیستم‌های هوش مصنوعی را که امروزه مورد استفاده قرار می گیرد، می‌گذارد.

زبان برنامه نویسی Prolog

Prolog، مخفف “Programming in Logic,” توسط آلن کولمراور ساخته شده است. این یک زبان برنامه نویسی سطح بالا است که بر برنامه نویسی منطقی تأکید دارد و به ویژه برای کارهایی که مستلزم استدلال نمادین و تطبیق الگو هستند، مناسب است. ویژگی‌های منحصربه‌فرد Prolog، مانند عقب‌گرد خودکار و ساختار داده‌های مبتنی بر درخت، آن را برای برنامه‌های کاربردی در پردازش زبان طبیعی، اثبات قضیه و سیستم‌های خبره قدرتمند می‌کند. هر چند که این زبان برنامه نویسی که در سال ۱۹۷۲ خلق شد امروزه چندان در سیستم‌ها بکارگرفته نمی‌شود اما بدون شک نقش مهمی در توسعه برنامه نویسی هوش مصنوعی دارد.

زبان های برنامه نویسی امروزی برای هوش مصنوعی

زبان‌های برنامه نویسی لیسپ و پرولاگ که در بالا معرفی کردیم تقریبا در موزه‌ها هستند و در دنیای امروزی زبان‌های برنامه نویسی جدید جایگزین آن‌ها شده‌اند. احتمالا وقتی هم که الان در مورد زبان‌های برنامه‌نویسی برای هوش مصنوعی می‌پرسیم مظنورمان همین زبان‌های برنامه نویسی است. در ادامه به معرفی مهمترین زبان‌های برنامه نویسی هوش مصنوعی می‌پردازیم.

پایتون Python

پایتون امروزه گل سرسبد زبان‌های برنامه نویسی است. نه فقط در حوزه هوش مصنوعی بلکه در همه جا پایتون یکی از محبوب‌ترین‌ها است. پایتون به دلیل سادگی، خوانایی و اکوسیستم گسترده‌اش به زبان اصلی برای توسعه هوش مصنوعی تبدیل شده است. مجموعه کتابخانه غنی آن، از جمله TensorFlow، PyTorch، و scikit-learn، ابزارهای قوی برای یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و تجزیه و تحلیل داده ها را فراهم می کند.

سینتکس کاربرپسند پایتون و پشتیبانی کامیونیتی بزرگ آن را برای مبتدیان و توسعه دهندگان یک گزینه جذاب می‌کند. با این حال، ماهیت تفسیری پایتون می‌تواند به سرعت اجرای کندتر در مقایسه با زبان‌های کامپایل‌شده منجر شود. با وجود این، تطبیق پذیری و سهولت استفاده آن را به ستون فقرات بسیاری از چارچوب ها و سرویس های هوش مصنوعی، از جمله Google AI و OpenAI تبدیل کرده است.

مزایای زبان برنامه نوسی پایتون

• کتابخانه های گسترده (TensorFlow، PyTorch، scikit-learn).
• سهولت در یادگیری و خوانایی.
• حمایت جامعه بزرگ

معایب زبان برنامه نویسی پایتون

• سرعت اجرای پایین تر در مقایسه با زبان های کامپایل شده.
• برای توسعه موبایل و وب ایده آل نیست.

زبان برنامه نویسی R

R یک زبان و محیط قدرتمند است که به طور خاص برای محاسبات آماری و گرافیک طراحی شده است. به طور گسترده ای در تجزیه و تحلیل داده‌ها، مدل سازی آماری، و تجسم استفاده می‌شود، و آن را به یک گزینه محبوب در میان دیتا ساینتیست‌ها تبدیل کرده است. اکوسیستم کتابخانه جامع R، شامل بسته هایی مانند caret و randomForest، یادگیری ماشینی پیشرفته را تسهیل می کند.

قابلیت‌های زبان R در مدیریت مجموعه داده‌های بزرگ و تحلیل‌های پیچیده بی‌نظیر است. این امر R را به یک ابزار ضروری در زمینه هایی مانند بیوانفورماتیک، اپیدمیولوژی و تجزیه و تحلیل مالی تبدیل می‌کند.

مزایای زبان R

• قابلیت تحلیل آماری قوی
• ابزارهای تجسم جامع
• بسته های گسترده برای یادگیری ماشین (caret، randomForest).

معایب زبان R

• منحنی یادگیری تندتر برای کسانی که با برنامه ریزی آماری آشنا نیستند.
• کندتر از پایتون در برخی سناریوها.

زبان برنامه نویسی Java

جاوا یک زبان برنامه نویسی همه کاره و با کارایی بالا است که به دلیل فلسفه “یک بار بنویس، هرجا اجرا کن” قابلیت جابجایی را در میان همه پلتفرم ها ارائه می‌دهد. استحکام، مقیاس پذیری و کتابخانه‌های گسترده آن را برای توسعه برنامه های کاربردی هوش مصنوعی سازمانی در مقیاس بزرگ ایده‌آل کرده است.

اصول قوی شی گرا جاوا و سهولت اشکال زدایی به قابلیت اطمینان و نگهداری آن کمک می‌کند. در حالی که سینتکس پرمخاطب جاوا می‌تواند توسعه را در مقایسه با زبان‌های تایپ پویا کند کند، استفاده از آن در پروژه های بزرگ هوش مصنوعی، مانند IBM Watson، بر اهمیت آن در دنیای هوش مصنوعی تاکید می‌کند.

مزایای زبان برنامه نویسی Java

• قابلیت جابجایی در پلتفرم‌ها (یک بار بنویسید، هر جا اجرا کنید).
• استحکام و سهولت اشکال زدایی.
• پشتیبانی قوی از برنامه های کاربردی سازمانی در مقیاس بزرگ.

معایب زبان برنامه نویسی Java

• سینتکس پرمخاطب.
• زمان توسعه کندتر در مقایسه با زبان های تایپ شده پویا.

زبان برنامه نویسی C++

زبان برنامه نویسی C++ به دلیل عملکرد بالا و کنترل دقیق بر منابع سیستم شناخته شده است که آن را برای برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی جذاب می‌کند. 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.

با این حال، C++ با منحنی یادگیری تندتری همراه است و نسبت به زبان‌های سطح بالاتر مستعد خطا است. علی‌رغم این چالش‌ها، استفاده از آن در توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی پیشرفته، مانند وسایل نقلیه خودران و پلتفرم‌های معاملاتی ، نقش حیاتی آن را در هوش مصنوعی برجسته می‌کند.

مزایای زبان برنامه نویسی C++

• سرعت اجرا و عملکرد بالا.
• کنترل دقیق بر منابع سیستم.
• کتابخانه های گسترده برای محاسبات عددی و علمی.

معایب زبان برنامه نویسی C++

• منحنی یادگیری تندتر
• در مقایسه با زبان های سطح بالاتر، پیچیده تر و مستعد خطا هستند.

زبان برنامه نویسی #C

سی شارپ یک زبان برنامه نویسی مدرن و شی گرا است که توسط مایکروسافت به عنوان بخشی از ابتکار دات نت توسعه داده شده است. سی شارپ که به خاطر تطبیق پذیری اش شناخته شده است، به طور گسترده در محیط های سازمانی و برای توسعه برنامه های دسکتاپ قوی، خدمات وب و بازی‌ها استفاده می‌شود. سیستم تایپ قوی، کتابخانه استاندارد گسترده و ادغام با چارچوب دات نت، آن را به انتخابی محکم برای توسعه هوش مصنوعی، به ویژه در اکوسیستم مایکروسافت تبدیل کرده است. با پشتیبانی از چارچوب‌های یادگیری ماشینی مانند ML.NET، سی شارپ می‌تواند به طور موثر برای ساخت برنامه‌های هوش مصنوعی که نیاز به ادغام یکپارچه با سایر فناوری‌های دات نت دارند، استفاده شود.

مزایای زبان برنامه نویسی #C

• تایپ قوی و ایمنی
• ادغام عالی با اکوسیستم مایکروسافت
• تطبیق پذیری در توسعه اپلیکیشن

معایب زبان بنویسی #C

• بهترین عملکرد در ویندوز
• پرمخاطب تر از زبان های تایپ شده پویا
• کتابخانه های هوش مصنوعی کمتر در مقایسه با پایتون

زبان برنامه نویسی جاوا اسکریپت

جاوا اسکریپت یک زبان برنامه نویسی سطح بالا و تفسیر شده است که در درجه اول به دلیل نقشش در توسعه وب شناخته شده است. با این حال، با ظهور چارچوب هایی مانند TensorFlow.js، جاوا اسکریپت نیز جایگاه خود را در توسعه هوش مصنوعی پیدا کرده است. توانایی جاوا اسکریپت برای اجرا در هر دو سمت کلاینت و سرور، به لطف Node.js، آن را به گزینه ای همه کاره برای توسعه برنامه های هوش مصنوعی که نیاز به تعامل و ادغام بلادرنگ با فناوری های وب دارند تبدیل می کند. ماهیت ناهمزمان جاوا اسکریپت و معماری رویداد محور برای انجام وظایف پیچیده و فشرده داده در هوش مصنوعی مناسب است.

مزایای زبان برنامه نویسی جاوا اسکریپت

• حضور همه جا در محیط های وب و سرور
• پردازش رویداد محور و ناهمزمان
• اکوسیستم غنی از کتابخانه ها و چارچوب ها

معایب زبان برنامه نویسی جاوا اسکریپت

• اجرای کندتر در مقایسه با زبان های کامپایل شده
• تایپ پویا می تواند منجر به خطاهای زمان اجرا شود
• کتابخانه های هوش مصنوعی محدود در مقایسه با پایتون

زبان برنامه نویسی Julia

Julia یک زبان برنامه نویسی سطح بالا و با کارایی بالا است که برای محاسبات عددی و علمی طراحی شده است. جولیا با ترکیب سهولت استفاده از پایتون با سرعت ++C، راه حلی جذاب برای توسعه برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی که نیاز به محاسبات فشرده دارند، ارائه می‌دهد.

جمع‌آوری به‌موقع (JIT) و تایپ پویا هم انعطاف‌پذیری و هم کارایی را فراهم می‌کند و باعث محبوبیت فزاینده‌ای در محیط‌های دانشگاهی و تحقیقاتی می‌شود. اگرچه اکوسیستم جولیا در مقایسه با زبان‌های معتبرتر هنوز تازه در حال رشد است اما پتانسیل‌های قوی‌ای در محیط‌های آکادمیک دارد.

مزایای زبان برنامه نویسی Julia

• عملکرد بالا نزدیک به C++.
• سهولت استفاده مشابه پایتون.
• طراحی شده برای تجزیه و تحلیل عددی با کارایی بالا و علوم محاسباتی.

معایب زبان برنامه نویسی Julia

• جامعه کوچکتر و اکوسیستم کمتر بالغ.
• کتابخانه های کمتر جامع در مقایسه با پایتون و R.

زبان برنامه نویسی Scala

اسکالا یک زبان سطح بالا است که پارادایم های برنامه نویسی شی گرا و تابعی را با هم ترکیب می‌کند که به صورت مختصر و مقیاس پذیر طراحی شده است. اسکالا که بر روی ماشین مجازی جاوا (JVM) اجرا می‌شود، به طور یکپارچه با جاوا کار می‌کند و آن را به یک انتخاب جذاب برای توسعه دهندگان آشنا با اکوسیستم جاوا تبدیل می‌کند. پشتیبانی قوی Scala از برنامه نویسی عملکردی، آن را برای توسعه الگوریتم‌های پیچیده هوش مصنوعی و وظایف پردازش داده‌ها مناسب می‌کند.

مزایای زبان برنامه نویسی Scala

• پشتیبانی از برنامه نویسی کاربردی
• سازگاری JVM و ادغام جاوا
• سینتکس رسا و مختصر

معایب زبان برنامه نویسی Scala

• منحنی یادگیری تندتر
• زمان کامپایل کندتر
• جامعه و اکوسیستم کوچکتر

زبان برنامه نویسی هسکل

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.

مزایای زبان برنامه هسکل

• کاملاً کاربردی با تغییر ناپذیری
• تایپ استاتیک قوی برای بررسی خطا
• انتزاعات مختصر و سطح بالا

معایب زبان برنامه نویسی هسکل

• منحنی یادگیری شیب دار
• می تواند کندتر از زبان های سطح پایین تر باشد
• جامعه کوچکتر و منابع کمتر

متلب

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. واقعیت این است که متلب هم می‌تواند به شما در توسعه مدل‌های هوش مصنوعی کمک کند. متلب در عملیات ماتریس، تجسم داده‌ها و توسعه الگوریتم برتری دارد و آن را به انتخابی ارجح در حوزه‌های دانشگاهی و مهندسی تبدیل می‌کند.

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. با این وجود، MATLAB در موسسات تحقیقاتی و صنایعی که نیاز به مدل‌سازی و تحلیل دقیق ریاضی دارند، هنوز یک گزینه جذاب است.

مزایای متلب

• پشتیبانی قوی از توابع ریاضی و آماری.
• عالی برای نمونه سازی و توسعه الگوریتم.
• جعبه ابزار جامع برای یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق.

معایب: متلب

• لایسنس گرانقیمت
• اجرای کندتر در مقایسه با زبان هایی مانند C++.

هوش مصنوعی‌های معروف امروز از کدام زبان برنامه نویسی استفاده می‌کنند؟

هوش مصنوعی گوگل

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.

Open AI GPT

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.

IBM Watson

IBM Watson یک سیستم هوش مصنوعی قدرتمند است که به دلیل توانایی‌هایش در درک زبان طبیعی، یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل داده‌ها شناخته شده است.  چارچوب هوش مصنوعی Watson عمدتاً برای ساخت برنامه‌های سازمانی مقیاس‌پذیر و قوی به جاوا متکی است. پایتون همچنین به طور گسترده برای توسعه مدل های یادگیری ماشینی و یکپارچه سازی سرویس های هوش مصنوعی مختلف استفاده می شود.

هوش مصنوعی Claude

هوش مصنوعی کلاد، مانند بسیاری از مدل‌های هوش مصنوعی معاصر،  از پایتون برای توسعه خود استفاده می‌کند. علاوه بر این، C++ اغلب برای مؤلفه‌های حیاتی عملکرد استفاده می‌شود تا از پردازش و استنتاج سریع اطمینان حاصل شود و مدل را قادر می‌سازد تا وظایف پیچیده را به طور مؤثر انجام دهد. توسعه کلود بر ملاحظات اخلاقی تأکید دارد، با هدف کاهش تعصبات و ترویج تعاملات ایمن تر. کلود با استفاده از نقاط قوت Python و C++ به عنوان شاهدی بر پتانسیل هوش مصنوعی مدرن برای قدرتمند و با وجدان بودن است.

سخن نهایی

دنیای هوش مصنوعی پر از زبان های برنامه نویسی متنوعی است که هر کدام مزایا و معایب خودشان را دارند. درک تاریخچه، نقاط قوت و برنامه های کاربردی این زبان ها برای هر کسی که قصد توسعه راه حل های هوش مصنوعی را دارد بسیار مهم است. چه بخواهید یک پروژه بزرگ هوش مصنوعی را به جلو ببرید و چه بخواهید یک پروژه آزمایشگاهی را انجام دهید، انتخاب زبان برنامه‌نویسی مناسب می‌تواند تأثیر قابل‌توجهی بر موفقیت شما داشته باشد. همانطور که هوش مصنوعی به تکامل خود ادامه می‌دهد، زبان‌ها و ابزارهایی که ما برای جان بخشیدن به سیستم‌های هوشمند استفاده می‌کنیم نیز رشد خواهند کرد.

در حال حاضر شاید بتوان گفت پایتون محبوب‌ترین زبان در این مسیر است. 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.