Ngôn ngữ lập trình trí tuệ nhân tạo nào phổ biến nhất?

[Mr. Darcy]

Ngôn ngữ lập trình trí tuệ nhân tạo phổ biến nhất là Python. Python là ngôn ngữ được sử dụng nhiều nhất cho Học máy (là một thành phần của AI). Một trong những lý do chính khiến Python trở nên phổ biến trong quá trình phát triển AI là nó được tạo ra như một công cụ phân tích dữ liệu mạnh mẽ và luôn được ưa chuộng trong lĩnh vực dữ liệu lớn.
So sánh với Java, các nhà phát triển AI thích Python hơn vì tính đơn giản, dễ sử dụng và khả năng truy cập. Tuy nhiên, một lợi thế lớn của Java so với Python là ở hiệu suất.
Dưới đây là các ngôn ngữ lập trình tốt nhất cho các Dự án trí tuệ nhân tạo.

Cổng logic trong ngôn ngữ lập trình

1. Python​

Bạn có thể đơn giản coi Python là tiền thân của tất cả các ngôn ngữ khác ngay bây giờ. Lý do cho sự phổ biến đột phá này là cú pháp đơn giản được sử dụng trong Python. Hơn nữa, cú pháp đơn giản sẽ cho phép bạn dành nhiều thời gian hơn cho việc lập kế hoạch cấu trúc cốt lõi, đó là lý do tại sao Python là một lựa chọn lý tưởng cho các quy trình Học máy.
Với các thư viện sẵn sàng sử dụng, lập trình hướng đối tượng, kiểm tra dễ dàng và phát triển nhanh hơn, Python là ngôn ngữ sử dụng của bạn cho các giải pháp AI tùy chỉnh. Phần tốt nhất là Python có thể được tích hợp dễ dàng với các ngôn ngữ khác để thuận tiện hơn, như JAVA. Giờ đây, sự đơn giản và hỗ trợ cộng đồng mã nguồn mở khổng lồ là những gì làm cho Python trở thành ngôn ngữ lập trình tốt nhất cho các dự án Trí tuệ nhân tạo.

2. LISP​

Đây là ngôn ngữ lâu đời nhất được sử dụng cho các quy trình AI và là ngôn ngữ lâu đời thứ hai về tổng thể. LISP luôn được coi là công cụ dành cho các công ty hàng đầu về AI với phạm vi mở rộng của nó trong việc biến suy nghĩ thành hiện thực. Tuy nhiên, việc sử dụng ngôn ngữ LISP có nhiều mặt bất lợi do vô số sai sót của nó..

3. R​

Khi bạn nghĩ đến các quy trình thống kê trong lập trình, R chắc chắn sẽ xuất hiện trong suy nghĩ của bạn. Hiệu quả cao của ngôn ngữ lập trình tách biệt nó với những ngôn ngữ khác trong danh sách. Ngoài các khả năng chung của R, các gói mở rộng là những thứ cần xem xét. Các gói như Gmodels, RODBC, OneR và Tm cho phép hỗ trợ rất nhiều cho các quy trình Học máy.
Khi các gói này được kết hợp với một loạt các thư viện, khả năng của ngôn ngữ lập trình R sẽ đạt đến một tầm cao mới. Ngôn ngữ lập trình được các công ty AI hàng đầu ưa thích vì khả năng giải quyết các vấn đề phức tạp.

3. Prolog​

Prolog có một thế giới riêng biệt của riêng nó, được thiết kế hoàn toàn bằng logic. Là viết tắt của Programming In Logic, Prolog có cách tiếp cận một giải pháp AI khác thường. Prolog yêu cầu ba yếu tố quan trọng từ phía bạn gồm quy tắc, dữ kiện và kết quả mong muốn. Khi bạn cung cấp tất cả các yêu cầu này, ngôn ngữ lập trình sẽ tìm ra mối liên hệ giữa ba yêu cầu này và thiết kế giải pháp AI.

Thật vậy, đó là một cách độc đáo để thiết kế một thiết bị được hỗ trợ bởi AI, nhưng nó linh hoạt và mạnh mẽ một cách đáng ngạc nhiên. Hiệu quả của ngôn ngữ lập trình này là khá cao khi nói đến backtracking và cấu trúc dữ liệu.

5. C ++​

Một trong những lợi thế chính của việc sử dụng C ++ làm ngôn ngữ lập trình AI là tốc độ xử lý. Khi xem xét các quy trình AI, bạn nói về các giải pháp tự động phức tạp để chạy hiệu quả. Và, C ++ sẽ không làm bạn thất vọng về mặt đó. Tuy nhiên, C ++ không phải là ngôn ngữ ưa thích của các Công ty hàng đầu về AI. Lý do đằng sau đó là cú pháp phức tạp và phạm vi hạn chế của các thư viện.
Song C ++ có một tính năng quan trọng khác để thu hút nhiều công ty, đó là tính hiệu quả về chi phí. C ++ sẽ cung cấp giải pháp AI hiệu quả về chi phí để phù hợp với yêu cầu của bạn khi so sánh với các ngôn ngữ lập trình AI khác. Ngoài ra, chúng ta có thể sử dụng C ++ cho OpenCV, một trong những thư viện mã nguồn mở được sử dụng rộng rãi trong thị giác máy tính.

6. Javascript​

Khi nói đến tính linh hoạt, JavaScript chắc chắn sẽ đi trước Java với sự phát triển liên tục, tăng trưởng nhiều miền, sử dụng phụ trợ, dễ sử dụng, hiệu quả... Mặc dù JS thiếu sự phổ biến như Java đã đạt được, nhưng tính ổn định chắc chắn là một lợi thế.

7. Java​

Java có lẽ là ngôn ngữ được sử dụng nhiều nhất trên toàn cầu cho các quy trình khác nhau và AI chắc chắn là một trong số đó. Lợi ích tốt nhất của việc sử dụng ngôn ngữ lập trình Java là sự hiện diện của Công nghệ Máy ảo JVM. Máy ảo Java giúp giảm bớt quá trình thực hiện, giúp tiết kiệm thời gian và năng lượng để biên dịch chương trình lặp đi lặp lại.
Tất cả những gì bạn cần làm là viết chương trình và biên dịch nó trên một nền tảng và chương trình đã sẵn sàng để triển khai trên những nền tảng khác. Một nhược điểm lớn của việc sử dụng Java cho các quy trình AI là tốc độ xử lý thấp hơn nhiều so với các quy trình khác.

8. Haskell​

Là một trong những ngôn ngữ lập trình an toàn nhất được sử dụng cho các quy trình AI, Haskell không có chỗ cho lỗi. Ngôn ngữ lập trình nổi tiếng trong việc giải quyết các lỗi, trong quá trình biên dịch và thậm chí trước đó. Các tính năng như bộ nhớ tích hợp và khả năng tái sử dụng mã làm tăng thời gian dành cho việc lập kế hoạch quy trình. Một yếu tố khiến Haskell thua các ngôn ngữ lập trình tốt nhất khác cho các dự án Trí tuệ nhân tạo là cộng đồng nhỏ. Haskell không được nhiều lập trình viên sử dụng, vì vậy nó vẫn chưa được sử dụng nhiều.