人工知能プログラミングは技術の改善であり、さまざまな企業や人々の生活に非常に高い効率と最高の利益をもたらします。人工知能は、さまざまな業界に別のインテリジェント技術をもたらし、その潜在的な展望は依然として成長しており、人間の知恵に到達できることが期待されています。これは、開発者がより多くの人間と組織のニーズを満たすために、その能力を調査、テスト、および実装する意思があるためです。結局、必要性は発明の母です。
ほとんどのソフトウェアアプリケーションの開発と同様に、開発者はAIをさまざまな言語で作成できます。ただし、人工知能に最適なプログラミング言語として使用できる完璧なプログラミング言語はありません。開発プロセスは、開発中のAIアプリケーションに必要な機能によって異なります。これまでのところ、AIはバイオメトリックインテリジェンス、自動運転車のオートパイロット、および開発プロジェクトにさまざまな人工知能コーディング言語を必要とするその他のアプリケーションを実装しています。
私たちはAIプログラミングが好きです。AIとニューラルネットワークベースの手書き文字認識アプリケーションのケーススタディをチェックしてください。AIプログラミング言語に最適な言語についての議論は決して終わりません。したがって、人工知能プロジェクトで通常使用する言語を比較して、各言語の長所と短所を概説することにしました。
Java、Python、Lisp、Prolog、およびC ++は、人工知能に使用される主要なAIプログラミング言語であり、さまざまなソフトウェア開発および設計のさまざまなニーズを満たすことができます。開発者は、アプリケーションに必要な機能と特徴を満たすAI言語を選択できます。
したがって、この記事は、適切な人工知能プログラミング言語を提供することを目的としています。「人工知能に使用される言語は何ですか？」という質問に答えます。
1つは、Python
Pythonは、構文が単純で汎用性が高いため、AI開発において開発者が好むプログラミング言語の1つです。PythonはC ++やJavaよりも複雑ではないため、開発者の機械学習にとって非常に刺激的です。Linux、Windows、Mac OS、UNIXなどのプラットフォームで使用されるため、移植性の高い言語でもあります。また、相互作用、解釈、モジュール性、ダイナミクス、移植性、高度な機能などがあり、Javaよりもユニークです。
さらに、Pythonは、オブジェクト指向、プログラム、関数型のプログラミングスタイルをサポートするマルチパラダイムプログラミングです。シンプルな関数ライブラリとより理想的な構造により、PythonはニューラルネットワークとNLPソリューションの開発をサポートしています。
利点
Pythonには、さまざまなライブラリとツールがあります。
実装せずにアルゴリズムテストをサポート
オブジェクト指向設計をサポートするPythonは、プログラマーの作業効率を向上させます。
JavaやC ++と比較して、Pythonはより速く開発されます。
不利益
Pythonの使用に慣れている開発者は、AIプログラミングに他の言語を使用しようとすると、完全に異なる構文に適応することが困難になります。
C ++やJavaとは異なり、Pythonはインタープリターの助けを借りて動作するため、AI開発のコンパイルと実行が遅くなります。
モバイルコンピューティングには適していません。AIはモバイルアプリケーションを意味するため、Pythonはモバイルコンピューティング言語が弱いため適切ではありません。
2、C ++
C ++は最速のコンピューター言語であり、その速度は時間に敏感なAIプログラミングプロジェクトに非常に役立ちます。実行速度が速く、応答時間が短いため、検索エンジンやコンピュータゲームの開発に適しています。さらに、C ++は幅広いアルゴリズムを可能にし、統計AI技術の使用に効果的です。もう1つの重要な要素は、継承とデータの非表示により、C ++が開発中のプログラムの再利用をサポートし、時間とコストを節約できることです。
C ++は機械学習とニューラルネットワークに適しています。
利点
複雑なAI問題の解決策を見つけるのに適しています。
ライブラリ関数とプログラミングツールの豊富なコレクション。
C ++は、オブジェクト指向の原則をサポートするマルチパラダイムプログラミングであり、組織化されたデータを実装するために使用できます。
不利益
マルチタスク能力の低下; C ++は、特定のシステムまたはアルゴリズムのコアまたは基盤を実現するためにのみ適しています。
したがって、これはボトムアップアプローチに従い、非常に複雑であり、初心者の開発者がこれを使用してAIプログラムを作成することは困難です。
3、Java
Javaは「人工知能に使用されるコンピューター言語はどれですか？」'Javaもマルチパラダイム言語であり、オブジェクト指向の原則と追記型読み取り/実行（WORA）の原則に従っています。これは、再コンパイルせずにサポートする任意のプラットフォームで実行できるAIプログラミング言語です。
Javaは、AI開発だけでなく、最も一般的に使用されているものの1つです。ツール数が少ないことに加えて、構文の主要部分をCおよびC ++から取得します。Javaは、NLPと検索アルゴリズムだけでなく、ニューラルネットワークにも適しています。
利点
移植性が非常に高く、仮想マシンテクノロジーのおかげで、さまざまなプラットフォームに簡単に実装できます。
C ++とは異なり、Javaは使いやすく、デバッグも簡単です。
開発者の作業を簡素化する自動メモリマネージャーがあります。
不利益
ただし、JavaはC ++よりも遅く、実行速度は遅く、応答時間は長くなります。
高度なプラットフォームでの移植性は高いですが、Javaを実現するにはソフトウェアとハードウェアに大幅な変更が必要です。
また、JDK 1.1ベータなどの開発が進行中のため、Javaは一般に未熟なプログラミングAI言語でもあります。
4、LISP
LISPは、人工知能の開発に使用される別の言語です。これは、コンピュータープログラミング言語のファミリーであり、Fortranに次いで2番目に古いプログラミング言語です。時間の経過とともに、LISPは強力でダイナミックなコーディング言語に発展しました。
一部の人々は、LISPが開発者に好意を与えるため、最高のAIプログラミング言語であると考えています。LISPは、ラピッドプロトタイピングと実験の柔軟性があり、LISPが標準AI言語に成長するのに役立つため、AIに使用されます。たとえば、LISPには独自のマクロシステムがあり、さまざまなレベルの知的インテリジェンスの調査と実装に役立ちます。
ほとんどのAIプログラミング言語とは異なり、LISPは開発者が作成したソリューションのニーズに適応するため、特定の問題を解決するのにより効率的です。帰納論理プロジェクトや機械学習に非常に適しています。
利点
インタープリターではなくコンパイラーによってサポートされるため、コーディングは高速で効率的です。
自動メモリマネージャーはLISPのために発明されたので、ガベージコレクション機能を備えています。
LISPは、それらを最大限に活用するために、システムの特定の制御を提供します。
不利益
Lispプログラミングに精通している開発者はほとんどいません。
レトロプログラミング言語の人工知能として、LISPはその使用に適応するために新しいソフトウェアとハードウェアを装備する必要があります。
5、プロローグ
Prologは最も古いプログラミング言語の1つでもあるため、プログラミングAIの開発にも適しています。Lispと同様に、人工知能の主要なコンピューター言語でもあります。開発者が使用したい柔軟なフレームワークを促進するメカニズムがあります。人工知能コーディング言語を規定するファクトとルールが含まれているため、ルールベースの宣言型言語です。
Prologは、パターンマッチング、ツリーベースのデータ構造化、AIプログラミングに不可欠な自動バックトラッキングなどの基本的なメカニズムをサポートしています。AIプロジェクトで広く使用されているだけでなく、Prologは医療システムの作成にも使用されています。
利点
Prologには、ツリーベースのデータ構造を表す組み込みのリスト処理があります。
ラピッドプロトタイピングを効率的に実行して、AIプログラムがモジュールを頻繁にリリースするようにします。
プログラムの実行中にデータベースを作成できます。
不利益
プロローグは古いものですが、一部の機能は実装方法が異なり、開発者の作業が煩雑になるため、まだ完全に標準化されていません。
技術開発を維持するという点では、すべての人、企業の人員、組織は取り残されたくないのです。人工知能技術の出現は私たちの生活の中心に浸透する変化をもたらしたので、人工知能技術を理解し、使用することは現在のところ最良の戦略になるでしょう。
人工知能がトレンドになり、世界の主要なテクノロジー大手も人工知能の分野を広げています。たとえば、GoogleはIO会議でAI for Everyoneを提唱し、人工知能学習言語フレームワークTensorFlow、さまざまなAI開発ハードウェアEdge TPUチップなどを開発しました。
Google Edge TPUチップと言えば、このハードウェアに基づいており、国内チームが開発したモデルプレイについて触れておきます。これは、世界中のAI開発者のためのAIモデル共有市場です。Model Playは、グローバル開発者がAIモデルを表示および通信するためのプラットフォームを提供するだけでなく、エッジTPUを備えたCoral Dev Boardと併用して、ML推論を加速し、モデル操作の影響を携帯電話でリアルタイムにプレビューし、AIをプロトタイプから製品に拡張することができます。
開発者は、トレーニングしたAIモデルを公開したり、興味のあるモデルをサブスクライブしてダウンロードしたりして、AIの創造性を再トレーニングして拡張し、アイデアのプロトタイプ製品プロセスを実現できます。Model Playはまた、MobileNetV1、InceptionV2などの一般的に使用されるさまざまなAIモデルをプリセットし、再トレーニング可能なモデルの送信とリリースをサポートして、ユーザーがビジネスデータを最適化および微調整できるようにします。
今年のI / OカンファレンスでのGoogleのように、発行者は共同で開発コミュニティに貢献しました。同時に、モデルプレイチームはまた、世界中のデベロッパーにAIモデルの呼び出し命令を出し、Google Coral Dev Boardで実行できるTensorFlowに基づくディープラーニングモデルを要請して、より多くのデベロッパーがアクティビティに参加し、世界中の何千人ものデベロッパーと協力することを奨励します。何千人ものAI開発者がアイデアを共有しています。