تهتم الكثير من الشركات بإستخدام لغات برمجة الذكاء الاصطناعي في أنشطتها التجارية. إذا كانت شركتك تتطلع إلى دمج الذكاء الاصطناعي، فهناك بعض اللغات التي يجب أن تفكر جديًا في إضافتها إلى مجموعة أدوات المطور الخاص بك.

الذكاء الاصطناعي هو ما يشغل أذهان الجميع، وخاصة الشركات التي تتطلع إلى تسريع النمو بطريقة تتجاوز ما كانت قادرة على تحقيقه في السابق. باستخدام الذكاء الاصطناعي، يمكن لشركتك توفير الوقت والمال من خلال أتمتة العمليات الروتينية وتحسينها.

 بمجرد استخدام الذكاء الاصطناعي، يمكنك التأكد من أنه سيتم التعامل مع هذه المهام بطريقة أسرع وبدقة وثقة أكبر مما يمكن أن يحققه الإنسان.

علاوة على ذلك، يعد الذكاء الاصطناعي أسرع بنحو كبير في اتخاذ قرارات العمل بناءً على مدخلات من مصادر مختلفة (مثل مدخلات العملاء أو البيانات المجمعة).

أفضل 9 لغات برمجة الذكاء الاصطناعي لتعزيز نمو الأنشطة التجارية

 يمكن أن يعمل الذكاء الاصطناعي بمثابة روبوتات الدردشة، في تطبيقات الهاتف المحمول والويب، وفي الأدوات التحليلية لتحديد الأنماط التي يمكن أن تعمل على تحسين الحلول لأي عملية معينة والقائمة تطول. في الواقع، هناك القليل جدًا الذي لا يمكن دعمه من خلال الذكاء الاصطناعي.

ولكن لتوظيف الذكاء الاصطناعي في أنظمة وخدمات شركتك، ستحتاج إلى مهندسي برمجيات قادرون على إنجاز هذه المهمة. علاوة على ذلك، سيحتاج هؤلاء المطورون إلى معرفة أفضل اللغات لاستخدامها في الذكاء الاصطناعي.

أي اللغات تلك؟ هناك العديد من الأشياء التي يمكن أن تساعد في تحقيق أحلامك في تكامل الذكاء الاصطناعي. دعونا نتعمق ونلقي نظرة على 9 من أفضل لغات برمجة الذكاء الاصطناعي.

1. بايثون

على الرغم من أن لغة Python تم إنشاؤها قبل أن يصبح الذكاء الاصطناعي أمرًا في منتهى الأهمية للشركات، إلا أنها واحدة من أكثر اللغات إنتشاراً للذكاء الإصطناعي.

 بايثون هي اللغة الأكثر استخدامًا للتعلم الآلي (التي تقع تحت مظلة الذكاء الاصطناعي). أحد الأسباب الرئيسية لإنتشار بايثون في مجال تطوير الذكاء الاصطناعي هو أنه تم إنشاؤها كأداة قوية لتحليل البيانات وكانت دائمًا شائعة في مجال البيانات الضخمة.

أما بالنسبة للتكنولوجيا الحديثة، فإن سبب جعل بايثون في القمة هو أن هناك أطر عمل خاصة بالذكاء الاصطناعي تم إنشاؤها للغة. واحدة من أكثرها شعبية هي TensorFlow، وهي مكتبة مفتوحة المصدر تم إنشاؤها خصيصًا للتعلم الآلي ويمكن استخدامها للتدريب والاستدلال على الشبكات العصبية العميقة. تشمل الأطر الأخرى المرتكزة على الذكاء الاصطناعي ما يلي:

• scikit-learn – لتدريب نماذج التعلم الآلي.

• PyTorch – معالجة اللغة البصرية والطبيعية.

• Keras – بمثابة واجهة رمزية لإجراء العمليات الحسابية المعقدة.

• Theano – مكتبة لتحديد وتحسين وتقييم التعبيرات الرياضية.

تعد Python أيضًا واحدة من أسهل لغات للتعلم والاستخدام.

2. لغة Lisp

لقد كانت لغة Lisp موجودة منذ الستينيات، وقد تم استخدامها على نطاق واسع للبحث العلمي في مجالات اللغات الطبيعية، والإثباتات النظرية، وحل مشكلات الذكاء الاصطناعي.

تم إنشاء Lisp في الأصل كتدوين رياضي عملي للبرامج ولكنه أصبح في النهاية الاختيار الأفضل للمطورين في مجال الذكاء الاصطناعي.

بالرغم من أن Lisp هي ثاني أقدم لغة برمجة لا تزال قيد الاستخدام، إلا أنها تتضمن العديد من الميزات المهمة لمشروعات الذكاء الاصطناعي الناجحة:

النماذج الأولية السريعة.

إنشاء كائن ديناميكي.

جمع القمامة الإلزامي.

يمكن تنفيذ هياكل البيانات كبرامج.

يمكن تعديل البرامج كبيانات.

يستخدم العودية كهيكل تحكم وليس التكرار.

إمكانيات كبيرة لمعالجة المعلومات الرمزية.

قراءة-تقييم-طباعة-حلقة لتسهيل البرمجة التفاعلية.

والأهم من ذلك، أن مخترعها (جون مكارثي) كان مؤثرًا جدًا في مجال الذكاء الاصطناعي، لذا فقد تم تنفيذ الكثير من أعماله لفترة طويلة.

3. جافا Java

بلا شك أن Java هي لغة مهمة في الذكاء الصناعي. أحد أسباب ذلك هو مدى انتشار اللغة في تطوير تطبيقات الهاتف المحمول. وبالنظر إلى عدد تطبيقات الأجهزة المحمولة التي تستفيد من الذكاء الاصطناعي، فهذا تطابق مثالي.

لا تستطيع Java العمل مع TensorFlow فحسب، بل تحتوي أيضًا على مكتبات وأطر عمل أخرى مصممة خصيصًا في الذكاء الاصطناعي:

مكتبة Deep Java مكتبة أنشأتها أمازون لإنشاء قدرات التعلم العميق.

 : Kubeflow   يجعل من الممكن نشر وإدارة مجموعات التعلم الآلي على Kubernetes.

: OpenNLP أداة التعلم الآلي لمعالجة اللغة الطبيعية.

مكتبة Java Machine Learning  توفر العديد من خوارزميات التعلم الآلي.

• Neuroph يجعل من الممكن تصميم الشبكات العصبية.

تستفيد Java أيضًا من تصحيح الأخطاء المبسط، كما توفر تركيبتها سهلة الاستخدام عرضًا بيانيًا للبيانات وتتضمن كلا من أنماط WORA وObject-Oriented.

4. C++

لغة C++ هي لغة أخرى كانت موجودة منذ بعض الوقت، ولكنها لا تزال منافسًا حقيقياً لاستخدام الذكاء الاصطناعي. أحد أسباب ذلك هو مدى مرونة اللغة، مما يجعلها مناسبة تمامًا للتطبيقات كثيرة الاستخدام للموارد. C++

هي لغة منخفضة المستوى توفر معالجة أفضل لنموذج الذكاء الاصطناعي في الإنتاج. وعلى الرغم من أن لغة C++ قد لا تكون الخيار الأول لمهندسي الذكاء الاصطناعي، إلا أنه لا يمكن تجاهل أن الكثير من مكتبات التعلم العميق والتعلم الآلي مكتوبة بلغة C++.

ولأن لغة C++ تقوم بتحويل تعليمات برمجية للمستخدم إلى تعليمات برمجية يمكن قراءتها بواسطة الآلة، فهي تتسم بالكفاءة والأداء بشكل لا يصدق.

تنفيذ التعرف على الكلام AI.

مكتبات التعلم العميق – على سبيل المثال. MapReduce وmlpack وMongoDB.

: C++ Builder بيئة تطوير سريعة للتطبيقات.

5. لغة R

قد لا تكون لغة R هي اللغة المثالية ، لكنها قوية في معالجة الأعداد الكبيرة جدًا، مما يجعلها أفضل من بايثون على نطاق واسع.

ومع البرمجة الوظيفية المضمنة في لغة R، والحساب المتجهي، والطبيعة الموجهة للكائنات، فإنها تشكل لغة قابلة للتطبيق للذكاء الاصطناعي.

تتمتع R أيضًا ببعض الحزم المصممة خصيصًا في الذكاء الاصطناعي:

: gmodels يوفر مجموعة أدوات لمهمة تركيب النموذج.

: TM  إطار يستخدم لتطبيقات استخراج النصوص.

: RODBC واجهة ODBC.

: OneRيجعل من الممكن تنفيذ خوارزمية تصنيف التعلم الآلي ذات القاعدة الواحدة.

6. Julia

تعد لغة Julia حديثة في القائمة وتم إنشاؤها للتركيز على حوسبة الأداء في المجالات العلمية والتقنية.

تتوفر في Julia الكثير من الميزات التي تنطبق مباشرة على برمجة الذكاء الاصطناعي:

أنواع البيانات الرقمية الشائعة.

قيم الدقة النوعية.

وظائف رياضية قوية.

الصفوف، والقواميس، واستبطان التعليمات البرمجية.

مدير الحزم المدمج.

نظام نوع ديناميكي.

القدرة على العمل لكل من الحوسبة المتوازية والموزعة.

وحدات الماكرو وقدرات البرمجة الوصفية.

تقديم الدعم للإرساليات المتعددة.

تقديم الدعم لوظائف C.

يمكن أيضًا دمج Julia مع TensorFlow.jl وMLBase.jl وMXNet.jl.

7. لغة Haskell

لغة وظيفية وقابلة للقراءة ومكتوبة بطريقة ثابتة، توفر Haskell عددًا من الإمكانات التي تجعلها خيارًا قويًا لبرمجة الذكاء الاصطناعي.

أولاً، أنها تسمح للمطورين بوصف الخوارزميات بطريقة واضحة ومختصرة. كما أنها توفر أمانًا للنوع وتوازيًا سلسًا متعدد النواة. تشمل المميزات الإضافية البارزة ما يلي:

قدرات التثمين (التقييم) الكسول – تمكين تعريفات هياكل البيانات اللانهائية.

مكتبة HLearn – تتضمن تطبيقات خوارزمية التعلم الآلي.

مثالية للتعلم الآلي.

Prolong8. لغة

تعد مطابقة الأنماط السهلة والتعامل مع القائمة من الميزات الواضحة في Prolong ، والتي تعني البرمجة المنطقية. تجعل هذه المميزات لغة المنطق خيارًا جيدًا للذكاء الاصطناعي.

تعتبر Prolong مثالية بشكل خاص في الحالات التي يحتاج فيها المطورون إلى التركيز على المشكلات. لأن اللغة يمكنها تنفيذ البرنامج باستخدام أدوات البحث الخاصة بها.

على وجه الخصوص، الجوانب والأدوات التي تجعل Prolong لغة ذكاء اصطناعي يمكن الاعتماد عليها هي:

الطبيعة التصريحية – تمكن المبرمجين من إعلان القواعد والحقائق عند كتابة برامج الذكاء الاصطناعي.

استرجاع قاعدة البيانات الذكية.

معالجة اللغة الطبيعية.

أنظمة سهلة الاستخدام.

هيكلة البيانات على أساس شجرة.

تمثيل المعرفة.

9 لغة Scala

Scala هي لغة سهلة الاستخدام ويمكن الاعتماد عليها، ولكن هذا مجرد جزء من سبب قيام المطورين بتطبيقها على الذكاء الاصطناعي.

 إنه خيار جيد لبناء خوارزميات التعلم الآلي واستخلاص الأفكار من مجموعات البيانات الكبيرة، بالإضافة إلى إدارة المحتوى المعقد بشكل عام. كما أن لديها مميزات مثل:

 : Smile مكتبة لعلوم البيانات تحتوي على خوارزميات لإجراءات مثل التصنيف.

وفرة من الأطر والمكتبات مثل BigDL وBreeze.

ما هي لغات البرمجة غير المناسبة في الذكاء الاصطناعي؟

تُستخدم الكثير من لغات البرمجة بشكل شائع في الذكاء الاصطناعي، ولكن هناك عدد قليل منها غير مناسب له. تعد لغة Perl أحد الأمثلة على لغة برمجة لا تُستخدم عادةً في الذكاء الاصطناعي لأنها لغة برمجة نصية.

الخاتمة

إذا كانت شركتك تحتاج إضافة خدمات تطوير الذكاء الاصطناعي، فأنت بحاجة إلى بدء عملية دمج واحدة أو أكثر من هذه اللغات.

 مع فريق التطوير المناسب، ليس هناك حدود لما يمكن أن يفعله الذكاء الاصطناعي للمساعدة في تسريع نمو شركتك.

 لضمان حصولك على المهارات المتخصصة اللازمة لهذا التكامل المتطور، فكر في خيار توظيف مطوري الذكاء الاصطناعي. يمكن لخبرتهم أن تدعم بشكل كبير قدرات مشاريع الذكاء الاصطناعي الخاصة بك، مما يضمن أن شركتك تستفيد من الإمكانات الكاملة لتقنيات الذكاء الاصطناعي.

الأسئلة الأكثر شيوعاً

هل يمكنك استخدام JavaScript للتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي؟

تعد JavaScript واحدة من أفضل اللغات لتطوير الويب ولكنها ليست معروفة بشكل خاص بالتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. هناك اهتمام متزايد باستخدام جافا سكريبت في علوم البيانات، لكن يعتقد الكثيرون أن هذا يرجع إلى شعبية اللغة وليس إلى ملاءمتها.

هل بايثون كافية لتعلم الذكاء الاصطناعي؟

تعد لغة Python واحدة من أهم اللغات للبدء في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي، ولكن إذا كنت ترغب في التخصص، فستحتاج غالبًا إلى استكمال مهاراتك في لغة Python بمهارات إحدى لغات البرمجة الرئيسية الأخرى.

ما هي أفضل لغة للذكاء الاصطناعي؟

لا توجد لغة “أفضل” منفردة للذكاء الاصطناعي. يعتمد ذلك على نوع نموذج الذكاء الاصطناعي الذي تخطط لتنفيذه. مثلاً، في حالة التعلم الآلي، يمكنك اختيار Python، وهو خيار رائع لهذه المجموعة الفرعية من الذكاء الاصطناعي.

أيهما أفضل للذكاء الاصطناعي أم بايثون أم جافا؟

تعد كل من Python وJava لغتين تستخدمان على نطاق واسع في الذكاء الاصطناعي. يعتمد الاختيار بين لغات البرمجة على الطريقة التي تخطط بها لتطبيق الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، في حالة تحليل البيانات، من المحتمل أن تختار لغة بايثون.

ومع ذلك، نظرًا لمدى شعبية الذكاء الاصطناعي في تطبيقات الأجهزة المحمولة، فقد تكون لغة Java، والتي يتم استخدامها بشكل متكرر في هذه الحالة، هي أفضل لغة لهذا النوع من البرامج.