استلزم تزايد الطلب على الذكاء الاصطناعي توظيف عدد متزايد من المهندسين والباحثين والمبرمجين. من المستحيل تصور الوجود دون تأثير أو مساهمة الذكاء الاصطناعي. ينتشر الذكاء الاصطناعي في كل مكان ، بدءًا من عمليات البحث عن الوظائف وحتى اكتشاف البريد العشوائي ومشاركة الركوب ووصولاً إلى اتصالات وسائل التواصل الاجتماعي ، وهو يجعل حياتنا أفضل وأسهل.

يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي شركتك في توفير الوقت والمال من خلال أتمتة الإجراءات المنتظمة وتحسينها. بمجرد أن يصبح الذكاء الاصطناعي في مكانه ، يمكنك أن تكون واثقًا من أن هذه الأنشطة ستكتمل بسرعة ودقة وموثوقية أكبر مما يمكن لأي شخص. ومع ذلك ، من أجل دمج الذكاء الاصطناعي في أنظمة وخدمات شركتك ، ستحتاج إلى مطوري برامج قادرين على القيام بذلك.

علاوة على ذلك ، سيحتاج هؤلاء المطورون إلى التعرف على أفضل لغات الذكاء الاصطناعي. لكل لغة مجموعتها الخاصة من نقاط القوة والقيود ، فضلاً عن السمات المميزة. الأمر متروك لك لتحديد الميزات الأكثر ملاءمة لاحتياجاتك.

لنبدأ ونلقي نظرة على بعض من أفضل لغات البرمجة للذكاء الاصطناعي.

1. بايثون

Python هي لغة برمجة عالية المستوى ومفسرة وموجهة للكائنات تؤكد على المثل العليا لقراءة الكود وبساطته. في الوقت الحالي ، قد تعتقد أن بايثون هي مقدمة لجميع اللغات الأخرى. بناء جملة بايثون البسيط هو المسؤول عن الارتفاع السريع في شعبيتها. علاوة على ذلك ، تسمح الصيغة الموجزة لك بقضاء وقت أطول في تطوير البنية الأساسية ، مما يجعل Python خيارًا ممتازًا لإجراءات التعلم الآلي.

تعد سهولة استخدام Python أكثر أهمية من أي شيء آخر في جعلها الخيار المفضل لدى مهندسي الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك ، فهو عالي الأداء ويستخدم على نطاق واسع لغة برمجة قادرة على إجراءات معقدة لمجموعة واسعة من الوظائف والمنصات.

فيما يتعلق بالتكنولوجيا الحالية ، فإن السبب الأكثر أهمية لوجود Python في المقدمة هو أن أطر عمل خاصة بالذكاء الاصطناعي قد تم إنشاؤها للغة. TensorFlow ، مجموعة أدوات مفتوحة المصدر مصممة خصيصًا للتعلم الآلي والتي يمكن استخدامها في العمق الشبكة العصبية التدريب والاستدلال ، هو أحد أكثرها شيوعًا. من بين الأطر الأخرى التي تركز على الذكاء الاصطناعي:

• تعلم الحروف – مكتبة بايثون للتدريب نماذج التعلم الآلي.
• Keras هي واجهة برمجة لعمليات حسابية رياضية معقدة.
• PyTorch هي مكتبة Python لمعالجة اللغة المرئية والطبيعية.
• Theano هي حزمة تتيح لك تحديد التعبيرات الرياضية وتحسينها وتقييمها.

2. C + +

C ++ هو ملحق لغة كمبيوتر يمكن استخدامه لإنشاء ملفات الشبكات العصبية. تعد سرعة C ++ هي الميزة الأكثر أهمية لأن تطوير الذكاء الاصطناعي يتطلب عمليات حسابية معقدة ، ويمكن لهذه اللغة تسريع العمليات الحسابية. يحتوي على تحكم في الذاكرة منخفض المستوى ويدعم التطبيقات التي تتطلب أصولاً ، والتطبيقات ذات الأداء الحرج ، وما إلى ذلك.

يحتوي C ++ على بناء جملة معقد ولكنه أقل تكلفة من اللغات الأخرى مثل Java. يمكن استخدام C ++ في برمجة الذكاء الاصطناعي لتحسين محرك البحث وترتيبه.

أحد أسباب ذلك هو المرونة الواسعة للغة ، مما يجعلها مثالية للتطبيقات كثيفة الاستخدام للموارد. C ++ هي لغة برمجة منخفضة المستوى تعمل على تحسين إدارة نموذج الذكاء الاصطناعي في الإنتاج. وعلى الرغم من أن C ++ قد لا تكون الخيار الأول لمبرمجي الذكاء الاصطناعي ، فمن الجدير بالذكر أن العديد من أطر التعلم العميق والآلي تم تطويرها في C ++.

تمت كتابة TensorFlow ، وهو إطار التعلم الآلي الأكثر شيوعًا ، بلغة C ++. كما تم استخدامه لبناء الهيكل التلافيفي للتضمين السريع للميزات إطار التعلم العميق (كافيه).

3. لغة البرمجة R

R هي اللغة القياسية الأكثر استخدامًا ، وقد تم تصميمها بشكل أساسي للتحليل الإحصائي وعرض البيانات الرسومية. إنها لغة برمجة شائعة بين منجمي البيانات والإحصائيين. إنه مفتوح المصدر ولديه مجتمع كبير للذكاء الاصطناعي. تعتبر R فعالة بشكل خاص لأبحاث الذكاء الاصطناعي التي تتضمن تحليل السلاسل الزمنية والاختبار الإحصائي والنمذجة الخطية وغير الخطية والتكتل.

اللغة موجهة للكائنات وقابلة للتمديد وتسمح بمعالجة الكائنات بلغات أخرى. تعد كفاءة R في معالجة البيانات وتحليلها من أهم مزاياها. كما أن لديها مهارات تخطيط ممتازة. من ناحية أخرى ، يصعب تعلم R. إنه بطيئ ولديه عيوب أمنية.

يجب اعتبار الحزم الموسعة أكثر من الإمكانات العامة لـ R. توفر الحزم مثل Gmodels و RODBC و OneR و Tm دعمًا شاملاً لعمليات التعلم الآلي. بمجرد أن تبدأ التعلم ، سترى أن الإحصائيات هي أساس الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. تشير حالة المصدر المفتوح لـ R إلى أنه مجاني للاستخدام. لديها قاعدة مستخدمين كبيرة.

4. JAVA

لغة برمجة جافا عالية المستوى وذات أغراض عامة البرمجة الشيئية لغة. بناء جملة Java يمكن مقارنته مع لغات C و C ++ ؛ ومع ذلك ، من المفترض أن تكون Java مكتفية ذاتيًا وتحتوي على الحد الأدنى من التبعيات. يمكن القول إن JAVA هي اللغة الأكثر استخدامًا على هذا الكوكب لمجموعة متنوعة من الأنشطة ، والذكاء الاصطناعي هو واحد منها.

يعد وجود Virtual Machine Technology أهم ميزة لاستخدام لغة برمجة JAVA. ماذا تفعل JVM بالضبط؟ حسنًا ، تعمل Java Virtual Machine على تبسيط عملية التنفيذ ، مما يوفر لك الوقت والطاقة من تجميع التطبيق مرارًا وتكرارًا.

ترتبط البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي ارتباطًا وثيقًا ، وتم كتابة أبرز أطر عمل البيانات الضخمة ، مثل Fink و Hadoop و Hive و Spark بلغة Java. كما يوفر عددًا من أطر تطوير الذكاء الاصطناعي ، بما في ذلك Weka و Java-ML و H2O و DeepLearning4j و MOA و OenNLP و Kubeflow ومكتبة Deep Java و Neuroph.

5. سكالا

Scala هي لغة برمجة مكتوبة بشكل ثابت وعالية المستوى وموجهة للكائنات وعملية. تم إنشاؤه بقصد جني فوائد Java مع التخفيف من بعض عيوبها. ابتكر Scala طريقة أفضل لبناء برامج ذكية باستخدام بيئة Java Virtual Machine (JVM). إنه متوافق مع Java و JavaScript ، ويجعل التطوير أسهل وأسرع وأكثر إنتاجية

أصبح Scala مكونًا أساسيًا لأنظمة تحليل البيانات مثل Apache Flink و Apache Spark و Apache Kafka و Akka Stream نتيجة لهذه الخصائص. تشمل عيوب Scala الرئيسية الافتقار إلى دعم المجتمع ، والاعتماد المحدود ، وقيود التوافق مع الإصدارات السابقة ، ومنحنى التعلم العالي.

Breeze هي أداة التعلم الآلي الأكثر شيوعًا لـ Scala. تجمع هذه المكتبة بين وظائف Matlab ومكتبة Python NumPy. لقد نشأت من اندماج مشروعي ScalaNLP و Scala. يتضمن Breeze العديد من القدرات الحسابية المطلوبة لإنشاء أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية.

6. جوليا

Julia هو منتج راقي آخر لم يحصل على التقدير أو الدعم المجتمعي الذي يستحقه. ومع ذلك ، فإن ميزاته لا تخيب. لغة البرمجة هذه مفيدة لمجموعة متنوعة من الوظائف ، لكنها تتفوق في تحليل الأرقام والبيانات.

Julia هو منتج راقي آخر لم يحصل على التقدير أو الدعم المجتمعي الذي يستحقه. ومع ذلك ، فإن ميزاته لا تخيب. لغة البرمجة هذه مفيدة لمجموعة متنوعة من الوظائف ، لكنها تتفوق في تحليل الأرقام والبيانات.

توفر Julia DataFrames للتعامل مع مجموعات البيانات وإجراء تحويلات البيانات النموذجية للتحليل الإحصائي وعلوم البيانات. تسمح لك حزم JuliaGraphs بالعمل مع البيانات التوافقية. تعمل Julia جيدًا مع قواعد البيانات باستخدام برامج تشغيل JDBC و ODBC و Spark. إنها اللغة المثالية للإبداع تعلم عميق كود على الواجهة الخلفية. إن jl و Flux.jl من أصول جوليا ، وهي أدوات قوية للغاية للتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي.

7. RUST

Rust هي لغة برمجة متعددة النماذج تعطي الأولوية للسرعة والأمان والتزامن. يحتوي Rust على صيغة مماثلة لـ C ++ ، على الرغم من أنها أكثر أمانًا للذاكرة. لا يُسمح بالمؤشرات الفارغة والمؤشرات المتدلية وسباقات البيانات. يتم التعامل مع الذاكرة والموارد الأخرى باستخدام طريقة متخصصة توفر إدارة يمكن التنبؤ بها مع القليل من النفقات العامة ، بدلاً من جمع البيانات المهملة تلقائيًا.

في استطلاع المطورين السنوي لـ StackOverflow ، تم تسمية لغة البرمجة مفتوحة المصدر الأكثر شيوعًا. تستخدم العديد من شركات تكنولوجيا المعلومات مبادئ Rust في مشاريعها. استخدمت Microsoft مبادئ Rust في مشروع فيرونا المفتوح المصدر. يعتبر Rust لغة اختبار لبرمجة البنية التحتية الآمنة.

Rust هي لغة صعبة التعلم لأنها تحتاج إلى فهم أفكار البرمجة الشيئية. نتيجة لذلك ، يحتوي على مترجم بطيء وملفات ثنائية ضخمة. لا يوجد سوى عدد قليل من مكتبات التعلم الآلي التي تم تطويرها صراحةً في Rust. ومع ذلك ، هناك العديد من الارتباطات المشتركة آلة التعلم أطر العمل ، مثل PyTorch أو TensorFlow ، متاحة للمطورين.

8. لثغة

منذ الستينيات ، تم استخدام Lisp على نطاق واسع للدراسات العلمية في تخصصات اللغات الطبيعية ، وأدلة النظرية ، وحل مشكلات الذكاء الاصطناعي. تم تصميم Lisp في الأصل كلغة رياضية عملية للبرمجة ، لكنها سرعان ما أصبحت خيارًا شائعًا بين مطوري الذكاء الاصطناعي.

الأهم من ذلك ، كان مبتكر ليسب (جون مكارثي) شخصية رئيسية في مجال الذكاء الاصطناعي ، وقد تم تنفيذ الكثير من أعماله لفترة طويلة.

كان الدافع الأساسي لتطوير Lisp هو إنشاء تمثيل رياضي قابل للتطبيق في الكود. بسبب هذه الميزة الجوهرية ، سرعان ما أصبحت اللغة المفضلة لأبحاث الذكاء الاصطناعي. تم اختراع العديد من مفاهيم علوم الكمبيوتر ، مثل العودية ، وهياكل البيانات الشجرية ، والكتابة الديناميكية ، في Lisp.

Lisp فعال بشكل لا يصدق ويسمح بتنفيذ سريع للغاية للبرنامج. برامج Lisp أصغر وأسرع في التصميم وأداء أسرع وأسهل في الصيانة من C ++ أو Java التطبيقات.

9. فاتحة

تعد Prolog ، إحدى لغات البرمجة الأولى ، إطارًا متطورًا يعمل مع ثلاثة عناصر: الحقائق والقواعد والأهداف. يجب على المطور تحديد الأجزاء الثلاثة قبل أن يقوم Prolog ببناء علاقات بينها من أجل تحقيق نتيجة محددة من خلال فحص الحقائق والقواعد.

Prolog قادر على فهم الأنماط ومطابقتها ، وإيجاد البيانات وهيكلتها منطقيًا ، والتراجع تلقائيًا عن عملية لاكتشاف مسار أفضل. بشكل عام ، أفضل تطبيق لهذه اللغة في الذكاء الاصطناعي هو حل المشكلات ، حيث يبحث Prolog عن حل – أو عدة حلول.

نتيجة لذلك ، يتم استخدامه في روبوتات الدردشة والمساعدين الظاهريين مثل Watson من شركة IBM. قد لا يكون Prolog متنوعًا أو سهل الاستخدام مثل Python أو Java ، ولكنه قد يكون مفيدًا جدًا. تم استخدام Prolog لتطوير عدد من مكتبات الذكاء الاصطناعي. Zamia-AI ، على سبيل المثال ، هو إطار عمل يوفر مكونات وأدوات لتطوير أنظمة معالجة الكلام واللغة الطبيعية مفتوحة المصدر.

برولوج القائم آلة التعلم تعتبر حزم بيانات mlu و cplint و cplint مفيدة للغاية أيضًا لبناء الذكاء الاصطناعي.

في الختام

يتطلب دمج برامج الذكاء الاصطناعي في بيئة أعمال متنوعة بالفعل استخدام مجموعة من أدوات البرمجة، مثل العديد من اللغات والأطر والمكتبات. تتطلب هذه التقنيات في كثير من الأحيان درجات غير عادية من الكفاءة والخبرة.

جميع اللغات المذكورة أعلاه اختيارات ممتازة لمشاريع الذكاء الاصطناعي. إنها ببساطة مسألة اختيار المشروع المثالي لاحتياجاتك. من خلال فهم أساسي للمشروع ، يمكنك اختيار اللغة الأنسب وزيادة كفاءة شركتك. حظًا سعيدًا في مشروعك القادم للذكاء الاصطناعي!