معرفی بهترین زبان‌های برنامه‌نویسی برای هوش مصنوعی

ویژگی‌های منحصربه‌فرد Prolog، مانند عقب‌گرد خودکار و ساختار داده‌های مبتنی بر درخت، آن را برای برنامه‌های کاربردی در پردازش زبان طبیعی، اثبات قضیه و سیستم‌های خبره قدرتمند می‌کند. هر چند که این زبان برنامه نویسی که در سال ۱۹۷۲ خلق شد امروزه چندان در سیستم‌ها بکارگرفته نمی‌شود اما بدون شک نقش مهمی در توسعه برنامه نویسی هوش مصنوعی دارد. همان‌طور که پیش از این به سطح دشواری هوش مصنوعی پرداخته شد، این مهارت دارای سطح دشواری بالایی است. چندین انجمن آنلاین وجود دارند که برای کمک گرفتن در یادگیری برنامه نویسی هوش مصنوعی می‌توان با آن‌ها در ارتباط بود و سوال‌های خود را مطرح کرد. همچنین اگر فرد در دوره آنلاینی شرکت کرده است، می‌تواند از مدرس یا هم‌کلاسی‌های خود برای رفع مشکلاتش کمک بگیرد. در بخش بعدی از مقاله «برنامه نویسی هوش مصنوعی چیست» به بررسی این موضوع پرداخته شده است که چگونه می‌توان در برنامه نویسی هوش مصنوعی پیشرفت کرد.

بسیاری از برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی به تکنیک‌های یادگیری ماشینی متکی هستند، جایی که الگوریتم‌ها الگوها را یاد می‌گیرند و بر اساس داده‌ها پیش‌بینی یا تصمیم می‌گیرند. کدنویسی هوش مصنوعی روی کارهایی مانند پیش‌پردازش داده‌ها، مهندسی ویژگی‌ها، انتخاب مدل، آموزش و ارزیابی کار می‌کنند. همچنین، مهارت‌هایی مانند تجزیه و تحلیل داده‌ها، بصری‌سازی، پردازش زبان طبیعی و یادگیری تقویتی نیز می‌توانند در ادامه مسیر یادگیری هوش مصنوعی مورد نیاز باشند. مهم‌ترین نکته در یادگیری هوش مصنوعی، عملی کردن مفاهیم و تکنیک‌ها است و در پروژه‌های عملی مشارکت کنید تا تجربه عملی بیشتری کسب کنید. برنامه‌ نویسی هوش مصنوعی یا AI programming فرایند طراحی و پیاده‌سازی الگوریتم‌ها و برنامه‌های کامپیوتری است که قادر است وظایف هوشمندانه را به آسانی انجام دهد. در دنیای هوش مصنوعی امروز، استفاده از حوزه‌های گوناگون هوش مصنوعی در زمینه‌های مختلف یکی از مسائل روز دنیا به حساب می‌آید.

این برنامه، دارای ابزارهای قوی مانند ggplot2 برای ترسیم و dplyr برای پردازش و تجزیه و تحلیل داده‌ها است. درواقع منظور از آن، انجام فرآیند ترجمه الگوریتم‌ها و ایده‌های انسانی به زبان کامپیوتر است که منجر به ایجاد برنامه‌ها و نرم‌افزارهای قابل اجرا می‌شود. برنامه نویسان با استفاده از زبان‌های برنامه‌نویسی مختلف مانند جاوا و C++ کدهای مورد نیاز را تولید و پیاده‌سازی می‌کنند. درک مفاهیم آماری مانند جبر خطی، حساب دیفرانسیل و انتگرال، بردارها و ماتریس‌ها هم به یک برنامه نویس هوش مصنوعی کمک می‌کند تا در حرفه خود موفق شود. به غیر از درک اصول هوش مصنوعی، برنامه نویسان باید تفکر انتقادی، توانایی حل مسئله و مهارت‌های ارتباطی عالی داشته باشند. کدنویس‌های هوش مصنوعی همچنین مسئول استقرار مدل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های تولید و ادغام آن‌ها در سیستم‌ها یا برنامه‌های نرم‌افزاری بزرگ‌تر هستند.

جولیا با تکنیک multiple dispatch امکان انعطاف بیشتر در عملکردها بدون کاهش سرعت را فراهم می‌کند. این زبان برای تکنیک‌های مدل‌سازی ریسک، از مدل‌های خطی تعمیم‌یافته تا تحلیل بقا، و همچنین برای کاربردهای بیوانفورماتیک مانند تحلیل توالی و ژنومیک آماری مورد استفاده قرار می‌گیرد. پکیج TensorFlow for R امکان یادگیری عمیق در مقیاس تولیدی را با اتصال به قابلیت‌های TensorFlow فراهم می‌کند. در این مقاله قصد نداریم وارد جزئیات فنی شویم، اما لازم است به تفاوت بین انواع رایج الگوريتم‌ها اشاره کنیم. به‌طور کلی، الگوریتم‌های یادگیری ماشینی را می‌‌توان در دو دسته یادگیری به روش تحت نظارت (Supervised) و بدون نظارت (Unsupervised) طبقه‌بندی کرد. گارتنر بر این باور است که تا پایان سال ۲۰۲۰، فناوری هوش مصنوعی تقریبا در تمام محصولات و سرویس‌های جدید راه پیدا کرده و فراگیر می‌شود.

یکی از بهترین ویژگی‌های جولیا سازگاری با کدهای موجود پایتون و آر است که اجازه می‌دهد از کتابخانه‌های کامل آن زبان‌ها در کنار مزایای جولیا بهره ببرید. ما با ارائه محتوای آموزنده و به‌روز به توسعه‌دهندگان، برنامه‌نویسان و علاقه‌مندان به فناوری کمک می‌کنیم تا درجریان آخرین تحولات صنعت باقی بمانند. این دوره برای مهندسین شبکه در تمام سطوح تجربه مناسب است، از حرفه ای های جوانی که به دنبال گسترش مهارت های خود هستند تا کارشناسان باتجربه که هدفشان این است که با آخرین روندهای صنعت به روز بمانند. برای افرادی که به دنبال استفاده از پتانسیل یادگیری تقویتی و یادگیری Q در شبکه، امنیت سایبری، مدیریت سیستم ها و زمینه های مرتبط هستند ایده آل است. پلتفرم ابرآمد این امکان را به سازمان‌ها می‌دهد که سرویس‌های ابری‌ خود را متناسب با نیازهای زیرساختی‌‌شان به‌صورت Self-Service ایجاد و مدیریت کنند.

و در حال حاضر در برنامه نویسی و معامله گری ارز دیجیتال انجام میدم.از سال 96 سعی کردم معامله گری در کریپتو رو یاد بگیرم. اما هر شکست، درسی ارزشمند برام داشت و من رو به یک تریدر و معامله گر قوی‌ تر و هوشمندتر تبدیل کرد. با پشتکار و یادگیری مداوم، تونستم به موفقیت‌های قابل توجهی دست یابم و به معامله گری موفق تبدیل بشم. در اینجا بزرگترین تجربیات و مهمترین دانش خودم رو در اختیار شما قرار میدم تا در مدت زمان کوتاه تر و شکست های کمتر در این مسیر به موفقیت برسید. احتمالاً با خودتون می‌گین پس تعریف و توضیح شبکه‌های عصبی و یادگیری ماشین و بینایی ماشین و غیره و غیره چی شد پس؟! روش طراحی ساخت گرایان (CDM یا "Constructionist AI") یک روش رسمی است که برای استفاده در توسعه رباتیک شناختی، انسان‌سازهای ارتباطی و سیستم‌های گسترده AI در سال ۲۰۰۴ پیشنهاد شده‌است.

علاوه بر این، روبی یک زبان تفسیری است و سرعت اجرای آن بسیار کمتر از زبان‌های کامپایل‌شده مانند جاوا و سی‌پلاس‌پلاس است. لیسپ به دلیل قابلیت‌های برنامه‌نویسی منطقی و مبتنی بر قواعد، برای برنامه‌های هوش مصنوعی که نیاز به استدلال پیچیده دارند، ایده‌آل است. این کتابخانه‌ها R را به ابزاری ایده‌آل برای تحلیل داده‌های پیچیده تبدیل کرده‌اند. R می‌تواند به‌راحتی با زبان‌ها و پلتفرم‌های دیگر مانند Python و Hadoop یکپارچه شود که به توسعه‌دهندگان امکان استفاده از بهترین ابزارها در محیط‌های مختلف را می‌دهد. آکادمی همراه اول با هدف تربیت، توسعه و توانمندسازی نیروی انسانی در اکوسیستم دیجیتال در تابستان ۹۹ آغاز به کار کرده است.

این وظایف شامل شناخت و طبقه بندی الگو، تقریب، بهینه سازی و خوشه بندی داده ها است. به ساختار اپلیکیشن و ویژگی‌های اصلی که برنامه شما به آن‌ها نیاز دارد توجه کنید. لیسپ برای سیستم‌های مبتنی بر دانش و استدلال نمادین مناسب است و در برنامه‌هایی که به برنامه‌نویسی خودکار نیاز دارند، کاربرد دارد. اگر یادگیری روی داده‌های بدون برچسب و برای یافتن الگوهای پنهان در داده‌ها انجام شود، یادگیری بدون نظارت خواهد بود. از انواع الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت می‌‌توان به خوشه‌بندی، مدل پنهان مارکوف، بعضی روش‌های تشخیص ناهنجاری و برخی شبکه‌های عصبی مصنوعی اشاره کرد. آر بیشتر در پروژه‌های آماری و تحلیل داده‌ها استفاده می‌شود، اما در زمینه هوش مصنوعی نیز جایگاه خود را دارد.

با بهره‌گیری از ابزارهای مبتنی بر ChatGPT و دیگر مدل‌های هوش مصنوعی، می‌توانید به سرعت‌پذیری، دقت و کیفیت کدهای خود را بهبود بخشیده و در حل مسائل برنامه‌نویسی به موفقیت‌های بیشتری دست یابید. با این حال، همواره باید از این ابزارها به‌عنوان مکملی برای دانش و مهارت‌های خود استفاده کنید و از ترکیب آن‌ها با توانایی‌های انسانی برای دستیابی به بهترین نتایج بهره ببرید. متلب یک محیط نرم‌افزاری و یک زبان برنامه نویسی تفسیری است به این معنا که به شما اجازه می‌دهد در همان محیط کدهایی بنویسید و آن کدها را اجرا کنید. متلب در عملیات ماتریس، تجسم داده‌ها و توسعه الگوریتم برتری دارد و آن را به انتخابی ارجح در حوزه‌های دانشگاهی و مهندسی تبدیل می‌کند. Haskell یک زبان برنامه نویسی کاملا کاربردی است که برای کارهایی که به سطوح بالایی از دقت و صحت ریاضی نیاز دارند، مانند تأیید رسمی و توسعه الگوریتم پیچیده، مناسب می‌کند.

به‌طور مثال، می‌توان به ای‌میل‌ها، یک مکالمه تلفنی یا پیام‌های واتس اپ اشاره کرد. ما اغلب تصور می‌کنیم که مولفه‌های کلیدی هوش مصنوعی را الگوريتم‌های پیچیده شکل می‌دهند، اما در واقع، مهم‌ترین مولفه هوش مصنوعی ابزارهای پالایش داده‌ها هستند. برای دانشمندان علم داده‌ها کاملا طبیعی است که حتا قبل از استفاده یا نوشتن یک الگوريتم واحد 80% از وقت خود را صرف پاکسازی، جابجایی، بررسی و سازمان‌دهی داده‌ها کنند. سازمان‌ها و شرکت‌های بزرگ حجم عظیمی‌ از داده‌های ذخيره شده در پایگاه‌های داده را در اختیار دارند که ممکن است برای هوش مصنوعی قابل استفاده نباشد. نتیجه این امر ممکن است به دو برابر شدن داده‌های یکسان منجر شود که برخی ممکن است با یکدیگر مطابقت داشته باشند و برخی دیگر متناقض باشند. انبار داده‌ها در برخی موارد دسترسی سریع به اطلاعات جمع‌آوری شده را مختل کرده و فعالیت‌های تیم توسعه‌دهنده را محدود می‌کنند.

تقریبا برای داشتن ابزارهای هوش مصنوعی به سه چیز نیاز داریم، نخست داده‌، تا بتوانیم مدل‌های خود را آموزش دهیم، سپس الگوریتم‌ها و مدل‌ها و همچنین سخت افزار مناسب هوش مصنوعی. هوش پدیا مرجعی آموزشی، خدماتی و خبری در حوزه تکنولوژی هوش مصنوعی، علم داده و یادگیری ماشین است. مجموعه هوش پدیا به‌طور پیوسته هدف گسترش تکنولوژی هوش مصنوعی در ایران و در سطح جهانی را دنبال می‌کند. زبان‌های برنامه‌نویسی با جوامع بزرگ‌تر معمولاً برای توسعه‌دهندگان مبتدی پشتیبانی بهتری ارائه می‌دهند. از پایتون تا اسکالا، زبان‌های زیادی برای استفاده در پروژه‌های هوش مصنوعی وجود دارند.

توسعه کلود بر ملاحظات اخلاقی تأکید دارد، با هدف کاهش تعصبات و ترویج تعاملات ایمن تر. کلود با استفاده از نقاط قوت Python و C++ به عنوان شاهدی بر پتانسیل هوش مصنوعی مدرن برای قدرتمند و با وجدان بودن است. برنامه نویسی هنر و علم آموزش دادن به کامپیوتر برای انجام وظایف از طریق مجموعه ای از دستورات و الگوریتم ها است. در هسته خود، برنامه نویسی شامل طراحی، نوشتن، آزمایش و حفظ کد منبع است که رایانه ها م‌ توانند برای دستیابی به اهداف خاص اجرا کنند. این فرآیند نیاز به تفکر منطقی، مهارت های حل مسئله و درک عمیق زبان های برنامه نویسی و اجرای آنها دارد.

کدنویسی AI اغلب شامل طراحی و پیاده‌سازی الگوریتم‌هایی است که ماشین‌ها را قادر می‌سازد وظایف خاصی را انجام دهند. این الگوریتم‌ها می‌توانند از سیستم‌های مبتنی بر قوانین ساده تا مدل‌های پیچیده یادگیری ماشینی را شامل شوند. C++ ممکن است همیشه به عنوان گزینه اصلی برای برنامه‌های کاربردی مبتنی بر هوش مصنوعی نباشد و استفاده فراگیر از آن در این حوزه مستلزم تائید کارشناسی است. این زبان در اجرای کد با کارایی گزینه‌ای محبوب محسوب می‌شود، البته به قیمت افزایش پیچیدگی در کدنویسی. در نتیجه، C++ جایگاه خود را در برنامه‌های کاربردی با منابع فشرده پیدا کرده و اغلب کار زبان‌های دیگر را برای ساخت راه‌حل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی تکمیل می‌کند.

کارایی آن در اجرای الگوریتم‌های پیچیده و مدیریت حافظه مستقیماً به زمان اجرای سریع‌تر بر می‌گردد که در سیستم‌های هوش مصنوعی و توسعه بازی‌های بلادرنگ بسیار مهم است. اگر مقاله تاریخچه تکامل هوش مصنوعی را مطالعه کرده باشید با این زبان برنامه نویسی آشنا شده‌اید. LISP، مخفف List Processing، توسط جان مک کارتی در سال ۱۹۵۸ ایجاد شده و یکی از قدیمی ترین زبان های برنامه نویسی سطح بالا است. LISP که عمدتاً برای تحقیقات هوش مصنوعی طراحی شده است، در دستکاری بیان نمادین برتری دارد و آن را برای توسعه الگوریتم ها و برنامه های هوش مصنوعی ایده آل می‌کند. ویژگی های آن، مانند تایپ پویا، بازگشتی، و پشتیبانی عالی از طراحی تکراری و نمونه سازی، بر بسیاری از زبان های برنامه نویسی مدرن تأثیر گذاشته است.

این شامل شناسایی اشیا، تشخیص چهره، تولید اسکن‌های سه‌بعدی از اشیاء دنیای واقعی و تعداد زیادی از قابلیت‌های دیگر است. همچنین هوش مصنوعی با زبان c و هوش مصنوعی با C#‎ نیز امروزه به ترندی پرطرفدار تبدیل شده‌اند. زبان‌های خانواده JVM (شامل Java ،Scala ،Kotlin ، Clojure و غیره) به یکی از بهترین انتخاب‌ها در حوزه ساخت و توسعه برنامه‌های هوش مصنوعی تبدیل شده‌اند. شما برای تمام بخش‌های مورد نیاز یک برنامه کاربردی که ممکن است عملکردی هوشمندانه داشته باشند به مجموعه‌ای غنی از کتابخانه‌های قدرتمند دسترسی دارید. مهم نیست به دنبال پردازش زبان طبیعی (CoreNLP)، عملیات تانسور (ND4J) یا یادگیری عمیق مبتنی بر پردازنده گرافیکی (DL4J) باشید، در تمامی موارد زبان‌های خانواده JVM پاسخ‌گوی نیازها هستند.

از طرفی دیگر انتخاب یک زبان برنامه نویسی مناسب به اهداف دقیقی بستگی دارد که شما به دنبال انجام آن در برنامه تعیین شده خود هستید. در ادامه بهترین زبان های برنامه نویسی هوش مصنوعی را معرفی خواهیم کرد و به این مسئله که چه زبان های برنامه نویسی برای هوش مصنوعی وجود دارد، خواهیم پرداخت. زبان R به‌طور خاص برای تحلیل داده و آمار طراحی شده است و در پروژه‌های هوش مصنوعی که نیاز به تحلیل داده‌های پیچیده دارند، بسیار کاربردی است. این زبان ابزارهای قدرتمندی برای مصورسازی داده‌ها دارد و به تحلیلگران این امکان را می‌دهد تا داده‌ها را به شکل گراف‌ها و نمودارهای قابل فهم نمایش دهند. R به دلیل قابلیت‌های پیشرفته‌اش در تحلیل آماری، در پروژه‌هایی که نیاز به پیش‌بینی و مدل‌سازی داده دارند، بسیار مورد استفاده قرار می‌گیرد. مهم است بدانید که انتخاب زبان برنامه‌نویسی در پروژه‌های هوش مصنوعی ممکن است بسته به نیازها و ویژگی‌های پروژه متفاوت باشد.

استفاده از فناوری ابری و کاربرد قدرت پردازش محاسباتی بسیار بالا راه را برای محاسبات یادگیری ماشین و یادگیری عمیق هموارتر می‌کند. از معروف‌ترین این پلتفرم‌ها می‌توان به  Microsoft Azure Machine Learning، Google Cloud Prediction API،  TensorFlow و  Ayasdi اشاره کرد. اگر وظیفه ساخت یک سیستم مبتنی بر هوش مصنوعی را عهده‌دار هستید کدام زبان برنامه‌نویسی را انتخاب می‌کنید؟ این یک سوال نسبتا گیج‌کننده است. همان‌گونه که می‌دانید زبان‌های برنامه نویسی مختلفی از C++ و جاوا تا پایتون و R برای این کار وجود دارد. پایتون و R محبوب‌ترين زبان‌های کدنویسی در این زمینه هستند، زیرا مجموعه قدرتمندی از ابزارها از جمله مجموعه گسترده‌ای از کتابخانه‌های یادگیری ماشین را به کاربران ارائه می‌کنند.

برای مثال، پایتون به دلیل سینتکس ساده و کاربرپسند، منحنی یادگیری مسطح‌تری دارد. در مقابل، سی‌پلاس‌پلاس به دلیل پیچیدگی‌های آن ممکن است به زمان و تلاش بیشتری برای یادگیری نیاز داشته باشد. اسکالا با ترکیب سبک‌های برنامه‌نویسی شیءگرا و تابعی، به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا برنامه‌های هوش مصنوعی را با مقیاس‌پذیری بالا بسازند. آر در موارد مختلف یادگیری ماشین آماری مانند مدل‌های Naive Bayes و جنگل تصادفی (Random Forest) استفاده می‌شود. در داده‌کاوی، آر قوانین انجمنی تولید می‌کند، داده‌ها را خوشه‌بندی می‌کند و ابعاد را برای استخراج بینش کاهش می‌دهد. آر در پیش‌بینی سری‌های زمانی با مدل‌های ARIMA و GARCH یا تحلیل رگرسیون چندمتغیره عملکرد عالی دارد.

هر کدام از این زبان‌ها مزایا و محدودیت‌های خودشان را دارند و توسعه دهندگان باید بر اساس هدفی که دارند از آن‌ها استفاده کنند. قبل از آن کمی در مورد مفهوم برنامه نویسی و سپس تاریخچه برنامه نویسی هوش مصنوعی را بررسی می‌کنیم. حال که روش‌های یادگیری برنامه نویسی هوش مصنوعی و ورود به این حوزه مورد بررسی قرار گرفتند، در این بخش روش‌های پیشرفت در این زمینه پرداخته شده است. ابتدا به بررسی داشتن یک «مربی» (Mentor) برای یادگیری برنامه نویسی هوش مصنوعی پرداخته شده است. در پروژه‌های هوش مصنوعی هنگام آموزش داده‌ها چندین بار (چندین دوره) این کار انجام می‌شود تا در نهایت بتوان به نتیجه مورد نظر رسید به هر کدام از این دوره‌ها Epoch گفته می‌شود. گاهی ممکن است تعداد دوره‌ها بیشتر از تعداد مناسب برای پروژه تعریف شوند و این موضوع باعث «بیش‌برازش» (Overfitting) مدل می‌شود.

این زبان به برنامه نویس‌ها امکانی می‌دهد تا الگوریتم‌هایی بدون کاهش عملکرد ایجاد کنند. همچنین هسکل برای پروژه‌هایی مناسب است که دارای «ریاضیات انتزاعی» (Abstract Math) و «برنامه نویسی احتمالی» (Probabilistic Programming) هستند. حال پس از معرفی مجموعه دوره‌های آموزش هوش مصنوعی فرادرس، بخش بعدی مقاله «برنامه نویسی هوش مصنوعی چیست» به بررسی زبان Haskell برای برنامه نویسی هوش مصنوعی ، اختصاص داده شده است. پایتون یک زبان برنامه نویسی «همه منظوره» (General-Purpose) به حساب می‌آید که دارای کاربردهای گوناگون بسیاری است. از این زبان در توسعه و برنامه نویسی وب، «شبکه‌های کامپیوتری» (Computer Network)، علم داده، هوش مصنوعی و سایر موارد استفاده می‌شود. یادگیری زبان پایتون به دلیل سادگی و خوانایی بالای سینتکس آن به میزان زیادی آسان است.

این کتابخانه قدرتمند یک بستر پیشرو برای ساخت برنامه‌های پایتون برای کار با داده‌های زبان انسانی است. این زبان انتخابی مناسب برای برنامه نویسی هوش مصنوعی به حساب می‌آید؛ زیرا توانایی مدیریت الگوریتم‌های پیچیده و جریان‌های داده‌ای را دارد. اسکالا یک انتخاب مناسب برای ارتباط با موتورهای پردازش داده بزرگ از جمله «Apache Spark» است که با استفاده از این زبان نوشته شده‌اند. محبوبیت زبان اسکالا برای ایجاد مدل‌های یادگیری ماشین تا حدی توسط «Spark» و کتابخانه‌های یادگیری ماشین آن در حال افزایش است. برنامه نویسی «هوش مصنوعی» (Artificial intelligence | AI) روشی برای پیاده‌سازی پروژه‌های هوش مصنوعی است و امروزه یکی از مهم‌ترین و پرکاربردترین حوزه‌ها در علوم کامپیوتر به حساب می‌آید.

در این مقاله قراره با هم درباره بهترین زبان‌های برنامه‌نویسی برای هوش مصنوعی صحبت کنیم و ببینیم کدام زبان‌ها بیشترین کاربرد را در این زمینه دارند. به عنوان مثال، کدهایی برای پیشنهاد محصولات به مصرف‌کنندگان بر اساس سابقه خرید آن‌ها می‌توان نوشت. همچنین اگر در دوره‌ای ثبت نام شود، به احتمال زیاد در آن مسئله‌هایی از زندگی واقعی به افراد داده می‌شود که می‌توان با استفاده از هوش مصنوعی به عنوان تمرین آن‌ها را حل کرد. ادامه مقاله «برنامه نویسی هوش مصنوعی چیست» به بررسی روش بهبود یادگیری هوش مصنوعی با استفاده از شرکت در مسابقه‌های برنامه نویسی هوش مصنوعی اختصاص داده می‌شود. پس از بررسی انواع روش‌های یادگیری ماشین، حال زمان انتخاب و ایجاد مدل هوش مصنوعی یا «شبکه عصبی مصنوعی» (Artificial Neural Network | ANN) است.

حالا توی دنیای هوش مصنوعی (AI)، هدف نه فقط فهمیدن این فرایندها، بلکه ساختن موجودات هوشمنده – ماشین‌هایی که بتونن محاسبه کنن چطور توی موقعیت‌های جدید و متنوع به شکل مؤثر و امن عمل کنن. قابلیت‌های زبان R در مدیریت مجموعه داده‌های بزرگ و تحلیل‌های پیچیده بی‌نظیر است. این امر R را به یک ابزار ضروری در زمینه هایی مانند بیوانفورماتیک، اپیدمیولوژی و تجزیه و تحلیل مالی تبدیل می‌کند. شبکه های عصبی دستگاه های محاسباتی موازی هستند که تلاشی برای ساخت مدل رایانه ای از مغز هستند. هدف اصلی ایجاد یک سیستم برای انجام کارهای محاسباتی مختلف سریعتر از سیستمهای سنتی است.

زبان‌های برنامه نویسی لیسپ و پرولاگ که در بالا معرفی کردیم تقریبا در موزه‌ها هستند و در دنیای امروزی زبان‌های برنامه نویسی جدید جایگزین آن‌ها شده‌اند. احتمالا وقتی هم که الان در مورد زبان‌های برنامه‌نویسی برای هوش مصنوعی می‌پرسیم مظنورمان همین زبان‌های برنامه نویسی است. پایتون به دلیل قابلیت‌های تحلیل و بصری‌سازی داده‌ها به زبان برنامه‌نویسی چند منظوره برای توسعه هوش مصنوعی تبدیل شده است. این زبان دارای سینتکس ساده‌ای است که یادگیری آن را برای دانشمندان داده و تحلیل‌گران آسان‌تر می‌کند. Haskell یک «زبان برنامه نویسی تابعی» (Functional Programming Language) به حساب می‌آید که بر اساس «معناشناسی» (Semantics) زبان «Miranda» ایجاد شده است.

انتخاب بهترین زبان برنامه نویسی برای هوش مصنوعی، بستگی به نیازهای خاص پروژه، سطح تجربه و منابع موجود دارد. Python با توجه به کتابخانه‌های قدرتمند و سهولت استفاده، به عنوان انتخاب اول بسیاری از توسعه‌دهندگان شناخته می‌شود. با این حال، زبان‌های دیگری مانند R برای تحلیل داده‌ها، Java برای پروژه‌های بزرگ مقیاس‌پذیر، C++ برای سیستم‌های زمان واقعی و Julia برای محاسبات علمی، هر یک می‌توانند در شرایط خاصی برتری داشته باشند. در نهایت، مهم است که زبان مناسبی را انتخاب کنید که با اهداف پروژه‌تان هماهنگی بیشتری داشته باشد و توسعه آن را تسهیل کند. انتخاب بهترین زبان برنامه نویسی برای هوش مصنوعی برای توسعه پروژه‌ها، یکی از مهم‌ترین تصمیماتی است که می‌تواند تأثیر بسزایی در موفقیت یا شکست یک پروژه داشته باشد.

علیرغم قدمت آن، تأثیر LISP بر توسعه هوش مصنوعی غیرقابل انکار است و پایه و اساس بسیاری از مفاهیم و سیستم‌های هوش مصنوعی را که امروزه مورد استفاده قرار می گیرد، می‌گذارد. همچنین در راستای بررسی جامع این حوزه، در این نوشتار به بیشتر سوال‌های رایج پیرامون یادگیری و برنامه نویسی هوش مصنوعی پرداخته شده است. در بخش‌های میانی و پایانی مقاله نیز به روند و مراحل یادگیری هوش مصنوعی و برنامه نویسی آن پرداخته شد. برخی از دوره‌های آموزشی هوش مصنوعی فرادرس نیز در این مقاله برای یادگیری بیشتر مهارت برنامه نویسی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به علاقه‌مندان و دانشجویان معرفی شدند. در سال ۱۳۹۴ شمسی (۲۰۱۵ میلادی) فقط ۱۰ درصد از شرکت‌ها و سازمان‌ها گزارش داده‌اند که از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند و استفاده از آن را برای آینده در برنامه خود دارند.

اما نویسنده‌های امروزی این دو نوع ادعا رو جدا از هم بررسی می‌کنن، و همین باعث شده که هم هوش مصنوعی و هم علوم شناختی سریع‌تر پیشرفت کنن. علم میان‌رشته‌ای علوم شناختی، مدل‌های کامپیوتری هوش مصنوعی رو با تکنیک‌های تجربی روان‌شناسی ترکیب می‌کنه تا نظریه‌های دقیق و قابل‌آزمایشی درباره ذهن انسان بسازه. این رشته خودش یه حوزه جذاب و گسترده‌ست که کلی کتاب درسی و حتی یه دایرهالمعارف کامل (ویلسون و کیل، ۱۹۹۹) بهش اختصاص داده شده. تعریف رابط سرویس پیام باز (OSID) یک مشخصات O.K.I است که ابزاری برای ارسال، اشتراک و دریافت پیام فراهم می‌کند. OSIDها رابط‌های برنامه‌ای هستند که شامل یک معماری سرویس گرا برای طراحی و ساخت نرم‌افزارهای قابل استفاده مجدد و قابل همکاری هستند.

این سادگی پایتون، نوشتن، نگهداری و تقویت کدهای هوش مصنوعی را با سرعت بیشتر امکان‌پذیر می‌سازد و کدهایی با قابلیت دسترسی بالا ایجاد می‌کند. سازماندهی و تجزیه و تحلیل زبان پایتون ساده است و طرح‌بندی شهودی آن نیز جذابیت بالایی دارد. این زبان برنامه نویسی قدرتمند و چندمنظوره، برای ساخت برنامه‌های هوش مصنوعی با کارایی بالا، مستقل از پلتفرم و ایمن در دسترس است. برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی ایجاد شده با جاوا، روی هر سیستم کامپیوتری با ماشین مجازی جاوا اجرا می‌شوند. این زبان دارای ابزارهای قدرتمندی برای ایجاد رابط کاربری برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی است.

با وجود استفاده از هوش مصنوعی، همچنان باید دانش برنامه‌نویسی خود را به‌روز نگه دارید. آشنایی با مفاهیم پایه و پیشرفته برنامه‌نویسی به شما کمک می‌کند تا از ابزارهای هوش مصنوعی به بهترین شکل استفاده کنید. استفاده از هوش مصنوعی برای حل سوالات برنامه‌نویسی می‌تواند فرآیند یادگیری و حل مسائل را بسیار ساده‌تر کند. در ادامه، یک راهنمای جامع برای استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی در حل سوالات برنامه‌نویسی ارائه می‌دهیم. R یک زبان و محیط قدرتمند است که به طور خاص برای محاسبات آماری و گرافیک طراحی شده است. به طور گسترده ای در تجزیه و تحلیل داده‌ها، مدل سازی آماری، و تجسم استفاده می‌شود، و آن را به یک گزینه محبوب در میان دیتا ساینتیست‌ها تبدیل کرده است.