TOP 5 NGÔN NGỮ LẬP TRÌNH CHO TRÍ TUỆ NHÂN TẠO AI – astemhue.com

TOP 5 NGÔN NGỮ LẬP TRÌNH HÀNG ĐẦU DÀNH CHO TRÍ TUỆ NHÂN TẠO AI

Lập trình AI là một bước tiến của công nghệ đã mang lại hiệu quả và lợi ích tối ưu cho các hoạt động của công ty và cuộc sống của mọi người. AI đã mang đến một cấp độ công nghệ thông minh khác cho các ngành công nghiệp khác nhau và triển vọng về tiềm năng của nó vẫn phát triển với kỳ vọng rằng nó sẽ đạt đến trí thông minh của con người. Điều này là do các nhà phát triển sẵn sàng khám phá, thử nghiệm và triển khai các khả năng của nó để đáp ứng nhiều nhu cầu cần thiết của con người và tổ chức.

Cũng giống như trong quá trình phát triển hầu hết các ứng dụng phần mềm , một nhà phát triển có nhiều ngôn ngữ khác nhau để sử dụng trong việc viết AI. Tuy nhiên, không có ngôn ngữ lập trình hoàn hảo nào được coi là ngôn ngữ lập trình tốt nhất được sử dụng trong trí tuệ nhân tạo. Quá trình phát triển phụ thuộc vào chức năng mong muốn của ứng dụng AI đang được phát triển. Cho đến nay, AI đã đạt được trí thông minh sinh trắc học, hệ thống lái tự động cho ô tô tự lái và các ứng dụng khác yêu cầu ngôn ngữ mã hóa trí tuệ nhân tạo khác nhau cho các dự án phát triển của họ.

Java, Python, Lisp, Prolog và C ++ là ngôn ngữ lập trình AI chính được sử dụng cho trí tuệ nhân tạo có khả năng đáp ứng các nhu cầu khác nhau trong việc phát triển và thiết kế các phần mềm khác nhau. Nhà phát triển tùy thuộc vào việc lựa chọn ngôn ngữ AI nào sẽ đáp ứng các chức năng và tính năng mong muốn của các yêu cầu ứng dụng.

NGÔN NGỮ MÁY TÍNH ĐƯỢC SỬ DỤNG CHO AI

1. PYTHON

Python là một trong những ngôn ngữ lập trình yêu thích của các nhà phát triển trong việc phát triển AI vì sự đơn giản về cú pháp và tính linh hoạt của nó. Python rất khuyến khích học máy cho các nhà phát triển vì nó ít phức tạp hơn so với C ++ và Java. Nó cũng là một ngôn ngữ di động vì nó được sử dụng trên các nền tảng bao gồm Linux, Windows, Mac OS và UNIX. Nó cũng được yêu thích từ các tính năng của nó như Tương tác, thông dịch, mô-đun, động, di động và mức độ cao khiến nó trở nên độc đáo hơn Java.

Ngoài ra, Python là một chương trình đa mô hình hỗ trợ các kiểu lập trình hướng đối tượng, thủ tục và chức năng. Python hỗ trợ mạng nơ-ron và phát triển các giải pháp NLP nhờ vào thư viện hàm đơn giản và cấu trúc lý tưởng hơn.

Ưu điểm

– Python có rất nhiều thư viện và công cụ phong phú và đa dạng.

– Hỗ trợ kiểm tra thuật toán mà không cần phải thực hiện chúng.

– Python hỗ trợ thiết kế hướng đối tượng làm tăng năng suất của lập trình viên.

– So với Java và C ++, Python phát triển nhanh hơn.

Hạn chế

– Các nhà phát triển quen với việc sử dụng Python gặp khó khăn trong việc điều chỉnh các cú pháp hoàn toàn khác khi họ cố gắng sử dụng các ngôn ngữ khác để lập trình AI.

– Không giống như C ++ và Java, python hoạt động với sự trợ giúp của trình thông dịch khiến quá trình biên dịch và thực thi chậm hơn trong quá trình phát triển AI.

– Không thích hợp cho điện toán di động. Đối với AI dành cho các ứng dụng di động, Python không phù hợp do ngôn ngữ yếu dành cho điện toán di động.

2. C ++

C ++ là ngôn ngữ máy tính nhanh nhất, tốc độ của nó được đánh giá cao cho các dự án lập trình AI nhạy cảm với thời gian. Nó cung cấp khả năng thực thi nhanh hơn và có ít thời gian phản hồi hơn, được áp dụng trong các công cụ tìm kiếm và phát triển trò chơi máy tính. Ngoài ra, C ++ cho phép sử dụng rộng rãi các thuật toán và sử dụng hiệu quả các kỹ thuật AI thống kê. Một yếu tố quan trọng khác là C ++ hỗ trợ tái sử dụng các chương trình đang phát triển do tính kế thừa và ẩn dữ liệu do đó hiệu quả về thời gian và tiết kiệm chi phí.

C ++ thích hợp cho học máy và mạng nơ-ron.

Ưu điểm

– Tốt cho việc tìm kiếm giải pháp cho các vấn đề phức tạp của AI.

– Phong phú về chức năng thư viện và bộ sưu tập công cụ lập trình.

– C ++ là một chương trình đa mô hình hỗ trợ các nguyên tắc hướng đối tượng do đó rất hữu ích trong việc đạt được dữ liệu có tổ chức.

Hạn chế

– Kém đa nhiệm; C ++ chỉ thích hợp để triển khai lõi hoặc cơ sở của các hệ thống hoặc thuật toán cụ thể.

– Do đó, nó tuân theo phương pháp từ dưới lên, rất phức tạp, khiến các nhà phát triển mới bắt đầu gặp khó khăn khi sử dụng nó để viết các chương trình AI.

3. JAVA

Java là một ngôn ngữ lập trình khác để trả lời ‘ngôn ngữ máy tính nào được sử dụng cho trí tuệ nhân tạo?’ Java cũng là một ngôn ngữ đa mô hình tuân theo các nguyên tắc hướng đối tượng và nguyên tắc Đọc / Chạy một lần ở mọi nơi (WORA). Nó là một ngôn ngữ lập trình AI có thể chạy trên bất kỳ nền tảng nào hỗ trợ nó mà không cần biên dịch lại.

Java là một trong những phần mềm được sử dụng phổ biến nhất và không chỉ trong phát triển AI. Nó bắt nguồn một phần chính trong cú pháp của nó từ C và C ++ cùng với các công cụ nhỏ hơn của chúng. Java không chỉ thích hợp cho NLP và các thuật toán tìm kiếm mà còn cho các mạng nơ-ron.

https://go.java/?intcmp=gojava-banner-java-com

Ưu điểm

– Rất di động; nó dễ dàng triển khai trên các nền tảng khác nhau nhờ Công nghệ Máy ảo.

– Không giống như C ++, Java rất dễ sử dụng và thậm chí có thể gỡ lỗi.

– Có trình quản lý bộ nhớ tự động giúp giảm bớt công việc của nhà phát triển.

Nhược điểm

– Tuy nhiên, Java chậm hơn C ++, nó có tốc độ thực thi thấp hơn và nhiều thời gian phản hồi hơn.

– Mặc dù có tính di động cao, trên các nền tảng cũ hơn, java sẽ yêu cầu những thay đổi đáng kể về phần mềm và phần cứng để tạo điều kiện thuận lợi.

– Java cũng là một ngôn ngữ lập trình AI nói chung còn non nớt vì vẫn còn một số phát triển đang diễn ra như JDK 1.1 trong bản beta.

4. LISP

LISP là một ngôn ngữ khác được sử dụng để phát triển trí tuệ nhân tạo. Nó là một họ ngôn ngữ lập trình máy tính và là ngôn ngữ lập trình lâu đời thứ hai sau Fortran. LISP đã phát triển theo thời gian để trở thành ngôn ngữ mạnh mẽ và năng động trong lập trình.

Một số người coi LISP là ngôn ngữ lập trình AI tốt nhất do sự ưu ái của sự tự do mà nó mang lại cho các nhà phát triển. LISP được sử dụng trong AI vì tính linh hoạt của nó để nhanh chóng tạo mẫu và thử nghiệm, do đó tạo điều kiện cho LISP phát triển thành một ngôn ngữ AI tiêu chuẩn. Ví dụ, LISP có một hệ thống vĩ mô duy nhất tạo điều kiện thuận lợi cho việc khám phá và triển khai các cấp độ Thông minh Trí tuệ khác nhau.

LISP, không giống như hầu hết các ngôn ngữ lập trình AI, hiệu quả hơn trong việc giải quyết các vấn đề cụ thể vì nó thích ứng với nhu cầu của các giải pháp mà nhà phát triển đang viết. Nó rất thích hợp trong các dự án logic quy nạp và học máy.

Ưu điểm

– Mã hóa nhanh và hiệu quả vì nó được hỗ trợ bởi trình biên dịch thay vì trình thông dịch.

– Trình quản lý bộ nhớ tự động được phát minh cho LISP, do đó, nó có một bộ sưu tập rác.

– LISP cung cấp quyền kiểm soát cụ thể đối với các hệ thống dẫn đến việc sử dụng chúng tối đa.

Hạn chế

– Rất ít lập trình viên quen với lập trình Lisp.

– Là một ngôn ngữ lập trình thông minh nhân tạo cổ điển, LISP yêu cầu cấu hình phần mềm và phần cứng mới để đáp ứng việc sử dụng.

5. PROLOG

Prolog cũng là một trong những ngôn ngữ lập trình lâu đời nhất do đó cũng thích hợp cho sự phát triển của lập trình AI. Giống như Lisp, nó cũng là một ngôn ngữ máy tính chính cho trí tuệ nhân tạo. Nó có các cơ chế tạo điều kiện cho các nhà phát triển khuôn khổ linh hoạt thích làm việc với. Nó là một ngôn ngữ dựa trên quy tắc và ngôn ngữ khai báo vì nó chứa các dữ kiện và quy tắc chỉ định ngôn ngữ mã hóa trí tuệ nhân tạo của nó.

Prolog hỗ trợ các cơ chế cơ bản như đối sánh mẫu, cấu trúc dữ liệu dựa trên cây và bẻ khóa ngược tự động cần thiết cho lập trình AI. Ngoài việc sử dụng rộng rãi trong các dự án AI, Prolog còn được sử dụng để tạo ra các hệ thống y tế.

Ưu điểm

– Prolog có một danh sách tích hợp xử lý thiết yếu trong việc biểu diễn cấu trúc dữ liệu dựa trên cây.

– Hiệu quả để tạo mẫu nhanh cho các chương trình AI được phát hành mô-đun thường xuyên.

– Cho phép tạo cơ sở dữ liệu đồng thời với việc chạy chương trình.

Hạn chế

– Mặc dù prolog đã cũ nhưng nó vẫn chưa được tiêu chuẩn hóa hoàn toàn ở chỗ một số tính năng khác nhau khi triển khai khiến công việc của nhà phát triển trở nên cồng kềnh.