برنامه نویسی هوش مصنوعی / AI programming

برنامه نویسی هوش مصنوعی در سال ۲۰۲۰9 دقیقه مطالعه

برنامه نویسی هوش مصنوعی یک برگ برنده از جنس فناوری‌هایی است که کارایی و مزایای زیادی را برای خودکارسازی عملیات گوناگون شرکت‌ها و زندگی مردم به ارمغان آورده است. هوش مصنوعی سطح جدیدی از فناوری‌ هوشمند را وارد صنایع مختلف کرده است. چشم‌انداز هوش مصنوعی هم‌چنان در حال رشد است و این رشد تا رسیدن به سطح هوشیاری انسان‌ها برآورد می‌شود. این برآوردها به دلیل این است که توسعه دهندگان هوش مصنوعی به دنبال اکتشاف، آزمایش و پیاده سازی قابلیت‌های این فناوری برای برآورده کردن نیازهای تعداد بیش‌تری از انسان‌ها و ارگان‌ها هستند؛ در نهایت، احساس نیاز مادر همه‌ی اختراعات است.

درآمد هوش مصنوعی / AI revenue

مانند توسعه‌ی اغلب نرم‌افزارها، یک توسعه‌دهنده‌ی هوش مصنوعی نیز با زبان‌های برنامه نویسی متنوعی مواجه است. با این حال، نمی‌توان فقط یک زبان برنامه نویسی را به عنوان بهترین زبان هوش مصنوعی معرفی کرد. فرایند توسعه و برنامه نویسی وابسته به نوع عملکرد و کاربردی است که از سیستم هوش مصنوعی خود انتظار داریم. هوش مصنوعی تا الان به هوش بیومتریک (نشان‌گرهای زیستی)،‌ ماشین‌های خودران و سایر دستاوردهای مهمی رسیده است که هر یک با زبان‌های برنامه نویسی متفاوتی توسعه یافته‌اند. وقتی صحبت از هم‌گام شدن با فناوری‌های جدید است، هر فرد و ارگانی تلاش می‌کنند که از قافله عقب نیافتند. ظهور فناوری‌های هوش مصنوعی تغییرات زیادی به همراه خواهد داشت و در بطن زندگی افراد نفوذ خواهد کرد. در این شرایط برای برنامه نویسان، فهم و به کارگیری این فناوری می‌تواند بهترین استراتژی باشد. بحث‌ در مورد بهترین زبان‌های برنامه نویسی هوش مصنوعی همیشه ادامه دارد؛ به همین دلیل در این مقاله از فنولوژی به مقایسه و معرفی پرکاربردترین زبان‌های برنامه نویسی هوش مصنوعی و هم‌چنین بررسی مزایا و معایب هرکدام از آن‌ها می‌پردازیم. این پنج زبان پرکاربرد عبارتند از:

  • Python
  • R
  • Lisp
  • Prolog
  • Java

برنامه نویسی هوش مصنوعی با Python

پابتون / python

پایتون طبق آخرین آمار گیت‌هاب دومین زبان برنامه نویسی پرطرفدار بوده و سریع‌ترین رشد را در میان رقبای خود داشته است. پایتون اولین رتبه میان زبان‌های برنامه نویسی هوش مصنوعی میان توسعه دهندگان را دارد و این به دلیل سادگی و تطبیق‌پذیری بالای آن است. پایتون برای برنامه نویسی یادگیری ماشین بسیار جذاب است زیرا نسبت به جاوا و ++C پیچیدگی کم‌تری دارد. هم‌چنین پایتون بسیار تطبیق پذیر است زیرا روی لینوکس، ویندوز، مک و UNIX قابلیت اجرا دارد. ویژگی‌های دیگری چون تعاملی بودن، قابل تقسیر(interpreted) بودن،‌ ماژولار (modular) بودن، پویایی، قابل حمل بودن و سطح بالا بودن نیز پایتون را نسبت به جاوا منحصر به فرد می‌کند. در ضمن پایتون از الگوهای مختلف برنامه نویسی مانند برنامه نویسی شیئ‌گرا (object-oriented)، برنامه نویسی عمل‌گرا (functional) و هم‌چنین برنامه نویسی مرحله به مرحله (procedural) پشتیبانی می‌کند. پایتون با استفاده از توابع ساده و کاربردی خود از شبکه‌های عصبی و توسعه‌ی پردازش زبان طبیعی (NLP) نیز پشتیبانی می‌کند.

نمونه کد پایتون / python code snippet

معروف‌ترین کتاب‌خانه‌های هوش مصنوعی پایتون عبارتند از: 

  • TensorFlow: برای برای یادگیری ماشین و کار با داده‌ها
  •  Scikit-learn: برای تعلیم مدل‌های یادگیری ماشین
  • PyTorch: برای بینایی ماشین و پردازش زبان طبیعی
  • Keras: رابط برنامه نویسی برای محاسبات پیجیده‌ی ریاضی 

مزایای پایتون 

  • پایتون دارای ابزار و کتاب‌خانه‌های قدرت‌مند و متنوع زیادی است.
  • بدون نیاز به پیاده‌سازی می‌تواند الگوریتم‌ها را تست کند.
  • با پشتیبانی از طراحی شیئ‌گرا، خلاقیت برنامه نویس را افزایش می‌دهد.
  • در مقایسه با جاوا سرعت بیش‌تری برای کدزنی برنامه نویس دارد.
  • جامعه‌ی برنامه نویسان زیاد و پویایی دارد.

معایب پایتون

  • برنامه نویسانی که به زبان پایتون عادت کرده‌اند در مواجه با علائم (syntax) سایر زبان‌های برنامه نویسی هوش مصنوعی با سختی‌هایی رو‌به‌رو می‌شوند.
  • بر خلاف و جاوا،‌ پایتون از مفسر برای اجرا استفاده می‌کند که پیاده‌سازی و اجرای پروژه‌های هوش مصنوعی را کندتر خواهد کرد.
  • پایتون برای محاسبات بی‌سیم خوب نیست.  برای محاسبات بی‌سیم که به هر عملیاتی برای انتقال داده‌های صوتی، تصویری و … از طریق فناوری‌های بی‌سیم گفته می‌شود، پایتون یک زبان ضعیف به شمار می‌رود.

برنامه نویسی هوش مصنوعی با Java

جاوا / java

یک بار بنویسد و همه‌جا اجرا کنید! جاوا یک زبان برنامه نویسی چند الگویی است که شامل برنامه نویسی شیئ‌گرا نیز هست. جاوا معروف به یک زبان برنامه نویسی WORA است؛ ( Once Written Read/Run Anywhere / یک بار نوشته و همه‌جا خوانده و اجرا می‌شود). جاوا یک زبان برنامه نویسی هوش مصنوعی است که روی همه‌ی پلتفرم‌های پشتیبانی شده بدون نیاز به کامپایل مجدد اجرا می‌شود. جاوا یکی از محبوب‌ترین و پرکاربردترین زبان‌های برنامه نویسی است که سابقه‌ی بیست‌ ساله‌ی آن و جامعه‌ی برنامه نویسان عظیم آن تایید کننده‌ی این موضوع هستند. این زبان بخش زیادی از دستور زبان خود را از C و ++C گرفته و ابزار کم‌تری نسبت به آن‌ها دارد. از این زبان برای پردازش زبان طبیعی، الگوریتم‌های جست‌و‌جو و شبکه‌های عصبی استفاده می‌شود.

جاوا با داشتن رابط کاربری خوب، ذات انعطاف پذیر و مستقل بودن از پلتفرم،‌یکی از زبان‌هایی است که به اشکال گوناگون برای کاربردهای هوش مصنوعی استفاده می‌شود. در ادامه به مهم‌ترین ابزارهای هوش مصنوعی جاوا اشاره می‌کنیم.

نمونه کد جاوا / java snippet

ابزارهای برنامه نویسی هوش مصنوعی جاوا

  • TensorFlow: یکی از زبان‌هایی که توسط تنسورفلو پشتیبانی می‌شود جاوا است. این پشتیبانی به اندازه‌ی زبان‌هایی که کامل پشتیبانی می‌شوند قوی نیست ولی در حال بهبود و توسعه است.
  • Deep Java Library: توسط آمازون برای اعمال قابلیت‌های یادگیری عمیق با جاوا توسعه پیدا کرده است.
  •  OpenNLP: محصولی از آپاچی برای یادگیری ماشین و NLP
  • Java Machine Learning Library: ارائه‌ی الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • Neuroph: طراحی شبکه‌های عصبی با فریم‌ورک منبع باز جاوا با کمک Neuroph GUI

مزایای جاوا 

  • بسیار قابل حمل است؛ زیرا با فناوری ماشین مجازی (Virtual Machine) می‌توان آن‌ را روی پلتفرم‌های گوناگونی پیاده سازی کرد.
  • برخلاف ++C، جاوا برای استفاده و عیب‌یابی ساده‌تر است.
  • دارای سیستم خودکار مدیریت حافظه‌ است که کار برنامه نویس را آسان می‌کند.

معایب جاوا

  • نسبت به C++ سرعت پایینی دارد و زمان پاسخ‌گویی آن طولانی‌تر است.
  • با وجود قابل حمل بودن، در پلتفرم‌های قدیمی‌تر، جاوا مجبور است تغییرات زیادی در نرم‌افزار و سخت‌افزار ایجاد کند تا برنامه درست کار کند.
  • جاوا در برنامه نویسی هوش مصنوعی هنوز به طور کلی نابالغ است و هنوز به طور مدارم در حال توسعه یافتن است.

برنامه نویسی هوش مصنوعی با R

زبان برنامه نویسی آر / R language

اولین نسخه‌ی زبان R توسط راس هاکا و رابرت جنتلمن در سال ۱۹۹۵ منتشر شد. R یکی از بهینه‌ترین زبان‌ها و محیط‌های تحلیل و دست‌کاری داده‌ها برای اهداف آماری است. با استفاده از R می‌توانیم به راحتی نمودارهایی با طراحی خوب و کیفیت انتشار بالا و شامل نمادهای ریاضی و فرمول‌های متعدد را تولید کنیم. جدای از کاربردهای مختلف این زبان، ابزارها و کتاب‌خانه‌هایی که در ادامه بررسی می‌شونددر زمینه‌ی یادگیری ماشین استفاده می‌شوند. این مجموعه‌ها پیاده سازی یادگیری ماشین را ساده می‌کنند تا مشکلات کسب‌وکارها را حل کنند.

این زبان قابلیت‌هایی دارد که آن را برای برنامه‌ نویسی هوش مصنوعی مناسب می‌کند. یکی از این قابلیت‌ها، برتری نسبت به پایتون در مدیریت اعداد بزرگ با کتاب‌خانه‌ی NumPy پایتون است. هم‌چنین با R همانند پایتون، شما می‌توانید از روش‌های مختلف برنامه نویسی مانند برنامه‌نویسی عمل‌گرا، محاسبات برداری و برنامه نویسی شیئ‌گرا استفاده کنید.

کتاب‌خانه‌های یادگیری ماشین R:

  • Gmodels: ارائه‌ی ابزارهای مختلف برای فیت کردن مدل‌های یادگیری ماشین
  • Tm: فریم‌ورکی برای کاربردهای متن کاوی (text mining)
  • RODBC: به عنوان یک رابط کاربری R
  • OneR: برای پیاده‌سازی دسته بندی‌های یادگیری ماشین

مزایای R 

  • وجود تنوع زیاد کتاب‌خانه‌ها و ابزارهایی که قابلیت‌های آن را گسترش می‌‌دهند.
  • جامعه‌ی برنامه‌نویسان فعال و حمایت کننده
  • قابلیت کار با C++ ،C و Fortran
  • قابلیت تهیه‌ی نمودارهای با کیفیت
  • یک زبان منبع باز (Open Source) است.

معایب R 

  • مبدا ضعیف: مبدا R زبان برنامه نویسی قدیمی S است.
  • امنیت به نسبت بالایی ندارد.
  • نسبت به سایر زبان‌ها برای یادگیری کمی پیچیده است.
  • سرعت پایینی دارد.

برنامه نویسی هوش مصنوعی با Lisp

زبان لیسپ / lisp programmin

یکی دیگر از زبان‌هایی که برای برنامه نویسی هوش مصنوعی استفاده می‌شود Lisp است. Lisp مخفف List Processing به معنای پردازش لیست است. این زبان از خانواده‌ی زبان‌های برنامه نویسی کامپیوتر و دومین زبان قدیمی برنامه نویسی بعد از فورترن است که توسط یکی از پدران و بنیان‌گذاران هوش مصنوعی، جان مک‌کارتی در سال ۱۹۵۸ ساخته شد. Lisp با گذشت زمان توسعه پیدا کرد تا به زبانی قدرت‌مند و پویا برای برنامه نویسی تبدیل شود. 

نمونه کد لیسپ / lisp code snippet

برخی معتقد‌اند به دلیلی آزادی عملی که به برنامه نویسان می‌دهد‌،‌ Lisp بهترین زبان برنامه نویسی هوش مصنوعی است. کنت پیتمن می‌گوید: «لیسپ زبانی است برای انجام دادن کارهایی که به شما می‌گویند امکان ندارد!» این زبان در هوش مصنوعی استفاده می‌شود زیرا برای تهیه‌ی نمونه‌ی اولیه و آزمایش کردن بسیار انعطاف‌پذیر بوده و سریع عمل می‌کند و به همین دلیل زبان استانداردی برای برنامه نویسی هوش مصنوعی به شمار می‌رود. برای مثال Lisp یک ماکروسیستم منحصر به فرد دارد که کاوش و پیاده سازی سطح‌های مختلفی از هوشمندی ذهنی را ممکن می‌کند.

مزایای Lisp

  • در برنامه نویسی سریع و کارآمد است با توجه به اینکه از کامپایلر به جای مفسر استفاده می‌کند.
  • مدیریت حافظه‌ی خودکار برای لیسپ درست شده بود؛ بنابراین می‌تواند فایل‌های به درد نخور را تشخیص دهد.
  • لیسپ کنترل مخصوصی را برای سیستم‌ها ارائه می‌دهد تا میزان استفاده از آن بیشینه شود.
  • سرعت در ساخت نمونه‌های اولیه
  • ساخت پویای اشیا
  • انعطاف پذیری

معایب Lisp

  • برنامه نویسان محدودی با این زبان آشنایی دارند.
  • به عنوان یک زبان پر کاربرد برنامه نویسی هوش مصنوعی، لیسپ نیاز به پیکربندی نرم‌افزار و سخت‌افزار دارد تا بتواند خود را تطبیق دهد.

برنامه نویسی هوش مصنوعی با Prolog

زبان پرولاگ / prolog language

Prolog مخفف برنامه نویسی منطقی (Logic Programming) است. پرولاگ از سال ۱۹۷۲ شروع به کار کرد. این زبان، ابزار فوق العاده‌ای برای توسعه‌ی هوش مصنوعی مخصوصا پردازش زبان طبیعی (NLP) است. برای آشنایی با پرولاگ ابتدا باید با ابتدائیات آن آشنا شوید. در ادامه با خلاصه‌ای از این مبانی پرولاگ آشنا می‌شویم.

  • حقایق جملات درست را تعریف می‌کنند.
  • قوانین جملات را تعریف می‌کنند؛ ولی با شرایط اضافه.
  • اهداف تعریف می‌کنند که جملات ارسال شده براساس شواهد کجا قرار گیرند.
  • درخواست‌ها تعریف می‌کنند که چگونه جملات درست باشند و تحلیل نهایی حقایق و قوانین چه باشد.

پرولاگ دو روش برای پیاده سازی هوش مصنوعی ارائه می‌کند که در بین دانشمندان داده و محققان شناخته شده‌‌اند. روش اول روش نمادین است که شامل سیستم‌های هوشمند مبنی بر قوانین، اثبات کننده‌ی نظریه‌ها و روش‌های مبنی بر محدودیت (constraint-based) است. روش دوم روش آماری است که شامل شبکه‌های عصبی، داده‌کاوی، یادگیری ماشین و سایر موارد می‌شود. بهترین کاربرد پرولاگ در ساخت چت‌بات‌هاست. ELIZA اولین چت‌باتی بود که در تاریخ توسط پرولاگ ساخته شد.

چت‌بات الیزا / eliza chatbot

پرولاگ نیز مانند لیسپ یک زبان ابتدائی برای هوش مصنوعی است. همان‌طور که اشاره شد این زبان بر اساس قوانین کار می‌کند و شامل حقایق و قوانینی است که کدزنی هوش مصنوعی را شکل می‌دهند. پرولاگ از سازوکارهایی مثل تطبیق الگو، ساختارهای درختی داده و بازگشت به عقب(backtracking) خودکار استفاده می‌کند که در برنامه نویسی هوش مصنوعی کاربرد دارند. علاوه بر کابرد غنی این زبان در هوش مصنوعی، این زبان در ساخت سیستم‌های پزشکی نیز کاربرد دارد.

مزایای پرولاگ

  • پرولاگ دارای یک سیستم مدیریت لیست است که در ساختارهای درختی داده کاربرد دارد.
  • کارآمد برای ساخت نمونه‌های اولیه برای برنامه نویسی هوش مصنوعی جهت انتشار مداوم ماژول‌ها.
  • اجازه‌ی ساخت پایگاه داده هم‌زمان با اجرای برنامه را می‌دهد.

معایب پرولاگ

  • با وجود سابقه‌ی زیاد پرولاگ، کماکان به صورت کامل استانداردسازی نشده و برای برخی پیاده سازی‌ها گزینه‌های متفاوتی دارد که کار برنامه‌نویس را سخت می‌کند.

سایر زبان‌های برنامه نویسی هوش مصنوعی

در کنار زبان‌های ارائه شده تا این‌جای مقاله، در ادامه به معرفی بعضی دیگر از زبان‌های پرکاربرد اشاره می‌کنیم.

++C

  • ++C: سریع‌ترین زبان کامپیوتر است. سرعت آن برای برنامه‌های هوش مصنوعی که به زمان حساس‌اند مناسب است و هم‌چنین برای یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی نیز استفاده می‌شود.
  • Haskell: توسط ریاضی‌دان معروف هسکل بروکس درست شده و جزو زبان‌های موفق در برنامه نویسی هوش مصنوعی است.
  • Julia
  • JavaScript
  • AIML (Artificial Intelligence Markup Language

 

منبع: EXISTEK

امیرحسین سلیمانی‌نسب
امیرحسین سلیمانی‌نسب
دانشجوی مهندسی پزشکی دانشگاه امیرکبیر - هم‌بنیان‌گذار فنولوژی
عضویت
اطلاع از
0 دیدگاه‌ها
بازخورد در متن
دیدن همه دیدگاه‌ها

فنولوژی را در شبکه‌های اجتماعی دنبال کنید

©۲۰۲۰ – کلیه حقوق مادی و معنوی متعلق به فنولوژی است.

عضویت در خبرنامه فنولوژی

جذاب‌ترین مطالب سایت را ماهانه دریافت کنید!

خبرنامه