انواع زبان‌ برنامه نویسی برای توسعه هوش مصنوعی

پیدایش هوش مصنوعی (AI) به گذشته بازمی‌گردد. بنابراین، به جرات می‌توان گفت که این یک نوآوری در سال 2022 نیست. ما شاهد آن بوده ایم، از آن استفاده کرده‌ایم و به این حوزه از فناوری عادت کرده ایم و روز به روز بهتر می‌شود. در ادامه توضیح خواهیم داد که چگونه انواع زبان‌ برنامه نویسی برای توسعه هوش مصنوعی استفاده می شوند.

مشاغل و افراد این روزها بیشتر به سمت توسعه هوش مصنوعی تمایل دارند. با مزایایی مانند افزایش تجربه مشتری، تصمیم گیری هوشمند، اتوماسیون، حداقل خطاها و تجزیه و تحلیل داده‌ها، به نظر می‌رسد توسعه هوش مصنوعی یک انتخاب عالی باشد.

 

پس از اینکه این انتخاب را انجام دادید، تصمیم سخت دیگری وجود دارد – انتخاب یک زبان برنامه نویسی برای توسعه هوش مصنوعی. در حالی که زبان‌های زیادی وجود دارد که کار را انجام می دهند، باید بدانید که کدام یک برای پروژه شما مناسب است. برای اینکه تصمیم شما را آسان کنیم، فهرستی از ده زبان برنامه نویسی برتر برای توسعه هوش مصنوعی تهیه کرده ایم. بیایید به آن نگاهی بیندازیم:

 

LISP قدیمی ترین زبان برنامه نویسی هوش مصنوعی

LISP قدیمی ترین زبان برنامه نویسی هوش مصنوعی است. که دومین زبان برنامه نویسی قدیمی پس از Fortran است. اصطلاح هوش مصنوعی توسط جان مک کارتی که LISP را اختراع کرد ساخته شد. یکی دیگر از پیشگامان ماروین مینسکی بود که آزمایشگاه هوش مصنوعی را در MIT تأسیس کرد.

اگر LISP نبود، در آن زمان هیچ پیشرفتی در هوش مصنوعی وجود نداشت. ایده‌های تازه ای داشت که برای بیان ایده های برنامه نویسان بسیار مفید بود. به دلیل پذیرش گسترده LISP، این زبان به یک زبان استاندارد هوش مصنوعی تبدیل شد. LISPیک زبان برنامه نویسی هوش مصنوعی بسیار انعطاف پذیر است و اغلب از آن به عنوان “هوشمندترین راه برای سوء استفاده از رایانه” یاد می‌شود.

“یکنواختی ساختار لیسپ و قدرت ارجاع به خود به برنامه نویس قابلیت‌هایی داد که محتوای آن ارزش قربانی کردن فرم بصری را داشت.” – ماروین مینسکی

LISP بیشترین کارایی را در حل موارد خاص دارد. و با راه حلی که برنامه نویس برای آن می نویسد سازگار است. این چیزی است که آن را از سایر زبان‌های هوش مصنوعی متمایز می کند. امروزه بیشتر برای مسائل منطق استقرایی و یادگیری ماشین استفاده می‌شود.

LISP بر ایجاد بسیاری از زبان‌های برنامه نویسی هوش مصنوعی تأثیر گذاشته است و ارزشمندترین آنها R و Julia هستند.

بنابراین، چرا امروزه مردم از LISP به عنوان زبان اصلی برنامه نویسی هوش مصنوعی استفاده نمی کنند؟ زیرا اگرچه بسیار منعطف است، اما ایرادات زیادی دارد. کمبود کتابخانه‌های شناخته شده وجود دارد و سینتکس عجیب و غریب دارد که افراد زیادی را جذب نمی کند، اصلی ترین آنها هستند. در آن زمان، جلوتر از زمان خود بود، و به همین دلیل است که شایسته ذکر در این لیست برنامه نویسی هوش مصنوعی است. اما امروزه راه حل‌های بهتری نسبت به LISP وجود دارد.

Python محبوب ترین زبان برنامه نویسی در هوش مصنوعی

پایتون یک زبان برنامه نویسی هوش مصنوعی است که محبوبیت زیادی به دست آورده است. دلایل اصلی عبارتند از سینتکس ساده، کدگذاری کمتر و تعداد زیادی از کتابخانه‌های موجود آماده استفاده. سینتکس ساده به این معنی است که می‌توانید بر ارزش اصلی برنامه نویسی، تفکر یا حل مسئله تمرکز کند.

کتابخانه‌های ذکر شده قبلی عبارتند از NumPy، SciPy، matplotlib، nltk، SimpleAI . پایتون یک زبان برنامه نویسی AI منبع باز است. به همین دلیل است که طرفداران زیادی در بین برنامه نویسان دارد. از آنجایی که می‌توان از آن به طور گسترده برای ساخت اسکریپت‌های کوچک و تا برنامه‌های کاربردی سازمانی استفاده کرد، برای هوش مصنوعی مناسب است.

در جایی که سایر زبان‌های برنامه نویسی هوش مصنوعی از علائم نگارشی استفاده می‌کنند، پایتون از کلمات کلیدی انگلیسی استفاده می کند. برای خوانایی طراحی شده است. که فقط چند کلمه کلیدی دارد و یک سینتکس کاملاً مشخص دارد. اگر دانش آموز هستید، این زبان را به سرعت یاد خواهید گرفت.

کتابخانه‌ها در پلتفرم‌هایی مانند لینوکس، یونیکس، ویندوز و مکینتاش قابل دسترسی هستند.

همچنین رابط‌هایی را برای تمام پایگاه‌های داده تجاری اصلی فراهم می‌کند. وقتی صحبت از مقیاس‌پذیری به میان می‌آید، ساختار و پشتیبانی بهتری برای برنامه‌های سازمانی بزرگ نسبت به اسکریپت‌های پوسته ساده فراهم می‌کند.

پایتون از برنامه نویسی شی گرا (OOP)، بررسی نوع پویا، جمع آوری خودکار زباله، پشتیبانی می کند و می تواند با C++، C، Java، Cobra و بسیاری از زبان‌های دیگر ادغام شود.

نکته اصلی این است که پایتون به دلیل سادگی بهترین زبان برنامه نویسی هوش مصنوعی در نظر گرفته می‌شود.

C++

Bjarne Stroustrup  در سال 1983 C++ را توسعه داد و عنوان “سریع ترین زبان برنامه نویسی” را به خود اختصاص داد. زمان برای پروژه‌های هوش مصنوعی مهم است و C++ انتخابی معمولی است.

موتورهای جستجو برای داشتن زمان پاسخ کمتر از ++C استفاده می کنند و توسعه بازی‌های رایانه ای از اجرای سریع آن بهره می برد.

از آنجایی که سی پلاس پلاس سینتکس پیچیده ای دارد، ممکن است اولین انتخاب شما به عنوان یک زبان برنامه نویسی هوش مصنوعی نباشد، اما اگر در یک محیطی کار می‌کنید که نمی‌توانید ماشین مجازی جاوا را بپردازید، این گزینه برای شما عالی است.

C++ محدودیت‌هایی دارد زیرا کتابخانه استاندارد آن کوچک است و از جمع آوری زباله ( garbage collection) پشتیبانی نمی‌کند. اگرچه کارایی کنترل بهتری دارید، اما نگهداری پروژه‌های بزرگ ++C سخت و توسعه آن زمان بر است. این ممکن است دلیل اصلی اجتناب بیشتر مردم از C++ در برنامه نویسی هوش مصنوعی باشد.

یک کاربرد بسیار مهم از C++ در برنامه نویسی هوش مصنوعی وجود دارد و آن گوگل کروم است. هوش مصنوعی برای بهینه سازی و رتبه بندی موتورهای جستجو استفاده می‌شود.

Java پرکاربردترین زبان برنامه نویسی

جاوا پرکاربردترین زبان برنامه نویسی در جهان است و یکی از بهترین انتخاب‌های برنامه نویسی هوش مصنوعی است. به دلیل فناوری ماشین مجازی و پیاده سازی آن بر روی پلتفرم‌های مختلف آسان است. این بدان معناست که وقتی روی یک پلتفرم نوشته و کامپایل شد، دیگر لازم نیست آن را کامپایل کنید. این اصل WORA (یک بار نوشته شده خوانده شود/در هر کجا اجرا شود) نامیده می‌شود.

بیشتر پشته کلان داده منبع باز در ماشین مجازی جاوا نوشته شده است.

جاوا به عنوان یک زبان هوش مصنوعی مزایای زیادی دارد و مهم ترین آن‌ها استفاده آسان، اشکال زدایی سریع، قابل حمل و مدیریت حافظه خودکار است. جاوا دارای Swing و SWT است که گرافیک و رابط‌ها را شیک و مدرن نشان می‌دهد.

از معایب آن می‌توان به کندتر بودن آن نسبت به C++ اشاره کرد که به معنای زمان پاسخگویی بیشتر است.

شایان ذکر است که جاوا یک زبان برنامه نویسی هوش مصنوعی نابالغ است. اما آموزش‌ها و کاربردهای جاوا در هوش مصنوعی بیشتر و بیشتر می‌شود. اگر می خواهید از همین الان شروع به یادگیری جاوا کنید و “آموزش های جاوا” را در گوگل جستجو کنید، 450 میلیون نتیجه پیدا خواهید کرد.

جاوا همه کاره است و می‌تواند برای ربات سیستم‌ها، حسگرها و مجموعه‌های یادگیری ماشینی استفاده شود.

برای شروع پیاده سازی هوش مصنوعی با جاوا، باید اصول اولیه الگوریتم‌ها و مفاهیم را بدانید. تعداد زیادی دوره رایگان یا پولی در دسترس هستند، و تعداد زیادی کتابخانه در دسترس هستند تا کارها را برای شما آسان تر کنند. مزایا بر معایب غالب است و منصفانه است که بگوییم جاوا یکی از بهترین زبان‌های برنامه نویسی هوش مصنوعی است.

زبان‌ برنامه نویسی Prolog

Prolog یکی دیگر از زبان‌های برنامه نویسی هوش مصنوعی است و یکی از قدیمی ترین آن‌هاست. مخفف “برنامه نویسی در منطق یا Programming in logic ” است. این زبان بر چند مکانیسم اساسی مانند تطبیق الگو و عقب نشینی خودکار استوار است. این در دهه 1970 توسط یک دانشمند رایانه فرانسوی به نام آلن کولمرائر ساخته شد.

در برنامه نویسی با هوش مصنوعی Prolog، برنامه نویس باید قوانین و حقایق و هدف نهایی را مشخص کند. بعد از اینکه برنامه نویس این کار را انجام داد، Prolog سعی می‌کند ارتباط بین این سه را پیدا کند. این یک روش غیر معمول برنامه نویسی هوش مصنوعی است و مزایا و معایب خود را دارد.

ساخت پایگاه داده واقعاً آسان است و تطبیق الگو آسان است. همچنین دارای فهرست داخلی است.

اگر می‌خواهید درباره Prolog اطلاعات بیشتری کسب کنید، منابع زیادی در گوگل پیدا خواهید کرد. اما اگر از پس زمینه C++ هستید، ممکن است یادگیری زبان عجیب به نظر برسد.

تبدیل شدن به یک برنامه نویس منطقی برای همه مناسب نیست، اما Prolog یک زبان برنامه نویسی هوش مصنوعی عالی برای مطالعه است. شما در مورد مشکلات به روشی منطقی‌تر فکر خواهید کرد تا رویه ای.

هوش مصنوعی می تواند مانند انسان ها کد بنویسد

برخی از توسعه دهندگان نرم افزار اکنون به هوش مصنوعی اجازه می‌دهند تا به نوشتن کد آن‌ها کمک کند. و آن‌ها متوجه می شوند که هوش مصنوعی به اندازه انسان‌ها ناقص است.

ژوئن گذشته، GitHub، یکی از زیرمجموعه‌های مایکروسافت که ابزارهایی برای میزبانی و همکاری در زمینه کد ارائه می‌کند، نسخه بتا برنامه‌ای را منتشر کرد که از هوش مصنوعی برای کمک به برنامه‌نویسان استفاده می‌کند. شروع به تایپ یک دستور، یک کوئری پایگاه داده یا یک درخواست برای یک API، و برنامه ای که Copilot نام دارد، قصد شما را حدس زده و بقیه را می‌نویسد.

الکس ناکا، دانشمند داده در یک شرکت بیوتکنولوژی که برای آزمایش Copilot ثبت نام کرده است، می‌گوید که این برنامه می تواند بسیار مفید باشد و روش کار او را تغییر داده است. او می‌گوید: “این برنامه به من امکان می‌دهد زمان کمتری را صرف استفاده از مرورگر کنم تا اسناد یا نمونه‌های API را در Stack Overflow جستجو کنم. کمی احساس می‌شود که کار من از تولیدکننده کد به استفاده کننده آن تغییر کرده است.”

اما ناکا دریافته است که خطاها می‌توانند به طرق مختلف وارد کد او شوند. او می‌گوید: «زمان‌هایی وجود داشته است که وقتی یکی از پیشنهادات آن را می‌پذیرم، نوعی خطای ظریف را از دست داده‌ام. و ردیابی این موضوع می‌تواند واقعاً سخت باشد، شاید به این دلیل که به نظر می‌رسد اشتباهاتی را مرتکب می‌شود که شکل متفاوتی نسبت به آنچه من انجام می‌دهم دارد.

خطرات ایجاد کد معیوب توسط هوش مصنوعی ممکن است به طرز شگفت آوری زیاد باشد. محققان دانشگاه NYU اخیراً کدهای تولید شده توسط Copilot را تجزیه و تحلیل کردند و دریافتند که برای کارهای خاصی که امنیت در آن‎ها بسیار مهم است، کد در حدود 40 درصد مواقع دارای نقص‌های امنیتی است.

 

10 برنامه کاربردی هوش مصنوعی که می توانند کدها را تولید کنند:

در بیشتر مواقع سازمان‌ها باید با مشکلات سختی مانند خطاها، نقص‌ها و سایر پیچیدگی‌ها در حین توسعه نرم‌افزارهای پیچیده دست و پنجه نرم کنند. اینجاست که برنامه‌های خودکد شده وارد عمل می شوند. برنامه‌هایی که خود کد را تولید می کنند نه تنها به برنامه نویسان کمک می کنند تا یک کار را در زمان کمتری انجام دهند بلکه توانایی برنامه نویسی توسعه دهنده را نیز افزایش می دهند.

1. Bayou

Bayou سیستمی برای تولید اصطلاحات API است که قطعه کدهایی هستند که از API در جاوا استفاده می‌کنند. وظیفه اصلی این سیستم استفاده از کد کاربر و پرس و جو برای تولید برنامه مناسب است که به احتمال زیاد مشکل را حل می کند. این شامل دو بخش است که عبارتند از پیش نویس برنامه و یک پرس و جو. Bayou این پرس و جو را با استفاده از روشی به نام یادگیری ترسیم عصبی تفسیر می‌کند.

2. Clever-Commit

CLEVER (ترکیب سطوح تکنیک‌های پیشگیری و رفع اشکال) با همکاری توسعه دهندگان یوبی سافت و موزیلا توسعه یافته است. Clever-Commit یک دستیار کدنویسی هوش مصنوعی است که داده‌های سیستم ردیابی اشکال و پایگاه کد را ترکیب می کند و به جستجوی خطاها و اشکالات در کدها کمک می کند. دستیار کدنویسی در حال حاضر به صورت داخلی در یوبی سافت برای اهداف توسعه بازی استفاده می شود.

3. DeepCode

DeepCode یک پلت فرم نرم افزار هوش مصنوعی است که از برنامه نویسان منبع باز یاد می گیرد و از دانش به دست آمده برای ارائه پیشنهاداتی در مورد چگونگی بهبود کد استفاده می‌کند. یک توسعه دهنده می‌تواند از این پلتفرم به عنوان ابزار بررسی کد یا به عنوان ابزار ممیزی استفاده کند. این به کاربر در مورد آسیب پذیری‌های کد هشدار می‌دهد. DeepCode با پلتفرم‌های میزبان کد مانند GitHub، Bitbucket Server یا GitLab ادغام می‌شود و برای همه ادغام‌ها، این پلتفرم همان مجموعه اصلی از ویژگی‌ها را ارائه می‌کند که عبارتند از AI QA Audit و بررسی کد AI.

4. Embold

هوش مصنوعی داخلی، Embold یک تحلیلگر هوشمند و چند بعدی برای پروژه‌های نرم افزاری است. وضعیت کیفیت نرم افزار را درک می‌کند و مشکلات را شناسایی می‌کند و همچنین راه حل‌هایی را توصیه می‌کند و تجزیه و تحلیل کد را برای مشکل خاص پیشنهاد می‌کند. این کد منبع را با استفاده از تکنیک هایی مانند پردازش زبان طبیعی (NLP)، یادگیری ماشینی و مجموعه ای از الگوریتم‌ها تجزیه و تحلیل می‌کند تا مشکلات طراحی، اشکالات و غیره را بیابد.

5. Kite

Kite یک ابزار تکمیل کد مبتنی بر پایتون و مبتنی بر هوش مصنوعی است که از یادگیری ماشینی برای ارائه تکمیل کدهای مفید برای زبان پایتون استفاده می‌کند. اوایل سال جاری، Kite اعلام کرد که 17 میلیون دلار بودجه جمع آوری کرده است. این افزونه برای Atom، Pycharm، Sublime، VSCode و Vim در دسترس است.

6. Mabl

mabl یک ارائه دهنده نرم افزار به عنوان سرویس (SaaS) و یک پلت فرم DevTestOps یکپارچه برای اتوماسیون تست مبتنی بر ML است. از ویژگی‌های کلیدی این راه حل می‌توان به تست‌های ترمیم خودکار، تست رگرسیون مبتنی بر ML، تشخیص ناهنجاری بصری، تست ایمن، تست عملکرد مبتنی بر داده، تست بین مرورگر، خروجی تست، ادغام با ابزارهای محبوب و موارد دیگر اشاره کرد.

7. PyCharm

PyCharm یکی از محیط‌های توسعه یکپارچه Python (IDE) محبوب و هوشمند است. تکمیل کد هوشمند، بازرسی کد، برجسته کردن خطا در لحظه و رفع سریع آن، همراه با بازسازی خودکار کد و قابلیت‌های ناوبری غنی را ارائه می دهد. ویرایشگر کد هوشمند PyCharm پشتیبانی درجه یک را از Python، JavaScript، CoffeeScript، TypeScript، CSS، زبان‌های قالب و محبوب و غیره ارائه می‌دهد.

 

8. Pylint

Pylint یک تحلیلگر کد منبع پایتون است که خطاهای برنامه نویسی را جستجو می کند، به اجرای استاندارد کدنویسی و موارد دیگر کمک می کند. این بررسی کننده کیفیت برای برنامه نویسی پایتون شامل چندین ویژگی مانند استاندارد کدنویسی است که در آن طول کدهای خط، تشخیص خطا، بازآفرینی با شناسایی کدهای تکراری و غیره را بررسی می‌کند.

9. Run.AI

Run.AI یک استارت آپ است که نرم افزاری برای مجازی سازی است. دارای فناوری تجزیه و تحلیل گراف محاسباتی است که آموزش توزیع خودکار را با استفاده از ادغام ترکیبی داده‌ها و موازی سازی‌های مدل ارائه می‌دهد. این نرم افزار شامل فناوری آموزش توزیع شده خودکار و تجزیه و تحلیل شبکه عصبی است که به کاربران اجازه می دهد تا وظایف محاسباتی را به شیوه‌ای سریع و با هزینه کم انجام دهند.

10. Sketch2Code

Sketch2Code یک راه حل مبتنی بر وب است که از هوش مصنوعی برای تبدیل یک طراحی رابط کاربری دست نویس از یک تصویر به یک کد نشانه گذاری معتبر HTML استفاده می کند. این راه حل به گونه ای اجرا‌ می‌شود که ابتدا الگوهای طراحی را شناسایی می‌کند، ترسیم یا متن دست نویس را می‌فهمد، ساختار را متوجه می‌شود و سپس یک کد HTML معتبر را مطابق با طرح شناسایی شده حاوی عناصر طراحی شناسایی شده می‌سازد.

 

در پایان

هوش مصنوعی (AI) از یک مفهوم نرم افزاری به یک حضور فعال در زندگی ما تبدیل شده است. ما از آن برای مدیریت شبکه‌های برق خود، تجزیه و تحلیل داده‌های پزشکی و نگه داشتن هواپیماها در هوا استفاده می‌کنیم. به طور کلی، هوش مصنوعی مشکلات را با انجام تجزیه و تحلیل خودکار داده‌ها بر اساس الگوریتم‌های ارائه شده توسط برنامه نویس حل می‌کند که غالباً یادگیری ماشینی را نیز در بر می‌گیرد. جایی که برنامه خود را برای «هوشمندتر شدن» آموزش می‌دهد. هوش مصنوعی دیگر تنها تلاشی برای تکرار هوش انسانی نیست – می‌تواند ذهن خودش را داشته باشد – و می‌‌تواند متفاوت باشد.

در سال‌های اخیر، دفاتر ثبت اختراع در سراسر جهان شاهد افزایش ثبت اختراعات مرتبط با هوش مصنوعی بوده‌اند. این برنامه‌های ثبت اختراع هوش مصنوعی استانداردهای موجود ما را برای واجد شرایط بودن حق ثبت اختراع به چالش کشیده است و یک سؤال مهم در مورد مالکیت معنوی (IP) ایجاد می‌کند: وقتی یادگیری ماشینی هوش مصنوعی را فراتر از مشارکت برنامه‌نویسان انسانی می‌برد، آیا هوش مصنوعی می‌تواند خود را تصاحب کند؟ پاسخ به این سوال دشوار است زیرا نه تنها باید شامل افرادی باشد که از هوش مصنوعی سود می‌برند، بلکه باید شامل چه کسانی باشد، بلکه چه کسی مسئول نتایج ناکافی یا حتی مضر است.

در کل مدتی طول می کشد تا هوش مصنوعی بتواند کد واقعی و با ارزش را با بیش از چند خط ایجاد کند. توسعه نرم افزار یک تلاش ذاتا پیچیده است. فرآیند ایجاد کد از ابتدا شامل تعدادی عنصر است که باید به طور یکپارچه با هم ترکیب شوند تا یک محصول کاربردی را تشکیل دهند. اگرچه پیشرفت‌های هوش مصنوعی فراوان و گسترده بوده است، این فناوری به تنهایی برای جایگزینی انسان‌ها کافی نیست و به نظر نمی‌رسد به این زودی‌ها بتواند این کار را انجام دهد.