Kecerdasan buatan telah wujud sejak tahun 1950 -an, tetapi hanya dalam dekad yang lalu bahawa pemaju perisian telah dapat membina AI ke dalam aplikasi seperti yang mereka harapkan. Bahasa pengaturcaraan adalah tulang belakang projek pembangunan AI, dan dengan bantuan mereka, pemaju perisian boleh membuat penyelesaian AI baru tanpa perlu mengetahui bahasa yang sangat khusus yang hanya digunakan oleh saintis untuk berkomunikasi antara satu sama lain.
Jadi, bagaimanakah AI digunakan di seluruh industri di seluruh dunia?
Dalam artikel ini, kami akan merangkumi beberapa bahasa pengaturcaraan yang paling sesuai untuk AI dan kelebihan yang ditawarkan oleh bahasa -bahasa ini.
1) Python
Python sangat sesuai untuk AI kerana sains data dan keupayaan pembelajaran mesinnya yang kuat. Kuasa pengiraan dan kebolehbacaan yang cepat menjadikannya pilihan utama untuk saintis data. Dengan Python, saintis data boleh menganalisis set data yang besar dan kompleks tanpa bimbang tentang kelajuan pengiraan.
Python mempunyai senarai luas pakej yang berkaitan dengan AI, seperti pybrain, neuraltalk2, dan pytorch. Walaupun tensorflow kini lebih banyak digunakan daripada pytorch, dalam beberapa tahun popularitinya mungkin sama dengan tensorflow, terima kasih kepada beberapa ciri unik yang Pytorch baru -baru ini dibebaskan. Penyamaan.
Ciri -ciri unik ini termasuk ketepatan yang berubah -ubah sebagai tambahan kepada pecutan GPU untuk rangkaian pembelajaran mendalam, dan versi terkini PyTorch juga menyokong pelbagai peranti. Ini juga menjadikan Python lebih mudah untuk belajar daripada C ++ atau Java (oleh itu popularitinya dengan pemula.) Python juga merupakan salah satu bahasa yang paling popular yang digunakan oleh profesional.
Oleh kerana pemaju sentiasa menambah perpustakaan baru atau menaik taraf yang sedia ada, Python tidak ketinggalan di belakang bahasa lain dari segi pembangunan. Jika anda tahu C ++ atau Java tetapi tidak terlalu akrab dengan rangkaian saraf atau kaedah pembelajaran mendalam, dalam hal ini, anda dapat dengan mudah memilih apa yang anda perlukan dengan bantuan lebih dari 830 kelas di perpustakaan Numpy.
Faedah menggunakan python di ai
- Python mempunyai banyak perpustakaan yang boleh memudahkan pengaturcaraan melalui pembelajaran mesin.
- Jika anda sedang menjalankan projek berasaskan AI, maka perpustakaan Python dapat memenuhi semua keperluan anda.
- Sebagai pemaju baru, lebih sesuai untuk mempelajari Python kerana ia mempunyai keluk pembelajaran yang lebih mudah dan lebih mudah dipelajari berbanding dengan kebanyakan bahasa pengaturcaraan.
- Ia mempunyai rangka kerja pembelajaran mesin yang kuat, pybrain, dan komuniti pengguna aktif di mana pemaju boleh bertanya dan mendapatkan jawapan yang relevan.
2) bahasa r
Bahasa R adalah bahasa pengaturcaraan sumber terbuka yang menyokong analisis statistik dan pengkomputeran saintifik. Bahasa pengaturcaraan membantu kita untuk menghasilkan grafik interaktif dan visualisasi maju yang lain. Ia boleh mengendalikan semua jenis analisis data, dari regresi linear mudah ke simulasi 3D kompleks. Dan sesiapa sahaja boleh menggunakan R.
Sebagai bahasa pengaturcaraan, R digunakan dalam pelbagai aplikasi, dari pengkomputeran statistik ke teknik pembelajaran mesin. Ramalan dengan pangkalan pengguna yang besar.
Faedah menggunakan r dalam ai
- Bahasa R sangat kuat dikira apabila berurusan dengan sejumlah besar data.
- Keupayaan bahasa R untuk memohon fungsi matematik juga menjadikannya lebih popular untuk mewujudkan program dengan proses membuat keputusan yang kompleks.
- Bahasa R menjadi alat sumber terbuka memberikan kami fungsi yang sama tanpa mengenakan sebarang yuran.
- Bahasa r unggul untuk mencari corak baru dalam set data besar. Ciri bahasa R ini sangat popular dengan firma usaha yang perlu menganalisis maklumat pelanggan dan menggunakan maklumat tersebut dalam pemasaran dan operasi perniagaan.
3) Jawa
Java dinilai sebagai salah satu bahasa pengaturcaraan yang paling popular hari ini. Dengan sifat berorientasikan objek, Java membolehkan kita menyelesaikan tugas dengan mudah dan cepat; Ia mudah menggunakan ciri-ciri threading dan multithreading di Java kerana ia mempunyai sokongan terbina dalam untuk kesesuaian.
Banyak bahasa pengaturcaraan (seperti Ruby On Rails, Python, dan Node.js) boleh digunakan bersempena dengan Java kerana mereka semua menyediakan rangka kerja yang komprehensif untuk bekerja dengan mereka.
Faedah menggunakan Java di AI
- Bahasa pengaturcaraan Java mempunyai beberapa ciri yang menjadikannya sangat sesuai untuk membangunkan program AI. Java adalah bahasa pengaturcaraan berorientasikan objek tinggi.
- Java sangat mudah dibaca, ciri yang menjadi sangat penting apabila pemaju sering bekerja pada projek besar dengan banyak ahli pasukan lain di zon waktu yang berbeza dan pada kelajuan yang berbeza.
- Ia adalah bahasa pengaturcaraan Tahap 5 yang memastikan pelbagai manfaat kepada pengaturcara.
- Oleh kerana aplikasi AI menggunakan algoritma pembelajaran mesin, menulis kod dari awal (bukan perpustakaan pra-buatan) mengambil masa yang lebih lama untuk disusun daripada kod Java.
4) lisp
Pada asalnya dicipta pada tahun 1958, LISP adalah bahasa pengaturcaraan berfungsi, yang juga bermakna bahawa segala -galanya dalam LISP adalah ungkapan. Dalam erti kata lain, setiap baris kod melakukan sesuatu yang khusus. Ia mungkin agak rumit pada mulanya, tetapi anda boleh menulis fungsi untuk melakukan apa sahaja yang anda mahu, jadi memahami dan membina sintaks LISP lebih mudah daripada mempelajari bahasa baru dari awal.
Oleh itu, jika anda mempunyai apa-apa pengalaman pengaturcaraan, walaupun ia adalah Python atau C ++, maka pembelajaran LISP akan menjadi tidak ada yang lebih baik untuk anda.
Faedah menggunakan LISP di AI
- Hampir semua kerangka pembelajaran mendalam utama bergantung kepada LISP untuk operasi teras mereka, yang memberi kita banyak fleksibiliti ketika memilih perpustakaan atau alat.
- Kod melaksanakan dengan cepat, tanpa perlu mempertimbangkan butiran alam sekitar.
- Ia sesuai untuk operasi abstrak: Model yang lebih mudah digunakan untuk menerangkan model yang lebih mendalam, jadi pengaturcara tidak perlu memahami bagaimana komponen individu berfungsi.
- Sekiranya ramalan berdasarkan model awal ternyata salah, menggunakan LISP menjimatkan masa kami kemudian, jadi menulis semula model menjadi agak mudah dan tidak mengganggu terlalu banyak dengan kemajuan kerja.
5) Prolog
Prolog adalah bahasa pengaturcaraan deklaratif di mana kita dapat menerangkan matlamat untuk dicapai tanpa menulis pelaksanaan yang tepat. Dalam Prolog, pengetahuan diwakili oleh fakta dan peraturan. Fakta adalah pernyataan mengenai objek, seperti yang Diligaba cantik atau bahawa Zhang Yining tidak dapat dikalahkan di tenis meja.
Peraturan menggambarkan bagaimana untuk menyimpulkan fakta baru dari fakta yang ada, contohnya, jika dikatakan bahawa seseorang mempunyai banyak anak, maka fakta baru yang disimpulkan adalah bahawa orang itu mempunyai sekurang -kurangnya 2 anak. Ini adalah kaedah AI yang membolehkan pengaturcara menghabiskan lebih sedikit masa untuk algoritma dan lebih banyak masa memikirkan matlamat.
Faedah menggunakan prolog di AI
- Prolog boleh memproses sejumlah besar data dengan cepat.
- Prolog mempunyai reputasi untuk kenyataannya dan orang yang menggunakannya biasanya lebih pintar daripada pengaturcara purata.
- Prolog membantu meningkatkan kelajuan dan ketepatan program -program ini.
- Jika anda mahu program anda menjadi persepsi dari masa ke masa (seperti Skynet), maka Prolog mungkin hanya apa yang anda cari! Ini kerana ia dapat mengubah suai program anda dengan itu meningkatkan keupayaannya.
6) C++
C ++ adalah bahasa pengaturcaraan umum yang popular. Ia adalah bahasa peringkat tinggi yang dibangunkan oleh pasukan saintis komputer yang diketuai oleh Bjarne Stroustrup dari Bell Labs. Ia berjalan pada sistem operasi Windows, Linux, dan Mac OS X serta pada peranti mudah alih seperti telefon pintar dan tablet.
C ++ dapat membantu kami membuat banyak program perisian lain, termasuk yang direka untuk digunakan dalam teknologi kecerdasan buatan. Walau bagaimanapun, disebabkan oleh kerumitan dan kelajuan pembangunan yang perlahan, ia tidak sesuai untuk tugas -tugas seperti reka bentuk GUI (antara muka pengguna grafik) atau prototaip cepat.
Faedah menggunakan C ++ dalam AI
- C ++ membantu dalam prototaip pembelajaran mesin dan pengeluaran kerana ia membantu kita memuatkan model kompleks ke dalam ingatan dengan mudah dan cepat.
- Ia juga membolehkan kita dengan cepat bereksperimen dengan model baru atau reka bentuk semula model sedia ada tanpa masa beban yang berlebihan atau mengorbankan kuasa pemprosesan.
- C ++ adalah salah satu pilihan terbaik apabila membangunkan kod berprestasi tinggi yang memerlukan akses cepat ke banyak kedai data.
- Sekiranya kita perlu menggunakan algoritma tertentu atau jika kita menggunakan aplikasi yang memerlukan fungsi yang belum dibina dalam bahasa dan orang lain mungkin telah menulis apa yang kita perlukan, dalam kebanyakan kes modul ini adalah sumber terbuka, yang bermaksud kita boleh Hanya gunakan atau ubah suai apa yang ditulis oleh orang lain.
7) Haskell
Haskell adalah bahasa berasaskan fungsi semata-mata, yang membawa kepada fakta bahawa semua ungkapan dalam Haskell menghasilkan hanya satu nilai. Oleh kerana tidak ada pembolehubah, Haskell sangat bergantung pada rekursi untuk membuat kod, tetapi terdapat beberapa jenis yang boleh berubah, terutama senarai dan tatasusunan.
Terdapat algoritma kompleks yang memerlukan pelbagai langkah untuk mencapai hasil yang diinginkan, di mana Haskell adalah pilihan yang ideal. Salah satu ciri yang lebih menarik ialah sistem jenisnya, Haskell tidak mempunyai nilai nol, anda tidak boleh menyimpan apa -apa dalam pembolehubah dan anda tidak boleh lulus mana -mana parameter.
Faedah menggunakan Haskell di AI
- Haskell mengandungi sistem jenis yang mantap untuk mengelakkan pelbagai jenis kesilapan dalam kod anda.
- Walaupun bahasa lain tidak mudah membantu kami menulis kod ringkas, Haskell tidak. Oleh itu, menggunakan Haskell adalah pilihan yang baik untuk projek yang melibatkan banyak data.
- Kesederhanaan Haskell juga membantu kami bekerja pada pelbagai projek pada masa yang sama.
- Satu kelebihan yang jelas menggunakan Haskell adalah kelajuannya. Program yang ditulis dalam Haskell biasanya berjalan lebih cepat daripada program yang ditulis dalam bahasa pengaturcaraan lain kerana ia begitu mudah.
8) JavaScript
JavaScript adalah bahasa pengaturcaraan yang digunakan secara meluas yang penting untuk kecerdasan buatan, membantu kami membina segala -galanya dari chatbots ke penglihatan komputer. Dengan fleksibiliti dan komuniti pemaju yang kuat, JavaScript dengan cepat menjadi salah satu bahasa yang paling popular untuk AI.
Sejak penciptaan JavaScript pada tahun 1995, kami telah menggunakannya untuk menulis banyak tingkah laku seperti manusia, seperti pengiktirafan wajah dan program penjanaan seni. Walaupun organisasi akan memisahkan beberapa sistem yang sudah lapuk, JavaScript akan kekal sebagai kemahiran penting bagi mana -mana pemaju yang ingin menyelam ke dalam bidang AI.
Faedah menggunakan JavaScript di AI
- Tahap fleksibiliti JS yang tinggi membolehkan ia digunakan dengan pelbagai sistem operasi, pelayar, dan mesin maya yang digunakan oleh pemaju.
- JS tidak perlu dipindahkan dari satu sistem ke sistem yang lain kerana banyak sistem boleh dijalankan pada seni bina yang sama.
- JS boleh digunakan secara meluas dalam mana -mana bidang.
- JS adalah web atau penyemak imbas berasaskan dan pengekodannya agak ringan tanpa banyak keperluan teknikal.
9) Julia
AI adalah kawasan penyelidikan yang panas, dan Julia berada dalam bidang ini. Jeff Bezanson, Stefan Karpinski, Viral B. Shah, dan pasukan mereka membina bahasa ini dari awal berdasarkan prestasi berangka. Dan di samping itu ia menggunakan banyak konsep pengekodan umum yang telah kami menguasai konsep pengekodan umum seperti gelung dan pernyataan bersyarat, jadi itu Mudah dipelajari.
Persekitaran pembangunan Julia tidak sesuai pada masa ini (terdapat beberapa kerja perkakas pembangunan yang perlu dilakukan), tetapi ia akan menjadi lebih baik dari masa ke masa kerana semakin banyak orang membina alat di sekitar bahasa pengaturcaraan.
Faedah menggunakan Julia di AI
- Ia adalah bahasa pengaturcaraan berprestasi tinggi yang tinggi yang direka untuk pengkomputeran saintifik.
- Kenyataan Julia adalah estetika yang menyenangkan dan ringkas supaya anda dapat memberi tumpuan kepada menyelesaikan masalah itu sendiri daripada menulis kod baru.
- Dengan Julia, anda boleh menjana kod yang lebih jelas dan lebih cepat dengan kesilapan yang lebih sedikit semasa menjimatkan masa.
- Salah satu kelebihan terbesar Julia ialah ia adalah sumber terbuka dan percuma, yang bermaksud bahawa sesiapa sahaja boleh mengakses kodnya.
Meringkaskan
Untuk meringkaskan, terdapat pelbagai bahasa pengaturcaraan yang boleh kita gunakan untuk membangunkan AI. Tiada bahasa yang sempurna, beberapa tumpuan pada kelajuan pembangunan, ada yang mempunyai kelebihan semulajadi pemodelan probabilistik, sementara yang lain bekerja dengan lancar dengan perisian yang ada. Bahasa pengaturcaraan yang digunakan akhirnya bergantung kepada keperluan sebenar kami. Artikel ini menyimpulkan dengan berkongsi senarai bahasa pengaturcaraan yang biasa digunakan pada tahun 2021 dengan maklumat peratusan yang melampau.
Jadual sangat peratusan bahasa pengaturcaraan yang biasa digunakan pada tahun 2021
