人工知能に適した9つのプログラミング言語

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[51CTO.com クイック翻訳]人工知能という用語は、20 世紀半ばに生まれました。長年の開発にもかかわらず、開発者がアプリケーション開発に人工知能技術を使用し始めたのはここ 10 年ほどのことです。

プログラミング言語は、専門家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。

人工知能開発者

この記事では、人工知能に最適なプログラミング言語のいくつかと、それらがなぜ重要であるかについて説明します。

AIに最適なプログラミング言語をいくつか紹介します。

1. パイソン

Python は、データサイエンスと機械学習に強力な機能を備えているため、AI に最適です。計算の洗練性と可読性により、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により、数年後には PyTorch と同等の人気を得ることになるでしょう。

これらには、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が含まれます。最新バージョンでは、ユーザーに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ため、初心者にも好まれるでしょう。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。

開発者が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。多くの場合、専門的なプロジェクトに取り組んでいる間、ビジネスに何らかの利点をもたらします。

さらに、ユーザーは 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と考えられます。この場合、Numpy ライブラリだけで 830 以上のクラスが存在するため、必要なものを選択するのは簡単です。

人工知能に Python を使用する利点:

Python には、機械学習によるプログラミングを簡素化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あります。
初心者の開発者であれば、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。
PyBrain という強力な機械学習フレームワークを備えており、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ちます。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ます。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あらゆる用途向けに設計されています。 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備えているため、予測に広く使用されています。

人工知能に 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。
また、複雑な意思決定プロセスを持つプログラムを作成するときに数学関数を適用する機能も備えています。
パフォーマンスに関しては、ライセンス料が不要な R などのオープンソースツールを使用すると、より良い結果が得られます。
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一部の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を持つため、ユーザーはタスクを迅速かつ簡単に完了できます。また、Java には同時実行のサポートが組み込まれているため、シングルスレッド機能とマルチスレッド機能の両方を Java で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、Java と連携するための包括的なフレームワークを提供しているため、ユーザーは Java と組み合わせて使用できます。

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、現在または将来 AI ソリューションの使用を希望するユーザーは、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。

人工知能に Java を使用する利点:

Java プログラミング言語には、人工知能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、異なるタイムゾーンや異なるスピードで多くの他のチームメンバーと大規模なプロジェクトに取り組むことが多いことを考慮すると、非常に読みやすいです。
これは、プログラマーにさまざまな利点を保証する 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（Python や C++ でも）がある人にとっては、LISP の学習は簡単になります。 Java や JavaScript 以外の言語を知らなくても、関数型言語を始めるの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、ユーザーはライブラリやツールを柔軟に選択できます。
環境の詳細を気にすることなく、コードをすばやく実行します。
抽象化に最適: 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。
これにより、初期モデルに基づく予測が間違っていた場合に、後でユーザーが時間を節約できるため、プロセスの進行を損なうことなく、予測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、または彼の好きな数字は 8 であるなど、オブジェクトに関する記述です。

ルールは、ユーザーが既存の事実から新しい事実を推測できる場合を記述します。たとえば、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ことになります。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。

人工知能に Prolog を使用する利点:

Prolog は比較的均一な構造を使用しているため、大量のデータを迅速に処理できます。
これは文法の専門家の間では評判が高く、これを使用する人は平均的なプログラマーよりも経験豊富であることが多いです。
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。
時間の経過とともにプログラムの機能を向上させたい場合は、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 OSX 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、グラフィカルユーザーインターフェイス (GUI) の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++ を使用すると、ユーザーは極めて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、プロトタイプ作成と実稼働の機械学習が容易になります。
また、ユーザーは過度の読み込み時間や処理能力の犠牲を払うことなく、新しいモデルを素早く試したり、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。
アルゴリズムまたはアプリケーションが言語にまだ組み込まれていない機能を必要とする場合、ユーザーが必要とするものを他の誰かがすでに作成している可能性が高くなります。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。レイアウトを使用してコードを行に整理し、行末にインデントの代わりにセミコロンを使用するため、その構文は少し不快に感じる場合があります。

Haskell の最も魅力的な機能の 1 つは、その型システムです。 null 値はなく、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。

人工知能に 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回避するための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、ユーザーは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はその速度です。 Haskell で書かれたプログラムは、そのシンプルさゆえに、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多いです。

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。企業がレガシーシステムから離れていくにつれて、AI 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。

人工知能に JavaScript を使用する利点:

JavaScript は柔軟性が高いため、開発者が使用す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、ユーザーが選択したあらゆる分野に適用され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簡単です。技術的な要件はそれほど多くありません。

9. ジュリア

人工知能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、ループや条件文など、すでに知っている多くの一般的なコーディング概念を使用して、学習も非常に簡単です。

Julia の開発環境は現時点では理想的ではなく、ツールにも改善の余地がありますが、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、時間の経過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、科学計算用に特別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、ユーザーは新しいコードを記述するのではなく、問題の解決に集中できます。
Julia を使用すると、ユーザーは時間を節約し、より明確で高速でエラー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。

結論

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。しかし、あらゆる面で優れている言語は存在しません。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、ユーザーが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。

よくある質問

1. 質問: AI プロジェクトを開発する際に考慮すべきことは何ですか?

回答: AI および機械学習プログラムを設計および実装する際には、2 つの要素が関係します。1 つ目は、どのアルゴリズムを使用するか、2 つ目は、どの言語で記述するかです。

アプリケーションに適したアルゴリズムを選択するのは難しくありません。選択できるアルゴリズムはわずかです。問題は、これらのアルゴリズムのそれぞれに独自のコンピュータ言語が必要になることです。

そこで、Deep Q Learning というアルゴリズムを選択したとします。このプログラムを作成するには、Java、Python、JavaScript、または C++ でのコーディング方法を知っている必要があります。また、GPU 操作とデータ分析操作で異なる操作を行う場合は、これらの言語を複数知っておく必要がある場合もあります。

現在、100 を超えるアルゴリズムが存在し、それぞれに独自の言語があり、それぞれに長所と短所があります。たとえば、利用できる優れたディープラーニングプラットフォームはわずかしかありませんが、決定木アルゴリズムやヒューリスティックアルゴリズムは数十種類あります。