人工知能に最適なプログラミング言語

[51CTO.com クイック翻訳]人工知能は 20 世紀半ばから存在しています。それにもかかわらず、アプリケーションに AI を組み込もうとする開発者が AI を利用できるようになったのは、ここ 10 年ほどのことです。

プログラミング言語は、科学者同士のコミュニケーションに使用する高度に専門化された言語を学習することなく、ソフトウェア開発者が革新的な AI ソリューションを作成するのに役立つため、AI 開発プロジェクトのバックボーンとなります。

世界中の業界における AI 導入率をご存知ですか?

出典: Statista - AI採用

この記事では、AIに最適なプログラミング言語のいくつかを、その長所と短所とともに見ていきます。

1) パイソン

Python は、強力なデータ サイエンスと機械学習の機能を備えているため、AI に最適です。計算のシンプルさと読みやすさにより、データ サイエンティストにとって最適な選択肢となり、計算速度を気にすることなく大規模で複雑なデータセットを分析できます。
Python には、PyBrain、NeuralTalk2、PyTorch など、AI 関連のパッケージが多数あります。 TensorFlow は現在 PyTorch よりも広く使用されていますが、最近リリースされた独自の機能のおかげで、数年後にはその人気は PyTorch に匹敵する可能性があります。
ディープラーニング ネットワークの GPU アクセラレーションに加えて、可変精度も含まれています。最新バージョンでは、マルチデバイスのサポートも提供されます。結局のところ、Python は C++ や Java よりも学習しやすいです (そのため、初心者の間で人気があります)。また、専門家が使用する最も人気のある言語の 1 つでもあります。
開発者は常に新しいライブラリを追加したり、既存のライブラリをアップグレードしたりしているため、開発の面では他の言語に遅れをとっていません。
さらに、C++ または Java をすでに知っているものの、ニューラル ネットワークやディープラーニング手法についてはあまり詳しくないことが前提となります。この場合、Numpy ライブラリだけで 830 を超えるクラスが存在するため、必要なものを簡単に取得できます。

AIにPythonを使用するメリット

• Python には、機械学習を使ったプログラミングを容易にするライブラリが数多くあります。
• AI ベースのプロジェクトに取り組んでいる場合、ニーズを満たす Python ライブラリがすでに存在している可能性が高くなります。
• あなたが新しい開発者であれば、ほとんどのプログラミング言語よりも学習しやすいため、Python を学ぶことを選択する可能性が高いでしょう。
• 強力な機械学習フレームワークである PyBrain を備えており、開発上の問題について質問したりサポートを受けたりできるアクティブなユーザー コミュニティがあります。

2) R

R は、統計分析と科学計算をサポートするオープンソースのプログラミング言語です。 R プログラミング言語は、インタラクティブなグラフィックスやその他の高度な視覚化を作成するのに役立つことが証明されています。単純な線形回帰から複雑な 3D シミュレーションまで、あらゆる種類のデータ分析を処理できるように設計されているため、誰でも R を使用できます。
プログラミング言語として、R は統計計算から機械学習技術までを考慮して設計されています。 R は、オブジェクト指向プログラミング、高いスケーラビリティ、メモリ効率の高いノンストップ コンピューティング、包括的な機能、大規模なユーザー ベースを特徴とし、予測に広く使用されています。

AIにRを使用する利点

• 大量のデータを処理する場合、R の計算能力は抜群です。
• 数学関数を適用できるため、複雑な意思決定プロセスを持つプログラムを作成する場合にも人気があります。
• パフォーマンスに関しては、R などのオープン ソース ツールを使用するとさらに良い結果が得られる可能性があります。
• また、大規模なデータセット内のパターンを見つけるのにも優れているため、マーケティング目的で顧客情報を分析したり、業務上の重大なリスクを特定したりしたい企業に人気があります。

3) ジャワ

Java は現在最も人気のあるプログラミング言語の 1 つと考えられています。 Java はオブジェクト指向の性質によりタスクを迅速に実行でき、同時実行のサポートが組み込まれているため、スレッドとマルチスレッド機能を簡単に使用できます。
Ruby on Rails、Python、Node.js などの多くのプログラミング言語は、包括的なフレームワークを提供しているため、Java と一緒に使用することもできます。
Java は現在最も人気のあるプログラミング言語の 1 つであるため、現在の役割または将来の願望に AI ソリューションの使用が含まれる場合は、Java の使用方法を学習することを検討する必要があります。

AIにJavaを使用する利点

• Java プログラミング言語には、AI プログラムの開発に特に適した機能がいくつかあります。 Java は高水準のオブジェクト指向プログラミング言語です。
• 開発者は多くの場合、さまざまなタイムゾーンでさまざまなスピードで作業している他の多くのチームメンバーと大規模なプロジェクトに取り組んでいることを考慮すると、非常に読みやすくなります。
• これは、プログラマーにさまざまなメリットをもたらす 5 レベルのプログラミング言語です。
• AI アプリケーションは機械学習アルゴリズムを使用するため、あらかじめ作成されたライブラリではなくゼロから記述されたコードは、Java で記述されたコードよりもコンパイルに時間がかかります。

4) リスプ

LISP はもともと 1958 年に関数型プログラミング言語として作成されました。つまり、LISP 内のすべてのものは式です。つまり、コードの各行は何かを実行します。最初は少し複雑に聞こえるかもしれませんが、必要なことを実行する関数を記述できるため、まったく新しい言語をゼロから学ぶよりも、LISP 構文を理解して構築する方が簡単です。
したがって、すでにプログラミング経験がある場合（Python や C++ など）でも、LISP の学習は簡単です。ただし、Java または JavaScript 以外の言語を知らない場合でも、関数型言語の入門に役立つオンライン リソースがあります。

AIにLISPを使用する利点

• ほぼすべての主要なディープラーニング フレームワークは、コア操作に LISP に依存しているため、ライブラリやツールを選択する際に大きな柔軟性が得られます。
• 環境の詳細を気にすることなく、コードをすばやく実行できます。
• これは抽象化に最適です。より単純なモデルを使用してより深いモデルを説明するため、プログラマーは個々のコンポーネントがどのように機能するかを理解する必要がありません。
• これによって、初期モデルに基づく予測が間違っていた場合に時間を節約できるため、プロセスの進捗をあまり失うことなく、モデルを書き直すことが比較的簡単になります。

5) プロローグ

Prolog は宣言型プログラミング言語であり、達成方法ではなく達成したいことを記述します。 Prolog では、知識は事実と規則によって表現されます。事実とは、ジムには 2 人の子供がいる、ジェーンの好きな数字は 8 であるなど、対象に関する記述です。
ルールは、ある人物に複数の子供がいる場合、その人には 2 人以上の子供がいるなど、既存の事実から新しい事実を推測できる場合を説明します。これは、プログラマーがアルゴリズムに費やす時間を減らし、目標について考える時間を増やすことができる人工知能へのアプローチです。

AIにPrologを使用する利点

• Prolog はユニフィケーションを使用しているため、大量のデータを高速に処理できます。
• 構文が洗練されているという評判があり、それを使用する人は平均的なプログラマーよりも賢い人が多いです。
• これらのプロジェクトのスピードと精度の向上に役立ちます。
• プログラムが時間の経過とともに知覚を持つようになることを望む場合 (Skynet のように)、Prolog がまさに必要なものかもしれません。プログラムを変更できるようになると、プログラムの機能が大幅に向上します。

6) C++

C++ は人気のある汎用プログラミング言語です。これは、ベル研究所の Bjarne Stroustrup 氏が率いるコンピューター科学者のチームによって開発された高級言語です。 Windows、Linux、Mac OS X オペレーティング システム、スマートフォンやタブレットなどのモバイル デバイスで動作します。 C++ は、ゲーム、アプリケーション、グラフィック プログラムの開発に使用されてきました。
これは、人工知能技術で使用するために設計されたものを含む、他の多くのソフトウェア プログラムを作成するために使用されます。ただし、複雑で開発速度が遅いため、GUI (グラフィカル ユーザー インターフェイス) 設計やラピッド プロトタイピングなどのタスクには適していません。

AIにC++を使用する利点

• C++ は、非常に複雑なモデルを簡単かつ迅速にメモリにロードできるため、機械学習のプロトタイピングと制作に役立ちます。
• また、過度の読み込み時間や処理能力の犠牲を払うことなく、新しいモデルをすばやく試したり、既存のモデルを再設計したりすることもできます。
• これは、多数のデータ ストレージ スペースへの高速アクセスを必要とする高性能コードを開発する場合に最適な選択肢の 1 つです。
• アルゴリズムが必要な場合、またはアプリケーションに言語にまだ組み込まれていない機能が必要な場合は、必要なものがすでに他の誰かによって作成されている可能性があります。ほとんどの場合、これらのモジュールはオープンソースであるため、商用目的で自由に使用および変更できます。

7) ハスケル

Haskell は純粋に関数ベースの言語です。つまり、すべての式が評価されて 1 つの値が生成されます。 Haskell には変数がないため、コードの作成には再帰に大きく依存していますが、リストや配列など、変更可能な型もいくつかあります。
そのため、Haskell は、最終結果に到達するまでに複数のステップを必要とする複雑なアルゴリズムの開発に最適です。この構文は、レイアウトを使用してコードを行に整理し、行末にインデントではなくセミコロンを使用するため、不快感を与える可能性があります。
Haskell の最も魅力的な機能の 1 つは、その型システムです。 null 値はありません。変数に何も保存できず、パラメータとして何も渡すこともできません。

AIにHaskellを使用する利点

• Haskell には、コード内のさまざまな種類のエラーを防ぐ堅牢な型システムが含まれています。
• 他の言語では簡潔なコードを書くのがより困難ですが、Haskell では非常に簡単に書けます。したがって、大量のデータを扱うプロジェクトに適しています。
• シンプルなため、複数のプロジェクトを同時に作業することもできます。
• Haskell を使用する大きな利点の 1 つは、その速度です。 Haskell で書かれたプログラムは非常にシンプルなため、他のプログラミング言語で書かれたプログラムよりも高速に実行されることがよくあります。

8) JavaScript

JavaScript は、人工知能に不可欠な広く使用されているプログラミング言語であり、チャットボットからコンピューター ビジョンまであらゆるものを構築するのに役立ちます。 JavaScript は、その柔軟性と深い開発者コミュニティにより、急速に AI 向けの最も人気のある言語の 1 つになりました。

1995 年に JavaScript が作成されて以来、顔認識やアート生成プログラムなど、人間のような動作が多数 JavaScript を使用して記述されてきました。企業が古いレガシー システムから脱却し続けるにつれて、人工知能をより深く理解したい人にとって JavaScript は不可欠なスキルであり続けるでしょう。

AIにJavaScriptを使用する利点

• JS は柔軟性が高いため、開発者が使用しているさまざまなオペレーティング システム、ブラウザー、仮想マシンで使用できます。
• 多くのシステムは同様のアーキテクチャ上で実行されるため、あるシステムから別のシステムに移植する必要はありません。
• また、選択したあらゆる分野に応用できる可能性が非常に高い、珍しい言語の 1 つでもあります。
• Web ベース (およびブラウザベース) なので、コーディングは比較的軽く、技術的な要件もそれほど多くありません。

9) ジュリア

AI は注目の研究分野であり、Julia はこの関心を活かすのに適した立場にあります。 Jeff Bezanson、Stefan Karpinski、Viral B. Shah と彼らのチームは、数値パフォーマンスを念頭に置いてこの言語をゼロから構築し、ほぼすべてのオペレーティング システムで実行できるようにしました。また、学習も非常に簡単です。ループや条件文など、すでに知っている一般的なコーディング概念を多く使用します。
Julia の開発環境は現時点では理想的とは言えず、ツールに改善の余地がありますが、このプログラミング言語を中心にツールを構築する人が増えるにつれて、時間とともに改善されるでしょう。

AIにJuliaを使用する利点

• これは、科学計算用に設計された高水準かつ高性能なプログラミング言語です。
• Julia のエレガントで簡潔な構文により、新しいコードを書くのではなく、問題の解決に集中できます。
• Julia を使用すると、時間を節約し、より明確で高速でバグの少ないコードを作成できます。
• Julia の最大の利点の 1 つは、無料かつオープン ソースであるため、誰でもコードにアクセスできることです。

要約する

結論として、人工知能の開発に使用できるプログラミング言語は数多くあります。一つの言語ですべてに対応できるわけではありません。開発のスピードに重点を置くものもあれば、確率モデルに自然な利点を持つもの、既存のソフトウェアとの統合性が高いものもあります。理想的な選択は、何を構築しようとしているのか、そしてそこに到達するまでにどれくらいの時間がかかるのかによって異なります。

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