چه زبان‌های برنامه‌نویسی هوش مصنوعی برای توسعه نرم‌افزارهای مدرن وجود دارند؟

توسعه هوش مصنوعی (AI) فراتر از انتخاب زبان برنامه‌نویسی مناسب است. این فرآیند شامل جمع‌آوری داده‌های مناسب، منابع محاسباتی، چارچوب‌ها و ابزارهایی برای ساخت سیستم‌های مقیاس‌پذیر و آماده برای تولید است.

بررسی اجمالی

یادگیری ماشین (ML)، شبکه‌های عصبی، پردازش زبان طبیعی (NLP) و سایر انواع هوش مصنوعی (AI) به زبان‌های برنامه‌نویسی هوش مصنوعی وابسته هستند تا عمل کنند. اما زبان‌های برنامه‌نویسی تنها یکی از اجزای لازم برای ساخت یک سیستم هوش مصنوعی هستند. در این مقاله، ما توضیح خواهیم داد که برای ساخت یک سیستم هوش مصنوعی چه چیزی لازم است و پنج زبان برنامه‌نویسی پیشرو در حوزه هوش مصنوعی را که می‌توانید برای پروژه بعدی توسعه نرم‌افزار هوش مصنوعی خود در نظر بگیرید، معرفی خواهیم کرد.

چه چیزی برای ساخت یک سیستم هوش مصنوعی لازم است؟

سیستم‌های هوش مصنوعی از بخش‌های مختلفی تشکیل شده‌اند. ساخت، آموزش و یکپارچه‌سازی موفق یک سیستم هوشمند در یک محصول آماده برای تولید نیازمند هماهنگی دقیق این اجزای تشکیل‌دهنده است.

داده‌ها

ماده اولیه هر سیستم هوش مصنوعی، داده است. عملکرد یک سیستم هوش مصنوعی به داده‌هایی بستگی دارد که مدل یا مدل‌های آن بر اساس آن‌ها آموزش دیده‌اند. به همین دلیل، داده‌های آموزشی باید دقیق، قابل‌اعتماد و نماینده مسئله‌ای باشند که سیستم قصد حل آن را دارد. ملاحظه دیگر، مقدار داده است. میزان داده موردنیاز برای یک سیستم هوش مصنوعی خاص به پیچیدگی وظیفه و معماری مدل بستگی دارد. کمبود داده برای مورد استفاده خاص، عملکرد را مختل خواهد کرد. تنوع داده‌ها—پوشش طیف گسترده‌ای از سناریوها، جمعیت‌شناسی و موارد استفاده—نیز حیاتی است، زیرا کمبود تنوع می‌تواند منجر به مدلی شود که در داده‌های آموزشی عملکرد خوبی دارد اما در داده‌های جدید ضعیف عمل می‌کند. تنوع داده همچنین می‌تواند به رفع بهتر نگرانی‌های اخلاقی در مورد هوش مصنوعی کمک کند.

ذخیره‌سازی داده

یک سیستم ذخیره‌سازی و مدیریت داده مبتنی بر ابر قابل‌اعتماد برای توسعه هوش مصنوعی ضروری است. با ظرفیت ذخیره‌سازی تقریباً نامحدود و مقرون‌به‌صرفه، راه‌حل‌های ذخیره‌سازی مبتنی بر ابر می‌توانند حجم عظیم داده‌های موردنیاز برای فرآیندهای آموزش و اعتبارسنجی برنامه‌های هوش مصنوعی را در خود جای دهند. پلتفرم‌های داده ابری که برای توسعه هوش مصنوعی ساخته شده‌اند، از داده‌های ساختارمند، نیمه‌ساختارمند و بدون ساختار پشتیبانی می‌کنند و همچنین کنترل‌های امنیتی و حاکمیت داده جامع را ارائه می‌دهند.

منابع محاسباتی

مدل‌های هوش مصنوعی مقادیر زیادی از منابع محاسباتی را مصرف می‌کنند و به پردازنده‌هایی نیاز دارند که برای این سیستم‌ها بهینه شده باشند. پردازنده، برنامه کامپیوتری را که دستورات محاسباتی، منطقی و ورودی و خروجی را اجرا می‌کند، تغذیه می‌کند تا سیستم کار کند. پردازنده‌های سریع زمان موردنیاز برای آموزش یک مدل و پشتیبانی از آن در مرحله تولید را به‌طور چشمگیری کاهش می‌دهند. دو نوع اصلی پردازنده در هوش مصنوعی استفاده می‌شوند: واحدهای پردازش مرکزی (CPUs) و واحدهای پردازش گرافیکی (GPUs). CPUs معمولاً برای آموزش بسیاری از مدل‌های یادگیری ماشین سنتی استفاده می‌شوند، در حالی که GPUs برای آموزش مدل‌های یادگیری عمیق و مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) و همچنین برای اجرای الگوریتم‌هایی که از تصاویر بصری استفاده می‌کنند، مناسب‌تر هستند.

چارچوب پردازش داده

داده‌های خام برای سیستم‌های هوش مصنوعی مناسب نیستند. قبل از اینکه داده‌ها برای هوش مصنوعی استفاده شوند، باید پردازش، پاک‌سازی، تبدیل و ساختاردهی شوند تا با مورد استفاده مطابقت داشته باشند. چارچوب پردازش داده ابزاری است که تبدیل‌های داده‌ای پیچیده و در مقیاس بزرگ را که در ساخت، آموزش و استقرار سیستم‌های هوش مصنوعی دخیل هستند، مدیریت می‌کند. چارچوب‌های پردازش داده از پردازش توزیع‌شده استفاده می‌کنند—روشی که وظایف محاسباتی پیچیده را در چندین ماشین تقسیم می‌کند تا فرآیند تبدیل داده را تسریع کند.

کتابخانه‌ها و چارچوب‌های یادگیری ماشین

کتابخانه‌ها مجموعه‌ای از کدهای از پیش نوشته‌شده هستند که برای انجام یک وظیفه خاص استفاده می‌شوند. در زمینه توسعه نرم‌افزار هوش مصنوعی، کتابخانه‌ها برای طیف وسیعی از عملکردها از جمله تجسم داده، تحلیل داده، آموزش مدل و اشکال‌زدایی استفاده می‌شوند. چارچوب‌های یادگیری ماشین جامع‌تر از کتابخانه‌ها هستند. یک چارچوب یادگیری ماشین مجموعه‌ای از کتابخانه‌ها، ماژول‌های از پیش ساخته، APIها، توابع پردازش داده، ابزارهای آموزش مدل و سایر قابلیت‌ها مانند شتاب‌دهی GPU است.

نیروی انسانی

پشت هر پروژه توسعه نرم‌افزار هوش مصنوعی، تیمی از متخصصان بااستعداد قرار دارد. اگرچه اعضای تیم ممکن است بسته به پروژه متفاوت باشند، اعضای اصلی شامل دانشمندان داده، مهندسان داده، معماران یادگیری ماشین، مهندسان DevOps، توسعه‌دهندگان نرم‌افزار و کارشناسان حوزه هستند. هر کدام نقش حیاتی در چرخه عمر توسعه یادگیری ماشین ایفا می‌کنند.

پلتفرم MLOps

پلتفرم‌های MLOps یا عملیات یادگیری ماشین، ابزارهای جامعی برای مدیریت فرآیند MLOps هستند که کل چرخه توسعه از جمع‌آوری داده تا استقرار در تولید را خودکار می‌کنند. از جمع‌آوری داده و آموزش مدل تا استقرار و نظارت، پلتفرم‌های MLOps قابلیت‌های ضروری متعددی از جمله کنترل نسخه برای مدل‌ها، خطوط لوله آموزش و استقرار خودکار، ردیابی عملکرد مدل و ابزارهای همکاری را ارائه می‌دهند.

LLMOps

LLMOps یا عملیات مدل زبان بزرگ، مدیریت و بهینه‌سازی مدل‌های زبان بزرگ را شامل می‌شود، از جمله استقرار، تنظیم دقیق و نظارت بر عملکرد. تیم‌های LLMOps بر حفظ کارایی، دقت و استفاده اخلاقی در برنامه‌های متنوع پردازش زبان طبیعی تمرکز دارند.

برترین زبان‌های برنامه‌نویسی هوش مصنوعی

برنامه‌های هوش مصنوعی از الگوریتم‌های پیچیده‌ای استفاده می‌کنند که به زبان‌های برنامه‌نویسی تخصصی و چارچوب‌ها نیاز دارند. اگرچه پایتون به زبان غالب برای توسعه عمومی هوش مصنوعی تبدیل شده است، سایر زبان‌های برنامه‌نویسی هوش مصنوعی مزایای متمایزی برای موارد استفاده خاص دارند.

پایتون

وقتی صحبت از برنامه‌نویسی هوش مصنوعی می‌شود، قرار دادن پایتون در صدر لیست غیرممکن است. با موانع ورود پایین، خوانایی بالا، استقلال از پلتفرم و جامعه بزرگ کاربران فعال، پایتون برای طیف وسیعی از پروژه‌های توسعه نرم‌افزار هوش مصنوعی مناسب است. از تحلیل داده تا یادگیری عمیق، اکوسیستم گسترده کتابخانه‌های متمرکز بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین پایتون، همراه با قابلیت‌های قوی آن در مدیریت و تجسم داده، آن را به زبان انتخابی بسیاری از کاربران تبدیل کرده است.

R

R یکی دیگر از زبان‌های برنامه‌نویسی محبوب هوش مصنوعی است. این زبان در مدیریت مجموعه‌های داده بسیار بزرگ برتری دارد و برای فرآیندهای متعدد هوش مصنوعی، از جمله تحلیل اکتشافی داده، دستکاری داده، مهندسی ویژگی و ایجاد مدل‌های پیش‌بینی‌کننده مناسب است. مانند پایتون، R مجموعه گسترده‌ای از بسته‌ها را دارد که از پروژه‌های برنامه‌نویسی نرم‌افزار هوش مصنوعی پشتیبانی می‌کنند.

C++

C++ که در سال ۱۹۷۹ توسعه یافت، یکی از قدیمی‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی است که همچنان استفاده می‌شود. با وجود قدمت، گزینه‌ای مناسب برای توسعه نرم‌افزار هوش مصنوعی است. C++ همچنان یک زبان انعطاف‌پذیر، سریع و کارآمد است که آن را برای کارهای محاسباتی سنگین و داده‌محور ایده‌آل می‌کند. کنترل دقیق آن بر مدیریت حافظه، آن را به انتخابی محبوب برای استفاده در سیستم‌های جاسازی‌شده مانند دستگاه‌های اینترنت اشیا (IoT) و در موارد استفاده بلادرنگ که کارایی و سرعت از اهمیت بالایی برخوردار هستند، تبدیل کرده است.

جولیا

در مقایسه با پایتون و R، جولیا نسبتاً تازه‌وارد به حوزه برنامه‌نویسی هوش مصنوعی است. جولیا ارزش پیشنهادی منحصربه‌فردی برای توسعه نرم‌افزار هوش مصنوعی ارائه می‌دهد—ترکیب سهولت استفاده و سرعت. مانند پایتون، جولیا دارای نحوی بسیار کاربرپسند است که به شکلی مشابه زبان انگلیسی نوشته شده است. خوانایی بالای آن یادگیری و استفاده از آن را نسبتاً ساده می‌کند. اما برخلاف پایتون، جولیا یک زبان کامپایل‌شده است که آن را بسیار سریع‌تر می‌کند، به‌ویژه هنگام کار با حجم عظیم داده‌های مورداستفاده در سیستم‌های هوش مصنوعی. موارد استفاده خاص جولیا برای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین شامل مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده، یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی است.

جاوا

تسلط جاوا بر توسعه برنامه‌های موبایلی، آن را به بازیگری مهم در برنامه‌نویسی هوش مصنوعی نیز تبدیل کرده است. جاوا یک زبان آسان برای استفاده و با عملکرد بالا است که امنیت پیشرفته و اشکال‌زدایی آسان را فراهم می‌کند. جاوا، مانند پایتون، مستقل از پلتفرم است و امکان استفاده از آن در زمینه‌های مختلف را فراهم می‌کند. جاوا با TensorFlow کار می‌کند و دارای مجموعه چشمگیری از کتابخانه‌ها و چارچوب‌های اختصاصی برای توسعه هوش مصنوعی است. این زبان برای ساخت شبکه‌های عصبی، برنامه‌های یادگیری ماشین و تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده مناسب است.