بهترین زبان های برنامه نویسی هوش مصنوعی – معرفی ۱۷ زبان کاربردی ۱۴۰۲

«هوش مصنوعی» (Artificial Intelligence | AI) حوزه‌ای پرکاربرد در دنیای امروز محسوب می‌شود و بسیاری از کسب و کارها و سازمان‌ها به استفاده از ابزارها و روش‌های این حوزه روی آورده‌اند و فرصت‌های شغلی بسیاری را برای برنامه نویسان و متخصصان هوش مصنوعی در نظر گرفته‌اند. به منظور توسعه پروژه‌های هوش مصنوعی، از زبان‌های برنامه نویسی این حوزه استفاده می‌شود و یادگیری زبان برنامه نویسی هوش مصنوعی از مهارت‌های لازم و مهم فعالان این حیطه به شمار می‌رود. در این مطلب از مجله فرادرس قصد داریم به این پرسش پاسخ دهیم زبان های برنامه نویسی هوش مصنوعی کدام هستند و کدام یک را می‌توان به عنوان بهترین زبان برنامه نویسی این حوزه در نظر گرفت؟

در ابتدای این مطلب به معرفی حوزه هوش مصنوعی و «یادگیری ماشین» (Machine Learning) می‌پردازیم و هدف آن‌ها را شرح می‌دهیم. سپس، به معیارهای انتخاب مناسب‌ترین زبان برنامه نویسی برای توسعه پروژه‌های کامپیوتری اشاره می‌کنیم و در ادامه به معرفی زبان های برنامه نویسی هوش مصنوعی خواهیم پرداخت. در انتهای مطلب نیز به رایج‌ترین پرسش‌های مرتبط با زبان‌های برنامه نویسی پاسخ می‌دهیم.

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین چیست؟

هوش مصنوعی زیر شاخه‌ای از علوم کامپیوتر تلقی می‌شود که هدف آن طراحی و ساخت ماشین‌هایی است که همانند انسان هوشمند، رفتار کنند. این ماشین‌ها باید بتوانند مسائل را یاد بگیرند و بر اساس تحلیل و استنتاج، راه‌حلی برای مسئله بیابند.

یادگیری ماشین زیر شاخه هوش مصنوعی است که سیستم‌ها و ابزارهای هوش مصنوعی با استفاده از الگوریتم‌ها و مفاهیم یادگیری ماشین، به یادگیری مسائل مختلف می‌پردازند. به عبارتی، هدف هوش مصنوعی با به کارگیری و پیاده‌سازی روش‌ها و الگوریتم های یادگیری ماشین محقق می‌شود.

به منظور پیاده‌سازی و استفاده از الگوریتم‌های ماشین لرنینگ باید از زبان‌های برنامه نویسی هوش مصنوعی استفاده کرد. چندین زبان برنامه نویسی از کتابخانه‌ها و ابزارهای یادگیری ماشین به منظور توسعه پروژه‌های هوش مصنوعی پشتیبانی می‌کنند. البته، برای انتخاب بهترین زبان های برنامه نویسی هوش مصنوعی باید چندین معیار را در نظر گرفت که در ادامه به آن‌ها اشاره می‌کنیم.

معیارهای انتخاب زبان های برنامه نویسی هوش مصنوعی

اگر قصد دارید به توسعه پروژه هوش مصنوعی بپردازید، باید یکی از زبان های برنامه نویسی هوش مصنوعی را انتخاب کنید. پیش از تصمیم‌گیری می‌توانید چندین معیار را بررسی کنید که در فهرست زیر به آن‌ها اشاره شده است:

• میزان کارایی زبان برنامه نویسی
• پشتیبانی از کتابخانه‌های متنوع
• حمایت اجتماعی
• انعطاف‌پذیری زبان برنامه نویسی

در ادامه این بخش، به توضیح هر یک از معیارهای ذکر شده در بالا می‌پردازیم.

کارایی زبان برنامه نویسی هوش مصنوعی

میزان کارایی زبان برنامه‌نویسی در توسعه پروژه‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین بسیار مهم است . این ویژگی دو جنبه را دربر می گیرد: میزان سرعتی که یک زبان برنامه نویسی می‌تواند وظایف را انجام دهد و این که یک زبان چگونه از منابع مختلف برای اجرای برنامه استفاده می‌کند. کارایی زبان های برنامه نویسی هوش مصنوعی را می‌توان با سنجش سرعت اجرای دستورات و مدیریت CPU و نحوه استفاده از حافظه بررسی کرد.

پشتیبانی از کتابخانه های هوش مصنوعی

برای انتخاب بهترین زبان های برنامه نویسی هوش مصنوعی به منظور توسعه پروژه‌های خود باید بررسی کنیم که این زبان‌ها از چه کتابخانه‌هایی استفاده می‌کنند. کتابخانه‌ها شامل مجموعه‌ای از قطعه کدهای از پیش نوشته شده هستند که برنامه نویسان و توسعه دهندگان از آن‌ها به منظور پیشبرد پروژه‌های خود استفاده می‌کنند تا در میزان زمان توسعه پروژه صرفه‌جویی شود.

یک زبان برنامه نویسی هوش مصنوعی مناسب باید دارای کتابخانه‌های مختلف برای پیاده‌سازی انواع مدل‌ها و الگوریتم‌های هوش مصنوعی باشد. برنامه نویسان باید پیش از انتخاب زبان برنامه نویسی باید ابزارها و امکانات هر زبان برنامه نویسی را برای توسعه برنامه‌های خود بررسی کنند.

حمایت اجتماعی زبان های برنامه نویسی هوش مصنوعی

حمایت اجتماعی از دیگر ویژگی‌هایی است که برای انتخاب بهترین زبان های برنامه نویسی هوش مصنوعی باید مد نظر قرار داده شود. زمانی که توسعه دهندگان و برنامه نویسان هوش مصنوعی در هنگام توسعه پروژه‌های خود با مشکل مواجه می‌شوند، باید بتوانند به منابع مطالعاتی و آموزشی مختلفی برای رفع مشکلات خود دسترسی داشته باشند. پاسخ‌گویی به سوالات کاربران و ارائه آموزش‌های مختلف برای استفاده از زبان‌های برنامه نویسی می‌توانند شاخص بسیار خوبی برای محبوبیت یک زبان و طول عمر آن محسوب شوند.

انعطاف پذیری زبان های برنامه نویسی

یکی دیگر از ویژگی‌های مهم زبان‌های برنامه نویسی، ویژگی انعطاف‌پذیر بودن آن‌ها است. زبان‌های برنامه نویسی چند منظوره، انعطاف‌پذیر هستند و از آن‌ها می‌توان برای توسعه پروژه‌های مختلف استفاده کرد. از آن جایی که هوش مصنوعی، به عنوان یک حوزه پویا به شمار می‌رود و به طور مدام روش‌ها و الگوریتم‌های جدیدی در آن مطرح می‌شود، زبان‌های برنامه نویسی این حیطه باید نیازمندی‌های برنامه نویسان را پوشش دهند و بر اساس نیاز روز کاربران به‌روزرسانی شوند.

 بهترین زبان های برنامه نویسی هوش مصنوعی

حال که با ویژگی‌های بهترین زبان‌های برنامه نویسی آشنا شدید، در این بخش از مطلب حاضر به معرفی زبان های برنامه نویسی هوش مصنوعی می‌پردازیم و ویژگی‌های آن‌ها را شرح خواهیم داد. در ادامه فهرستی از عناوین این زبان‌ها را ملاحظه می‌کنید:

1. زبان برنامه نویسی پایتون
2. زبان برنامه نویسی R
3. زبان برنامه نویسی جاوا
4. زبان برنامه نویسی Julia
5. زبان برنامه نویسی Scala
6. زبان برنامه نویسی Lisp
7. زبان برنامه نویسی C++‎
8. زبان برنامه نویسی جاوا اسکریپت
9. زبان برنامه نویسی Haskell
10. زبان برنامه نویسی Prolog
11. زبان برنامه نویسی متلب
12. زبان برنامه نویسی Go
13. زبان برنامه نویسی Rust
14. زبان برنامه نویسی Mojo
15. زبان برنامه نویسی Smalltalk
16. زبان برنامه نویسی Lua
17. زبان Shell

در ادامه، به توضیح هر یک از زبان های برنامه نویسی هوش مصنوعی در فهرست بالا می‌پردازیم و ویژگی‌ها و امکانات آن‌ها را شرح خواهیم داد.

۱. زبان برنامه نویسی پایتون برای هوش مصنوعی

وقتی صحبت از بهترین زبان های برنامه نویسی هوش مصنوعی می‌شود، پایتون به عنوان اولین زبان به شمار می‌رود. یادگیری و درک این زبان برنامه نویسی ساده است و برنامه نویسان به جای این که زمان خود را صرف یادگیری و خطایابی پیچیده دستورات و قطعه کدها کنند، می‌توانند بر روی حل مسئله تمرکز داشته باشند.

زبان برنامه نویسی پایتون تعامل‌پذیر نیز است و از آن می‌توان در ترکیب با سایر زبان‌ها نظیر زبان برنامه نویسی C و C++‎ به منظور توسعه پروژه‌های مختلف استفاده کرد. همچنین، این زبان از حمایت اجتماعی برخوردار است و برنامه نویسان و توسعه دهندگان می‌توانند به راحتی پاسخ مشکلات خود را بیابند و در صورت نیاز از طراحان آن کمک بگیرند.

پایتون دارای کتابخانه‌های جامع و غنی برای توسعه پروژه‌های مختلف به خصوص پروژه‌های هوش مصنوعی است که با کمک آن‌ها می‌توان انواع مختلفی از الگوریتم‌ها و مدل‌های یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی را پیاده‌سازی کرد. در فهرست زیر، پرکاربردترین و مهم‌ترین کتابخانه‌های هوش مصنوعی زبان پایتون را ملاحظه می‌کنید:

• کتابخانه NumPy: این کتابخانه فضایی چند بعدی را برای نگهداری داده‌ها و اعمال پردازش‌های محاسباتی عددی بر روی آن‌ها فراهم می‌کند. برای مسائل جبر خطی و تبدیل فوریه نیز از این کتابخانه استفاده می‌شود.
• کتابخانه SciPy: این کتابخانه پایتون دارای ماژول‌های مختلفی برای مسائل بهینه‌سازی، یکپارچه‌سازی و محاسبات و پردازش‌های آماری، پردازش تصویر و پردازش سیگنال است.
• کتابخانه Pandas: از دیگر کتابخانه‌های پرکاربرد پایتون برای مسائل هوش مصنوعی، کتابخانه پانداس است. از این کتابخانه برای اعمال تغییرات بر روی داده‌ها و تحلیل آن‌ها استفاده می‌شود.
• کتابخانه Matplotlib: مصورسازی داده از مباحث مهم حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین محسوب می‌شود. با استفاده از این کتابخانه می‌توان داده‌ها را در قالب نمودارهای مختلف به تصویر درآورد.
• کتابخانه Scikit-Learn: یکی از کتابخانه‌های جامع برای پیاده سازی الگوریتم‌های مختلف یادگیری ماشین، کتابخانه Scikit-Learn است. همچنین، این کتابخانه ابزارهای مختلفی را برای تنظیمات مدل‌ها، پیش پردازش داده‌ها، انتخاب مدل و ارزیابی آن‌ها شامل می‌شود.
• کتابخانه Tensorflow: تنسورفلو کتابخانه یادگیری عمیق است که توسط شرکت گوگل توسعه داده شد. با استفاده از این کتابخانه می‌توانید مدل‌های یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی را پیاده‌سازی کنید.
• کتابخانه PyTorch: از دیگر کتابخانه‌های مهم یادگیری ماشین، کتابخانه پای تورچ است که توسط تیم تحقیقاتی هوش مصنوعی شرکت فیس بوک توسعه داده شد. از این کتابخانه بیشتر در پیشبرد پروژه‌های «پردازش زبان طبیعی» (Natural Language Processing | NLP) استفاده می‌شود.

با این که زبان برنامه نویسی پایتون، زبانی همه منظوره است و به عنوان مهم‌ترین و محبوب‌ترین زبان برنامه نویسی هوش مصنوعی محسوب می‌شود، اما نقطه ضعفی دارد. در مقایسه با زبان‌هایی نظیر C و Java، زبان پایتون، زبان کندتری است. در پروژه‌هایی که بار محاسباتی زیادی وجود دارد، پایتون نیازمند زمان بیشتری برای انجام عملیات محاسباتی است. همچنین، از پایتون نمی‌توان برای توسعه برنامه‌های موبایل استفاده کرد.

۲. زبان برنامه نویسی R

زبان برنامه نویسی R یکی از زبان های برنامه نویسی هوش مصنوعی است که پیاده‌سازی رو‌ش‌های گرافیکی و آماری نظیر «رگرسیون» (Regression)، «تست آماری» (Statistical Test)، «تحلیل سری زمانی» (Time Series Analysis)، «دسته‌بندی» (Classification) و «خوشه‌بندی» (Clustering) را پشتیبانی می‌کند. همچنین، استفاده از این زبان در میان «دانشمندان داده» (Data Scientists) و پژوهشگران علم آمار برای تحلیل داده‌ها و تست آماری رایج است.

به علاوه، از زبان R می‌توان برای مصورسازی داده‌ها در قالب نمودارهای مختلف آماری استفاده کرد. این زبان قابلیت پردازش داده‌های بسیار حجیم را نیز در مقایسه با سایر زبان‌های برنامه نویسی نظیر پایتون دارد. منابع آموزشی مختلفی برای این زبان در بستر اینترنت وجود دارد و کاربران آن می‌توانند به سادگی مشکلات خود را حل کنند.

زبان برنامه نویسی R همانند زبان پایتون دارای کتابخانه‌های مختلفی برای هوش مصنوعی است که در ادامه به مهم‌ترین و رایج‌ترین آن‌ها اشاره می‌کنیم:

• کتابخانه Caret: این کتابخانه برای پیاده‌سازی مدل‌های رگرسیون و دسته‌بندی کاربرد دارد و از آن می‌توان برای کارهای پیش پردازش داده‌ها و تنظیمات مدل‌ها استفاده کرد.
• کتابخانه E1071: این کتابخانه شامل توابع و ماژول‌های مختلفی برای نظریات آمار و احتمالات است و همچنین از آن برای پیاده‌سازی مدل «ماشین بردار پشتیبان» (Support Vector Machine | SVM) استفاده می‌شود.
• کتابخانه RandomForest: با استفاده از این کتابخانه می‌توان الگوریتم «جنگل تصادفی» (Random Forest) را برای مسائل رگرسیون و دسته‌بندی پیاده‌سازی کرد.
• کتابخانه Rpart: این کتابخانه نیز شامل الگوریتم‌های مختلف یادگیری ماشین برای مسائل رگرسیون و دسته‌بندی است.
• کتابخانه MLR: این کتابخانه نیز از دیگر کتابخانه‌های هوش مصنوعی زبان R است و از مدل‌های آن می‌توان برای مسائل رگرسیون، دسته‌بندی و خوشه‌بندی استفاده کرد.

یکی از معایب زبان برنامه نویسی R این است که روال یادگیری سختی دارد. افرادی که تجربه برنامه نویسی ندارند و قصد دارند به تازگی در این حیطه قدم بگذارند، بهتر است یادگیری برنامه نویسی را با زبان‌های دیگری به جز زبان R شروع کنند زیرا «سینتکس» (Syntax) این زبان منحصربفرد و کمی دشوار است. از دیگر نقاط ضعف زبان R می‌توان به این مورد اشاره کرد که این زبان برای اجرای الگوریتم‌های پیچیده (در مقایسه با سایر زبان‌های برنامه نویسی نظیر C++‎ و پایتون) به زمان بیشتری احتیاج دارد. به علاوه، این زبان برنامه نویسی، همه منظوره نیست و برای توسعه پروژه‌ها به غیر از تحلیل داده و حوزه آمار به کار نمی‌رود.

۳. زبان برنامه نویسی جاوا

زبان جاوا دارای ویژگی‌های مختلفی است که آن را تبدیل به یکی از بهترین زبان های برنامه نویسی هوش مصنوعی می‌کند. سیستم قوی تایپ کردن این زبان باعث می‌شود که از خطاهای نوشتاری برنامه نویسی جلوگیری شود. همچنین، ویژگی‌ شی گرایی این زبان باعث می‌شود که بتوان برنامه‌ها را به شکل ماژولار نوشت و به دفعات از آن‌ها استفاده کرد. این دو ویژگی در توسعه پروژه‌های هوش مصنوعی بسیار مهم هستند.

به علاوه، سرعت اجرای برنامه‌های جاوا نزدیک به سرعت اجرای زبان‌های برنامه نویسی سطح پایین نظیر C++‎ است که این ویژگی برای برنامه‌های هوش مصنوعی که نیاز به محاسبات پیچیده دارند، نکته مثبتی در نظر گرفته می‌شود. افزون بر این، جاوا زبانی است که به پلتفرم خاصی وابسته نیست و با نوشتن برنامه می‌توان آن را بر روی سیستم‌عامل‌های مختلف اجرا کرد. کتابخانه‌های رایج هوش مصنوعی زبان برنامه نویسی جاوا را می‌توان به شکل فهرست زیر برشمرد:

• کتابخانه Weka: از این کتابخانه برای تحلیل داده‌ها و پیاده‌سازی مدل‌های پیش‌بینی کننده استفاده می‌شود.
• کتابخانه Deeplearning4j: از این کتابخانه به منظور پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین و اجرای آن‌ها بر روی CPU و GPU‌ می‌توان استفاده کرد.
• کتابخانه Mallet: این کتابخانه برای پیاده‌سازی مسائل مرتبط با پردازش زبان طبیعی مانند خوشه‌بندی، دسته بندی، «مدل‌سازی موضوع» (Topic Modelling) و سایر موضوعات این حوزه کاربرد دارد.
• کتابخانه ELKI: به منظور انجام پروژه‌های داده‌کاوی نظیر خوشه‌بندی و «تشخیص ناهنجاری» (Outlier Detection) می‌توان از این کتابخانه استفاده کرد.

پیچیده بودن زبان و دشوار بودن درک برنامه‌های نوشته شده به زبان جاوا به عنوان یکی از معایب این زبان محسوب می‌شود. همچنین، با این که زبان جاوا دارای کتابخانه‌های هوش مصنوعی است، اما استفاده از آن‌ها به سادگی کتابخانه‌های زبان پایتون و زبان R نیست و مدل‌ها و الگوریتم‌های محدودتری را در مقایسه با این دو زبان برنامه نویسی شامل می‌شود.

۴. زبان برنامه نویسی Julia

زبان برنامه نویسی Julia یکی از زبان‌های حوزه هوش مصنوعی است که در مقایسه با زبان‌های پایتون و R تعداد کاربران کمتری دارد. با این حال، این زبان از کارایی خوبی در پروژه‌های دیتا ساینس برخوردار است و کاربران به سادگی می‌توانند در توسعه پروژه‌های خود از آن استفاده کنند.

اگر به دنبال زبان برنامه نویسی خاصی می‌گردید که کارایی آن مشابه زبان C و پویایی آن شبیه به زبان پایتون باشد، زبان Julia می‌تواند به عنوان گزینه مناسبی به شما پیشنهاد شود. با این که این زبان جزو زبان‌های برنامه نویسی سطح بالا به شمار می‌رود، اما عملکرد و سرعت اجرای برنامه‌های نوشته شده به این زبان مشابه زبان C است. به علاوه، کاربران این زبان می‌توانند قواعد دستوری آن را به سادگی یاد بگیرند و برنامه‌های نوشته شده به این زبان را به راحتی درک کنند.

یکی دیگر از قابلیت‌های مهم زبان Julia این است که می‌تواند به طور مستقیم کتابخانه‌های زبان C و پایتون را در آن فراخوانی کند. بدین ترتیب، در حین توسعه پروژه‌های خود با این زبان، از امکانات و ابزارهای زبان‌های C و پایتون نیز می‌توانید بهره‌مند شوید. همچنین، زبان Julia از محاسبات توزیع شده و محاسبات موازی نیز پشتیبانی می‌کند که همین ویژگی باعث می‌شود این زبان، به عنوان یکی از بهترین زبان های برنامه نویسی هوش مصنوعی در نظر گرفته شود.

با این که زبان برنامه نویسی Julia‌ زبان جدیدی محسوب می‌شود، دارای کتابخانه‌های خوبی برای توسعه پروژه‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین است. در ادامه به مهم‌ترین کتابخانه‌های هوش مصنوعی این زبان اشاره می‌کنیم:

• کتابخانه Flux.jl: از این کتابخانه به سادگی می‌توان برای پیاده‌سازی مدل‌های پیچیده یادگیری ماشین استفاده کرد.
• کتابخانه MLJ.jl: این کتابخانه به زبان Julia نوشته شده است و از آن می‌توان برای تنظیم کردن مدل و ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین بهره گرفت.
• کتابخانه ScikitLearn.jl: با استفاده از این کتابخانه می‌توان رابطی به کتابخانه Scikit-Learn زبان پایتون برقرار کرد و به پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین و ارزیابی آن‌ها پرداخت.
• کتابخانه Knet.jl: از این کتابخانه برای پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق و اجرای آن‌ها بر روی GPU می‌توان استفاده کرد.

یکی از معایب زبان Julia این است که جزو زبان‌های برنامه نویسی جدید محسوب می‌شود و حمایت اجتماعی آن به گستردگی زبان‌های برنامه نویسی جاوا و پایتون نیست و منابع مطالعاتی و آموزشی کمتری برای این زبان در بستر اینترنت وجود دارد. همچنین، تعداد کتابخانه‌های این زبان در مقایسه با سایر زبان های برنامه نویسی هوش مصنوعی نظیر پایتون و R کمتر است.

۵. زبان برنامه نویسی Scala

زبان برنامه نویسی Scala یکی دیگر از زبان های برنامه نویسی هوش مصنوعی است که می‌توان از آن برای کار با فریم‌ورک «آپاچی اسپارک» (Apache Spark) به منظور تحلیل و پردازش داده‌های حجیم استفاده کرد. تایپ کردن خودکار دستورات برنامه نویسی در این زبان باعث می‌شود که از خطاهای زمان کامپایل کردن برنامه جلوگیری شود. همچنین، با استفاده از این زبان برنامه نویسی می‌توانید کتابخانه‌های زبان جاوا را نیز فراخوانی کنید و در نوشتن برنامه از آن‌ها بهره ببرید.

زبان برنامه نویسی Scala در مقایسه با زبان پایتون کتابخانه‌های متنوعی برای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین ندارد. اما کتابخانه‌های هوش مصنوعی این زبان قدرتمند هستند و از آن‌ها می‌توان به راحتی برای کار با اسپارک استفاده کرد. در ادامه، به مهم‌ترین کتابخانه‌های هوش مصنوعی زبان برنامه نویسی Scala اشاره می‌کنیم:

• کتابخانه Breeze: از این کتابخانه برای پردازش‌های عددی در مسائل یادگیری ماشین استفاده می‌شود..
• کتابخانه Spark MLib: این کتابخانه شامل الگوریتم‌های رایج یادگیری ماشین است.
• کتابخانه Saddle: به منظور انجام کارهای پیش پردازش داده می‌توانید از این کتابخانه استفاده کنید.
• کتابخانه Deeplearning4j: از این کتابخانه برای پیاده‌سازی مدل‌های عمیق و شبکه‌های عصبی استفاده می‌شود.

از آنجایی که زبان Scala به عنوان یکی از زبان‌های «برنامه نویسی تابعی» (Functional Programming) محسوب می‌شود، برای افراد تازه‌کاری که دانش برنامه نویسی ندارند، یادگیری آن سخت است. همچنین، منابع آموزشی این زبان برنامه نویسی در مقایسه با زبان‌های پایتون و جاوا بسیار کم است.

۶. زبان برنامه نویسی Lisp

زبان Lisp به عنوان یکی از زبان های برنامه نویسی هوش مصنوعی قدیمی محسوب می‌شود که تا به الان در این حوزه کاربرد دارد. این زبان از سیستم تایپ کردن پویا و «برنامه نویسی متا» (Meta-programming) پشتیبانی می‌کند. سینتکس این زبان ساده است و برنامه‌های نوشته شده به این زبان را می‌توان به راحتی درک کرد.

با این که زبان Lisp کتابخانه‌هایی به گستردگی کتابخانه‌های زبان پایتون ندارد، اما همچنان از این زبان در پژوهش‌های هوش مصنوعی دانشگاهی استفاده می‌شود. این زبان از نشانه‌گذاری‌های کاربردی ریاضی پشتیبانی می‌کند که همین امر پیاده‌سازی الگوریتم‌های پیچیده یادگیری ماشین را بسیار ساده کرده است. کتابخانه‌ها و ابزارهای رایجی که برای هوش مصنوعی در زبان Lisp استفاده می‌شوند، در ادامه فهرست شده‌اند:

• کتابخانه MGL: مهم‌ترین کتابخانه یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در زبان Lisp است که با استفاده از آن می‌توان به پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی، «ماشین بولتزمن» (Boltzmann Machines)، پردازش‌های گواسی و سایر الگوریتم‌های یادگیری ماشین پرداخت.
• کتابخانه clml: از دیگر کتابخانه‌های یادگیری ماشین در زبان برنامه نویسی Lisp است که با کمک آن می‌توان الگوریتم‌های دسته‌بندی و خوشه‌بندی نظیر «درخت تصمیم» (Decision Tree)، ماشین بردار پشتیبان و «k نزدیک‌ترین همسایه» (K Nearest Neighbor) را پیاده‌سازی کرد.
• کتابخانه Sparser: یکی از کتابخانه‌های هوش مصنوعی زبان Lisp است که از آن برای پروژه‌های پردازش زبان طبیعی استفاده می‌شود و با کمک آن می‌توان به تجزیه نحوی و معنایی جملات زبان طبیعی پرداخت.
• کتابخانه cl-nlp: یکی دیگر از کتابخانه‌های حوزه پردازش زبان طبیعی در زبان برنامه نویسی Lisp است

یکی از معایب زبان برنامه نویسی Lisp این است که منابع آموزشی آن نسبت به زبان‌های برنامه نویسی پایتون و جاوا محدود است. همچنین، به دلیل این که در سینتکس آن از تعداد پرانتز زیادی استفاده می‌شود، ممکن است درک دستورات گیج‌کننده باشد. کتابخانه‌های این زبان نیز دیر به دیر به‌روزرسانی می‌شوند و به همین خاطر ممکن است برای انجام پروژه‌های هوش مصنوعی، به عنوان اولین گزینه انتخاب نشود.

۷. زبان برنامه نویسی C++‎

سرعت اجرا و کارایی بالا از مشخصه‌های زبان برنامه نویسی C++‎ محسوب می‌شوند و با کمک این زبان می‌توانید سطوح کنترل منابع سیستم را در دست بگیرید. توسعه دهندگان نرم‌افزارها با استفاده از زبان C++‎ می‌توانند حافظه را مدیریت کنند که این ویژگی در هنگام آموزش مدل‌های هوش مصنوعی به منظور بهبود عملکرد سیستم کمک شایانی می‌کند.

همچنین، زبان C++‎ برای برنامه نویسی «چندنخی» (multithreading) و برنامه نویسی «همزمانی» (concurrency) بسیار مناسب است و این دو ویژگی در پیاده‌سازی بازی‌های هوش مصنوعی کامپیوتری، طراحی و ساخت ربات و سیستم‌های بلادرنگ نقش مهمی دارند و زبان C++‎ را در این زمینه‌ها به یکی از مناسب‌ترین زبان‌ها تبدیل کرده‌اند. کتابخانه‌های هوش مصنوعی مختلفی در زبان C++‎ وجود دارند که در ادامه فهرستی از عناوین آن‌ها را ملاحظه می‌کنید:

• کتابخانه Tensorflow: این کتابخانه، برای زبان برنامه نویسی پایتون توسعه داده شده است اما از آن می‌توان در زبان C++‎ نیز برای پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی استفاده کرد.
• کتابخانه Caffe: از این کتابخانه برای پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق و برخی از الگوریتم‌های یادگیری ماشین استفاده می‌شود.
• کتابخانه CNTK:‌ این کتابخانه، از دیگر کتابخانه‌های هوش مصنوعی است که سرعت آن نسبت به کتابخانه Tensorflow بیشتر است. از این کتابخانه برای پیاده‌سازی انواع مدل‌‌های یادگیری عمیق استفاده می‌شود.
• کتابخانه Armadillo: یکی از کتابخانه‌های یادگیری ماشین در زبان C++‎ است که از آن برای توسعه پروژه‌های تشخیص الگو، «بینایی ماشین» (Computer Vision)، مسائل آماری و جبر خطی و پردازش سیگنال استفاده می‌شود.
• کتابخانه mlpack: یکی از کتابخانه‌های پرکاربرد ماشین لرنینگ در زبان برنامه نویسی C++‎ است که از آن می‌توان برای پیاده‌سازی انواع مختلف الگوریتم‌های یادگیری ماشین بهره برد.
• کتابخانه DyNet: این کتابخانه برای پیاده‌سازی گراف‌های محاسباتی و شبکه‌های عصبی کاربرد دارد و با استفاده از آن می‌توان به پیاده‌سازی مسائل «یادگیری تقویتی» (Reinforcement Learning) نیز پرداخت. بازشناسی گفتار، تجزیه گرفت، «مدل‌سازی زبان» (Language Modelling)، «برچسب‌زنی نحوی اجزای کلام» (Part Of Speech Tagging | POS Tagging) و تجزیه کلمات از دیگر مسائلی هستند که با استفاده از این کتابخانه می‌توان به حل آن‌ها پرداخت.
• کتابخانه FANN: یکی از کتابخانه‌های هوش مصنوعی زبان C++‎ است که از آن برای پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی با چندین لایه استفاده می‌شود.
• کتابخانه OpenNN: از دیگر کتابخانه‌های هوش مصنوعی برای پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی است و از آن می‌توان برای حل مسائل دسته‌بندی، رگرسیون و پیش‌بینی مقادیر استفاده کرد.
• کتابخانه SHARK: از این کتابخانه می‌توان برای پیاده‌سازی مسائل بهینه‌سازی خطی و غیرخطی، شبکه‌های عصبی و الگوریتم‌های «یادگیری نظارت شده» (Supervised Learning) و «یادگیری نظارت نشده» (Unsupervised Learning) بهره برد.
• کتابخانه Shogun: این کتابخانه صرفاً برای طراحی الگوریتم ماشین بردار پشتیبان استفاده می‌شود و با آن می‌توان به طراحی ماشین‌های کرنل مختلف برای مسائل دسته‌بندی و رگرسیون پرداخت.

یکی از معایب زبان برنامه نویسی C++‎ پیچیدگی سینتکس آن است. افراد تازه‌کاری که پیشینه برنامه نویسی ندارند، بهتر است یادگیری برنامه نویسی را با این زبان شروع نکنند. همچنین، این زبان در مقایسه با سایر زبان های برنامه نویسی هوش مصنوعی نظیر پایتون دارای کتابخانه‌های غنی و جامع برای هوش مصنوعی نیست.

۸. زبان برنامه نویسی جاوا اسکریپت

کاربرد اصلی زبان برنامه نویسی جاوا اسکریپت، توسعه برنامه‌های تحت وب است. با این حال، قابلیت‌های جدیدی برای پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی به این زبان اضافه شده است. این زبان به عنوان یکی از زبان‌های برنامه نویسی مناسب برای طراحی ابزارهای بلادرنگی نظیر چت بات‌های هوشمند و دستیار شخصی محسوب می‌شود. در ادامه، عناوین رایج‌ترین و مهم‌ترین کتابخانه‌های هوش مصنوعی زبان جاوا اسکریپت را ملاحظه می‌کنید:

• کتابخانه Tensorflow.js: یکی از کتابخانه‌های یادگیری ماشین است که با استفاده از آن می‌توان مسائلی نظیر دسته‌بندی تصاویر، یادگیری تقویتی و پردازش زبان طبیعی را پیاده‌سازی کرد.
• کتابخانه ML.js: از این کتابخانه می‌توان برای پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین برای مسائل دسته‌بندی، خوشه‌بندی، رگرسیون و کاهش ابعاد را با چندین دستور ساده استفاده کرد.
• کتابخانه Neuro.js: این کتابخانه ابزار مناسبی برای پیاده‌سازی مسائل پردازش زبان طبیعی با استفاده از شبکه‌های عصبی است.
• کتابخانه Brain.js: از دیگر کتابخانه‌های هوش مصنوعی برای پیاده‌سازی انواع مختلف مدل‌های یادگیری عمیق به شمار می‌رود.
• کتابخانه OpenCV.js: یکی از کتابخانه‌های هوش مصنوعی برای موضوعات بینایی ماشین و پردازش تصویر در زبان جاوا اسکریپت است.
• کتابخانه MK5.js: از این کتابخانه برای آموزش مدل‌های یادگیری ماشین و جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های مورد نیاز مدل‌ها استفاده می‌شود.
• کتابخانه WebDNN: با استفاده از این کتابخانه می‌توان مدل‌های یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی را بر روی مرورگر اینترنت اجرا کرد.
• کتابخانه Synaptic.js: از این کتابخانه می‌توان برای پیاده‌سازی سریع و کارآمد شبکه‌های عصبی بهره گرفت.
• کتابخانه D3.js: این کتابخانه برای مصورسازی داده‌ها در قالب نمودارهای مختلف در زبان جاوا اسکریپت کاربرد دارد.
• کتابخانه ConvNet.js: از این کتابخانه می‌توان برای پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی و مدل‌های یادگیری عمیق بهره برد. اجرای این مدل‌ها بر روی مرورگر انجام می‌شود.
• کتابخانه Danfo.js: این کتابخانه برای تحلیل داده و انجام پیش پردازش داده‌ها بر روی مرورگر کاربرد دارد.
• کتابخانه JSFeat: این کتابخانه به منظور پیاده‌سازی مسائل پردازش تصویر و بینایی ماشین بر روی مرورگر استفاده می‌شود.
• کتابخانه Keras.js: یکی از کتابخانه‌های یادگیری عمیق است که چندین مدل از پیش آموزش داده شده دارد و می‌توان با استفاده از آن به پیاده‌سازی و آموزش مدل‌های عمیق بر روی مرورگر پرداخت.
• کتابخانه NLP.js: این کتابخانه شامل ابزارهای مختلفی برای پردازش زبان طبیعی نظیر برچسب‌زن اجزای کلام، تشخیص موجودیت‌های نامدار، تحلیل احساسات متون و دسته‌بندی متون است. همچنین، این کتابخانه چندین برنامه‌های کاربردی نظیر سیستم مدیریت محتوا، پلتفرم چت و دستیار صوتی را شامل می‌شود.
• کتابخانه Sigma.js: یکی از کتابخانه‌های زبان برنامه نویسی جاوا اسکریپت است که از آن برای پیاده‌سازی و نمایش گراف و شبکه‌های مختلف استفاده می‌شود.
• کتابخانه MachineLearn.js: از دیگر کتابخانه‌های یادگیری ماشین در زبان برنامه نویسی جاوا اسکریپت است که برای پیاده‌سازی انواع مختلف الگوریتم‌های این حوزه کاربرد دارد.

زبان جاوا اسکریپت در حد زبان‌های برنامه نویسی C++‎ و پایتون، سرعت اجرای بالایی ندارد و همچنین، این زبان برای محاسبات پیچیده ریاضی مناسب نیست. به علاوه، کتابخانه‌های هوش مصنوعی جاوا اسکریپت به گستردگی کتابخانه‌های پایتون نیستند و امکانات آن برای پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی کم‌تر است.

۹. زبان برنامه نویسی Haskell

زبان Haskell یکی از زبان‌های برنامه نویسی تابعی است و ممکن است به ظاهر برای توسعه پروژه‌های هوش مصنوعی مناسب نباشد. اما این زبان دارای یک سری مزیت‌هایی است که می‌توان آن را به عنوان یکی از زبان های برنامه نویسی هوش مصنوعی در نظر گرفت.

سیستم تایپ قوی زبان برنامه نویسی Haskell به عنوان یکی از ویژگی‌های مثبت آن محسوب می‌شود. همچنین، درک قطعه کدهای نوشته شده به این زبان ساده است و خطایابی برنامه به سادگی انجام می‌شود.

«ارزیابی تنبل» (Lazy Evaluation) از دیگر ویژگی‌های مهم این زبان برنامه نویسی است که بر اساس این ویژگی، ارزیابی یک دستور تا زمانی که مقدار آن مورد نیاز نباشد به تعویق می‌افتد. این موضوع از جهات مختلف مزیت دارد؛ اما یکی از مهمترین آنها این است که نیازی به ارزیابی چند باره یک دستور نداریم. ارزیابی یک دستور تا زمانی که مقدار آن مورد نیاز نباشد، به تعویق می‌افتد. این موضوع در پردازش داده‌های حجیم و تخصیص حافظه به حجم زیادی از داده‌ها نقش مهمی دارد.

زبان برنامه نویسی Haskell از چند کتابخانه برای پیاده‌سازی الگوریتم‌ها و مدل‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی استفاده می‌کند که در ادامه به پرکاربردترین آن‌ها اشاره می‌کنیم:

• کتابخانه HLearn: یکی از کتابخانه‌های یادگیری ماشین است که از آن برای انجام محاسبات ریاضی مدل‌های هوش مصنوعی استفاده می‌شود.
• کتابخانه grenade: با استفاده از این کتابخانه می‌توان مدل‌های یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی را در زبان Haskell پیاده‌سازی کرد.
• کتابخانه hmatrix: از این کتابخانه به منظور انجام محاسبات مختلف ماتریسی و پردازش داده‌ها برای هوش مصنوعی استفاده می‌شود.
• کتابخانه easytensor: یکی از کتابخانه‌های کاربردی برای پروژه‌های هوش مصنوعی در زبان برنامه نویسی Haskell است که با استفاده از آن می‌توان داده‌ها را درون تنسور ذخیره و عملیات مختلف محاسباتی بر روی آن‌ها اعمال کرد.

زبان برنامه نویسی Haskell علی‌رغم داشتن ویژگی‌های مثبت، دارای نقاط ضعفی نیز هست. این زبان جزو زبان‌های برنامه نویسی تابعی محسوب می‌شود و یادگیری آن برای افراد تازه‌کار دشوار است. از این زبان برنامه نویسی در پروژه‌های کمتری استفاده می‌شود زیرا پشتیبانی اجتماعی آن ضعیف‌تر است و منابع کمکی و آموزشی کمتری برای این زبان در مقایسه با سایر زبان‌های برنامه نویسی وجود دارد.

۱۰. زبان برنامه نویسی Prolog

چندین دهه، از زبان برنامه نویسی Prolog برای توسعه پروژه‌های هوش مصنوعی استفاده شده است. شهرت این زبان به دلیل این است که با کمک آن می‌توان «سیستم‌های قاعده‌مند» (Ryle-based Systems) و «استنتاج نمادین» (Symbolic Reasoning) را طراحی کرد.

یکی از موضوعات مهم حوزه هوش مصنوعی، موضوع منطق و استنتاج منطقی است. زبان برنامه نویسی Prolog یکی از زبان‌های مناسب در این حوزه محسوب می‌شود و با کمک ساختارهای ساده این زبان برنامه نویسی می‌توان به حل چنین مسائلی پرداخت. همچنین، این زبان برای طراحی «سیستم‌های خبره» (Expert Systems) کاربرد دارد که بر اساس استنتاج و تحلیل‌های منطقی، مسائل را حل می‌کنند.

یادگیری زبان برنامه نویسی Prolog دشوار است و منابع آموزشی کمی برای این زبان در بستر اینترنت وجود دارد. به علاوه، از این زبان برنامه نویسی برای مسائلی استفاده نمی‌شود که نیاز به پردازش‌های سنگین محاسباتی دارند و صرفاً مناسب پروژه‌های است که می‌توان برای آن‌ها از رو‌ش‌های قاعده‌مند استفاده کرد.

۱۱. زبان برنامه نویسی متلب

می‌توان گفت متلب صرفاً یک زبان برنامه نویسی نیست و این نام به محیط توسعه برنامه، ابزار مصورساز گرافیکی، کتابخانه ریاضیات و رابط برنامه نویسی در سایر زبان‌های برنامه نویسی نیز اطلاق می‌شود. بیشترین کاربرد زبان برنامه نویسی متلب در محاسبات ماتریسی است و با سرعت بالا می‌توان محاسبات پیچیده ریاضی را با این زبان انجام داد.

در سایر زبان‌های برنامه نویسی نظیر پایتون، برای انجام محاسبات ریاضی باید ابزارها و فریم‌ورک‌های مختلفی فراخوانده شوند که این امر، سنگین شدن بار محاسباتی و زمان بیشتر برای پردازش داده‌ها را در پی دارد. این مشکل در زبان برنامه نویسی متلب وجود ندارد و می‌توان در زمان بسیار کوتاه، محاسبات ریاضی سنگین را انجام داد.

زبان برنامه نویسی متلب دارای ابزار‌های مختلفی برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق است که پرکاربردترین آن‌ها Deep Learning Toolbox ،MatConvNet و Cuda-Convnet هستند.

یکی از معایب زبان برنامه نویسی متلب این است که تمامی امکانات و ابزارهای آن برای عموم رایگان نیست و برای توسعه پروژه‌های مختلف ممکن است نیاز به ابزارهایی داشته باشید که برای استفاده از آن مجبور باشید مبلغی را پرداخت کنید. همچنین، این زبان سینتکس پیچیده‌ای دارد و درک و یادگیری آن کمی دشوار است.

۱۲. زبان برنامه نویسی Go

زبان برنامه نویسی Go یکی از زبان‌های متن باز جدید است و توسعه دهندگان این زبان در حال افزایش امکانات و ابزارهای آن هستند. یادگیری این زبان ساده است که این ویژگی جزو نقاط قوت این زبان محسوب می‌شود.

پیش پردازش داده‌ها یکی از مراحل مهم در توسعه پروژه‌های هوش مصنوعی تلقی می‌شود. زبان برنامه نویسی Go دارای ابزار قدرتمندی برای اعمال پردازش‌های مختلف بر روی داده‌ها است. همچنین، این زبان دارای ابزاری با نام Go-nlp است که از آن می‌توان در مسائل پردازش زبان طبیعی برای تقطیع جملات و کلمات و تعیین اجزای کلام کلمات استفاده کرد.

به علاوه، زبان Go دارای کتابخانه‌ای با عنوان GoCV است که از آن برای توسعه پروژه‌های حوزه بینایی ماشین و پردازش تصویر می‌توان بهره گرفت. ابزارهای دیگری نیز در این زبان وجود دارند که از آن‌ها می‌توان برای پیاده‌سازی مسائل یادگیری تقویتی، دسته‌بندی و خوشه‌بندی داده‌ها استفاده کرد. در ادامه، به سایر کتابخانه‌های هوش مصنوعی زبان Go اشاره می‌کنیم:

• کتابخانه GoLearn: یکی از کتابخانه‌های جامع زبان Go است که از آن برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین استفاده می‌شود.
• کتابخانه GoML: این کتابخانه در پیاده‌سازی مسائل داده‌کاوی و یادگیری ماشین کاربرد دارد.
• کتابخانه Gorgonia: از دیگر کتابخانه‌های یادگیری ماشین در زبان برنامه نویسی Go است که از آن برای انجام محاسبات ریاضی و کار با ساختمان داده‌های چند بعدی استفاده می‌شود.

زبان برنامه نویسی Go در مقایسه با سایر زبان های برنامه نویسی هوش مصنوعی جدیدتر است و کتابخانه‌های کمتری در این حیطه دارد. همچنین، با این که یادگیری و فهم این زبان برنامه نویسی ساده است، اما ویژگی‌های منحصربفردی دارد که دوره یادگیری این زبان را طولانی می‌کند. به علاوه، با توجه به جدید بودن این زبان برنامه نویسی، مطالب آموزشی و راهنمای استفاده از آن در مقایسه با زبان‌هایی مانند پایتون و جاوا کم‌تر است.

۱۳. زبان برنامه نویسی Rust

زبان برنامه نویسی Rust از دیگر زبان‌های برنامه نویسی سطح بالا و همه منظوره است که برای توسعه پروژه‌های هوش مصنوعی نیز استفاده می‌شود. این زبان برنامه نویسی برای نخستین بار در سال ۲۰۰۶ ارائه شد و به دلیل سرعت بالای اجرای برنامه‌ها و مدیریت حافظه، توجه بسیاری از برنامه نویسان و متخصصان هوش مصنوعی را به خود جلب کرد و امروزه برخی از شرکت‌های معروف دنیا مانند Google ،Firefox ،Dropbox ،Azure ،npm و Discord از این زبان برنامه نویسی برای توسعه پروژه‌های هوش مصنوعی خود استفاده می‌کنند.

یادگیری زبان برنامه نویسی Rust‌ برای افراد تازه‌کار و بی‌تجربه در حوزه کامپیوتر راحت است. همچنین، ویژگی چند نخی این زبان برنامه نویسی این امکان را فراهم می‌کند تا از آموزش توزیع شده برای الگوریتم‌ها و مدل‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق استفاده کنیم. کتابخانه‌های پرکاربرد زبان برنامه نویسی Rust برای توسعه پروژه‌های هوش مصنوعی را در فهرست زیر ملاحظه می‌کنید:

• کتابخانه Autograd: از این کتابخانه برای انجام محاسبات ریاضیاتی نظیر مشتق استفاده می‌شود.
• کتابخانه Leaf: این کتابخانه برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین در زبان Rust کاربرد دارد.
• کتابخانه Tensorflow: به منظور پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی از این کتابخانه می‌توان استفاده کرد.

با توجه به این که زبان برنامه نویسی Rust جزو زبان‌های جدید محسوب می‌شود، کتابخانه‌های هوش مصنوعی محدودتری نسبت به سایر زبان‌های برنامه نویسی نظیر پایتون دارد. به علاوه، این زبان دارای ساختمان داده پرکاربرد List نیست و از شی گرایی پشتیبانی نمی‌کند.

۱۴. زبان برنامه نویسی Mojo

زبان برنامه نویسی Mojo یکی از زبان های برنامه نویسی هوش مصنوعی است که بر پایه زبان پایتون طراحی شده است اما محدودیت‌ها و مشکلات زبان پایتون را ندارد.

می‌توان گفت زبان Mojo ویژگی‌های مثبت زبان پایتون و زبان C را شامل می‌شود. زبان پایتون بر خلاف زبان C نمی‌تواند پاسخگوی حجم کارهای سنگین باشد و زبان C در مقایسه با زبان پایتون از ویژگی مقیاس‌پذیری برخوردار است. زبان Mojo به گونه‌ای طراحی شده است که ویژگی‌های مثبت این دو زبان را شامل می‌شود.

از آن جا که زبان برنامه نویسی Mojo بر اساس زبان پایتون طراحی شده است، به راحتی می‌توان با استفاده از این زبان از کتابخانه‌های پایتون بهره گرفت. همچنین، این زبان جزو زبان‌های سطح پایین محسوب می‌شود و دسترسی مستقیم به بخش سخت‌افزاری سیستم دارد و می‌تواند از پردازش‌های موازی پشتیبانی کند و به همین خاطر سرعت محاسباتی در این زبان، از زبان برنامه نویسی پایتون بیشتر است.

زبان برنامه نویسی Mojo علی‌رغم ویژگی‌های مثبتی که دارد، دارای معایبی نیز هست. این زبان، جزو زبان‌های برنامه نویسی جدید محسوب می‌شود و به همین خاطر بسیاری از امکانات زبان‌های برنامه نویسی دیگر را ندارد. همچنین، منابع آموزشی و مطالعاتی این زبان در مقایسه با سایر زبان‌ها محدودتر است.

۱۵. زبان برنامه نویسی Smalltalk

زبان برنامه نویسی Smalltalk یکی از زبان‌های قدیمی محسوب می‌شود که شروع استفاده از آن در حوزه هوش مصنوعی به دهه ۱۹۷۰ برمی‌گردد. این زبان برنامه نویسی، همه منظوره است و به عنوان یکی از زبان‌های شی گرایی تلقی می‌شود. شکل امروزی زبان Smalltalk، زبان برنامه نویسی Pharo است که سینتکسی ساده دارد و در مقایسه با پایتون یادگیری آن به مراتب راحت‌تر است.

یکی از ویژگی‌های زبان برنامه نویسی Pharo‌ این است که در حین اجرای برنامه می‌توانید قطعه کدهای نوشته شده را ویرایش کنید. از دیگر ویژگی‌های این زبان این است که از برنامه نویسی متا پشتیبانی می‌کند. به علاوه، این زبان برنامه نویسی همانند زبان پایتون، مشکلات مربوط به تغییر نسخه‌های زبان را ندارد. در زبان پایتون، دستورات نوشته شده به نسخه ۲.۷ را نمی‌توانید به راحتی در نسخه ۳ پایتون اجرا کنید. همچنین، زبان برنامه نویسی Pharo نسبت به زبان پایتون سریع‌تر است و محاسبات سنگین را در بازه زمانی کوتاه‌تری اجرا می‌کند.

زبان برنامه نویسی Pharo (نسخه جدید زبان Smalltalk) دارای کتابخانه‌ها و ابزارهای هوش مصنوعی است که با کمک آن‌ها می‌توان به پیاده‌سازی الگوریتم‌ها و مدل‌های این حیطه پرداخت. در ادامه به برخی از مهم‌ترین کتابخانه‌های هوش مصنوعی این زبان اشاره می‌کنیم:

• کتابخانه Keras Wrapper: با استفاده از این ابزار می‌توان از توابع Keras استفاده کرد.
• کتابخانه NEAT: کتابخانه‌ای برای پیاده‌سازی مدل‌های شبکه عصبی است.
• کتابخانه pharo-ai / APriori: این کتابخانه برای یافتن الگوها و قواعد موجود در داده‌ها در مسائل داده‌کاوی کاربرد دارد.
• کتابخانه pharo-ai / KMeans: از این کتابخانه برای پیاده‌سازی الگوریتم خوشه‌بندی K-means استفاده می‌شود.
• کتابخانه pharo-ai / NaiveBayesClassifier: از دیگر کتابخانه‌های یادگیری ماشین در زبان Pharo است که برای پیاده‌سازی مدل بیز ساده کاربرد دارد.
• کتابخانه pharo-ai / NgramModel: این کتابخانه برای ساخت مدل زبانی Ngram برای داده‌های متنی کاربرد دارد.
• کتابخانه Tensorflow Bindings: با کمک این ابزار می‌توان از کتابخانه تنسورفلو در زبان Pharo استفاده کرد.

یکی از معایب اصلی زبان برنامه نویسی Pharo‌ این است که از حمایت اجتماعی کوچک‌تری در مقایسه با زبان پایتون برخوردار است. به علاوه، این زبان ابزارها و کتابخانه‌های هوش مصنوعی محدودتری نسبت به پایتون دارد.

۱۶. زبان برنامه نویسی Lua

یکی دیگر از زبان های برنامه نویسی هوش مصنوعی، زبان Lua است که در سال ۱۹۹۳ ارائه شد. این زبان، یک زبان برنامه نویسی همه منظوره است اما بیشتر از آن در حوزه توسعه بازی‌های کامپیوتری استفاده می‌شود. یکی از ویژگی‌های منحصربفرد زبان Lua این است که از آن می‌توان در سایر پلتفرم‌ها و زبان‌های برنامه نویسی استفاده کرد.

به دلیل ساده بودن و سرعت بالای زبان برنامه نویسی Lua از آن در طراحی بازی‌های هوش مصنوعی استفاده می‌شود. همچنین، این زبان از برنامه‌نویسی رویه‌ای، شی گرایی، تابعی و داده محور پشتیبانی می‌کند. این زبان برنامه نویسی سینتکس ساده‌ای دارد و افراد به راحتی می‌توانند برنامه نویسی به این زبان را یاد بگیرند. در ادامه، به ابزارها و کتابخانه‌های هوش مصنوعی زبان Lua اشاره می‌کنیم:

• کتابخانه Markdown: این کتابخانه برای پردازش متن در زبان Lua کاربرد دارد.
• کتابخانه Learn: از این کتابخانه برای پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی و مدل‌های یادگیری عمیق استفاده می‌شود.
• کتابخانه Torch: از دیگر کتابخانه‌های هوش مصنوعی Lua است که برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین در مسائل مختلف نظیر بینایی ماشین، پردازش سیگنال، پردازش موازی، پردازش تصویر و ویدیو و پردازش زبان طبیعی کاربرد دارد.

یکی از معایب زبان Lua این است که منابع آموزشی و کتابخانه‌های محدودی در مقایسه با سایر زبان‌های برنامه نویسی دارد و از حمایت اجتماعی محدودی برخوردار است. همچنین، از این زبان به ندرت در توسعه پروژه‌ها استفاده می‌شود و اغلب، برنامه نویسان در هنگام استفاده از این زبان، آن را در پلتفرم‌های دیگر به کار می‌برند.

۱۷. زبان Shell

از دستورات Shell می‌توان برای توسعه پروژه‌های هوش مصنوعی استفاده کرد. Shell از مدل‌های ریاضی به منظور جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها استفاده می‌کند. با استفاده از رابط متنی Shell می‌توانید به راحتی داده‌ها را پردازش کنید.

از Shell می‌توان در سیستم‌عامل‌های مختلف نظیر macOS ،Windows و Linux استفاده کرد. Shell دارای کتابخانه‌های هوش مصنوعی است که با استفاده از آن‌ها می‌توان به پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق و یادگیری ماشین پرداخت که در ادامه به سه تا از مهم‌ترین آن‌ها اشاره می‌کنیم:

• کتابخانه Ml-notebook: از این کتابخانه برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین استفاده می‌شود.
• کتابخانه Dl-machine: این کتابخانه برای پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی کاربرد دارد.
• کتابخانه Docker-prediction: از دیگر کتابخانه‌های مرتبط با هوش مصنوعی است که در Shell می‌توان از آن استفاده کرد.

کدام یک از زبان های برنامه نویسی برای هوش مصنوعی کاربرد ندارند؟

تمامی زبان‌های برنامه نویسی همه منظوره برای توسعه پروژه‌های هوش مصنوعی مناسب نیستند و هر یک از آن‌ها بر روی هدفی خاص متمرکز هستند. در بخش قبلی مطلب حاضر از مجله فرادرس به معرفی زبان های برنامه نویسی هوش مصنوعی پرداختیم. در این بخش قصد داریم به معرفی زبان‌های بپردازیم که برای هوش مصنوعی مناسب نیستند. در ادامه، فهرست این زبان‌ها را ملاحظه می‌کنید:

در ادامه، به توضیح مشخصه‌های هر یک از زبان‌های ذکر شده در فهرست بالا می‌پردازیم.

زبان برنامه نویسی PHP

یکی از زبان‌های برنامه نویسی پرکاربرد در حوزه توسعه وب، زبان PHP است. با این که این زبان دارای کتابخانه هوش مصنوعی با نام PHP-ML است، معمولاً از این زبان در توسعه پروژه‌های هوش مصنوعی استفاده نمی‌شود. این زبان بر خلاف زبان‌های برنامه نویسی پایتون و R‌ مناسب محاسبات سنگین و تحلیل داده نیست و ابزارهای بسیار محدودی برای پردازش داده‌های حجیم و محاسبات ریاضیاتی دارد.

زبان برنامه نویسی C

زبان C یک زبان برنامه نویسی قدرتمند برای توسعه سیستم است و از آن در پروژه‌های هوش مصنوعی استفاده نمی‌شود. با این که این زبان از کارایی و سرعت خوبی برخوردار است، کتابخانه و ابزاری برای مدل‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق ندارد و کار با آن برای توسعه پروژه‌های این حوزه از جذابیت کمی برخوردار است.

زبان برنامه نویسی Ruby

زبان برنامه نویسی Ruby جزء زبان‌های ساده محسوب می‌شود و کار با آن راحت است. علی‌رغم این که این زبان دارای کتابخانه‌های هوش مصنوعی نظیر rumale است، به دلیل این که همانند سایر زبان‌های برنامه نویسی نظیر پایتون و جاوا و R کاربرد رایج و جامعی ندارد، در حوزه هوش مصنوعی از آن استفاده نمی‌شود.

زبان برنامه نویسی Fortran

با توجه به تاریخچه زبان‌های برنامه نویسی، از زبان Fortran در محاسبات عددی به وفور استفاده شده است. با این حال، این زبان در حوزه هوش مصنوعی کاربرد ندارد و از کتابخانه‌ها و ابزارهای این حیطه پشتیبانی نمی‌کند.

زبان برنامه نویسی Perl

از زبان برنامه نویسی Perl در پردازش متون استفاده می‌شود. با این حال، این زبان در توسعه پروژه‌های هوش مصنوعی کاربرد ندارد. این زبان برنامه نویسی شامل چندین ماژول مرتبط با هوش مصنوعی است اما در مقایسه با سایر زبان‌های پایتون، جاوا و R ابزارهای هوش مصنوعی بسیار محدودی دارد. به علاوه، یادگیری سینتکس این زبان برای تازه‌کاران برنامه نویسی سخت است و برای افراد مبتدی یادگیری آن توصیه نمی‌شود.

انتخاب بهترین زبان های برنامه نویسی هوش مصنوعی

حال که با زبان های برنامه نویسی هوش مصنوعی آشنا شدیم و درباره مشخصات و ابزارهای آن‌ها اطلاعات کسب کردیم، باید به این پرسش پاسخ دهیم که کدام یک از این زبان‌ها برای توسعه پروژه‌های هوش مصنوعی بهتری گزینه هستند؟

انتخاب بهترین زبان برنامه نویسی هوش مصنوعی به هدف و نیاز پروژه و تخصص اعضای تیم بستگی دارد. زبان‌های برنامه نویسی پایتون و R برای تحلیل داده بسیار مناسب هستند و از زبان‌های جاوا و C++‎ برای توسعه برنامه‌هایی با مقیاس‌پذیری بالا استفاده می‌شوند. اگر سرعت اجرای برنامه‌ها برای شما مهم است و پروژه شما بار محاسباتی سنگینی دارد، می‌توانید از زبان‌های برنامه نویسی Julia و Scala بهره بگیرید.

زبان Prolog نیز مناسب پروژه‌هایی است که نیاز به برنامه نویسی منطقی دارد و از زبان برنامه نویسی Lisp می‌توان به خوبی در محاسبات نمادین استفاده کرد.

بنابراین، می‌توان گفت هر یک از زبان‌های برنامه نویسی برای اهداف خاصی طراحی شده‌اند و از نقاط قوت و ضعف مختلفی برخوردار هستند و برای انتخاب مناسب‌ترین زبان صرفاً باید نیاز پروژه و ویژگی‌های زبان برنامه نویسی را مد نظر قرار داد.

سوالات متداول درباره زبان های برنامه نویسی هوش مصنوعی

در این بخش، به برخی از پرتکرارترین سوالات مربوط به زبان های برنامه نویسی هوش مصنوعی می‌پردازیم و با توجه به مطالب مطرح شده در بخش‌های قبل، به آن‌ها پاسخ خواهیم داد.

کدام زبان برنامه نویسی برای هوش مصنوعی مناسب است؟

از زبان‌های برنامه نویسی مختلفی می‌توان برای توسعه پروژه‌های هوش مصنوعی استفاده کرد که پرکاربردترین آن‌ها پایتون، جاوا و R هستند.

بهترین زبان برنامه نویسی برای هوش مصنوعی کدام است؟

هیچ یک از زبان های برنامه نویسی هوش مصنوعی را نمی‌توان به عنوان بهترین زبان در نظر گرفت. هر یک از این زبان‌ها ویژگی‌های منحصربفردی دارند و برای اهداف مختلفی می‌توان از آن‌ها استفاده کرد. با توجه به نیاز پروژه و ویژگی‌های زبان‌های برنامه نویسی، می‌توان از مناسب‌ترین زبان برای پیشبرد پروژه بهره برد.

رایج ترین زبان های برنامه نویسی هوش مصنوعی کدامند؟

پایتون، جاوا و R سه تا از پرکاربردترین و رایج‌ترین زبان های برنامه نویسی هوش مصنوعی هستند.

کدام زبان برنامه نویسی را برای هوش مصنوعی یاد بگیریم؟

زبان های برنامه نویسی هوش مصنوعی متنوع هستند و هر یک از آن‌ها برای اهداف خاصی طراحی شده‌اند. با توجه به علاقه‌مندی خود، ویژگی‌های زبان برنامه نویسی و فرصت‌های شغلی موجود در این حیطه می‌توانید به یادگیری آن‌ها بپردازید.

از بین پایتون و جاوا کدام یک برای هوش مصنوعی مناسب است؟

زبان‌های برنامه نویسی پایتون و جاوا دو تا از پرکاربردترین زبان‌ها برای توسعه پروژه‌های هوش مصنوعی محسوب می‌شوند. انتخاب بین این دو زبان به پروژه و ویژگی‌های زبان‌ها بستگی دارد. اگر قصد دارید برای پروژه خود به تحلیل داده بپردازید، زبان پایتون می‌تواند بهترین گزینه باشد و چنانچه قصد دارید به توسعه هوش مصنوعی برای موبایل بپردازید، می‌توانید از زبان جاوا استفاده کنید.

آیا یادگیری زبان پایتون برای برنامه نویسی هوش مصنوعی کافی است؟

با این که زبان برنامه نویسی پایتون یکی از پرکاربردترین زبان‌ها برای هوش مصنوعی محسوب می‌شود و ابزارها و کتابخانه‌های جامع و غنی برای این حوزه دارد، اما یادگیری بیش از یک زبان می‌تواند توانمندی شما را در حوزه یادگیری ماشین و هوش مصنوعی تقویت کند.

کدام یک از زبان های برنامه نویسی برای علم داده مناسب هستند؟

زبان‌های برنامه نویسی پایتون و R دو تا از رایج‌ترین زبان‌ها برای علم داده هستند. پایتون دارای کتابخانه‌های مختلفی برای پیاده‌سازی انواع مدل‌ها و الگوریتم‌های علم داده است و در زبان R‌ می‌توان از کتابخانه‌های جامع آماری و بصری‌سازی داده برای تحلیل داده‌ها و مصورسازی آن‌ها در قالب نمودارهای مختلف استفاده کرد.

جمع‌بندی

هوش مصنوعی و شاخه‌های مهم و اصلی آن یعی یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در دنیای امروز کاربرد زیادی دارند. از این حوزه برای ساخت و طراحی سیستم‌ها و ابزارهای هوشمندی استفاده می‌شوند که در ساده‌تر کردن امور مختلف به بشر کمک می‌کنند. به منظور طراحی و پیاده‌سازی مدل‌ها و الگوریتم‌های هوش مصنوعی باید از زبان برنامه نویسی استفاده کنیم که پرکاربردترین و رایج‌ترین زبان‌های برنامه نویسی این حوزه، زبان پایتون و R و جاوا هستند.

زبان های برنامه نویسی هوش مصنوعی دارای ویژگی‌ها و نقاط ضعف و قوتی هستند و برای انتخاب مناسب‌ترین زبان برای توسعه پروژه باید به نیازمندی‌های پروژه و مشخصات زبان‌ها توجه کرد. در این مطلب از مجله فرادرس، سعی داشتیم به معرفی زبان های برنامه نویسی هوش مصنوعی بپردازیم و معیارهایی را برای انتخاب مناسب‌ترین زبان برای پیشبرد پروژه‌های هوش مصنوعی شرح دهیم. در انتهای مطلب نیز به متداول‌ترین پرسش‌های پیرامون انتخاب زبان برنامه نویسی هوش مصنوعی پاسخ دادیم تا خوانندگان مطلب با آگاهی بیشتر به یادگیری زبان‌های این حوزه بپردازند.