人工知能技術はますます普及してきています。どの開発言語が優れているのでしょうか?

人工知能産業が台頭から急速な発展へと進む過程において、AIトップ人材の主導的役割は特に重要です。国からテクノロジー大手まで、すべてが AI を中核競争力を強化するための基本戦略と見なしています。では、AI 開発にはどの言語が適しているか、という疑問について考えたことはありますか?

実際、すべてのプログラミング言語が開発者の時間と労力を節約できるわけではありません。人工知能開発に適したプログラミング言語を5つ紹介します。

パイソン

Python は、そのシンプルさと使いやすさから、人工知能の分野で最も広く使用されているプログラミング言語の 1 つです。データ構造やその他の一般的に使用されている AI アルゴリズムとシームレスに使用できます。 AI プロジェクトで Python が使用される理由は、科学計算用の Numpy、高度な計算用の Scypy、機械学習用の Pybrain など、Python に基づく多くの便利なライブラリを AI で使用できるためです。さらに、Python に関するオンライン リソースはたくさんあるので、学習曲線はそれほど急ではありません。

ジャワ

AI プロジェクトにとって、アルゴリズムはほぼ魂です。検索アルゴリズム、自然言語処理アルゴリズム、ニューラル ネットワークのいずれであっても、Java はシンプルなコーディング アルゴリズムを提供できます。さらに、Java のスケーラビリティも AI プロジェクトに不可欠な機能の 1 つです。

リスプ

Lisp は、優れたプロトタイピング機能と記号表現のサポートにより、AI 分野で登場しました。 LISP は人工知能向けに設計された言語であり、その使いやすさと記号構造により、主に機械学習/ILP のサブフィールドで使用されます。有名な AI 専門家である Peter Norvig 氏は、著書「Artificial Intelligence: A modern approach」の中で、Lisp が AI 開発に最適なプログラミング言語の 1 つである理由を詳しく説明しています。

プロローグ

Prolog は、主にいくつかの基本的なメカニズムをプログラムするために使用される論理プログラミング言語です。パターン マッチング、自動バックトラッキング、ツリーベースのデータ構造化メカニズムなどを提供し、AI プログラミングに非常に効果的です。これらのメカニズムを組み合わせることで、AI プロジェクトに柔軟なフレームワークを提供できます。 Prolog は AI エキスパート システムで広く使用されており、医療プロジェクトの作業にも使用できます。

C++

AI プロジェクトでは、ニューラル ネットワークなどの統計に C++ を使用できます。さらに、アルゴリズムは C++ で広範囲かつ迅速に実行でき、ゲーム内の AI は主に C++ でコーディングされ、実行時間と応答時間が短縮されます。それはとても良い言語でもあります。

プログラミングも学びたい場合、Pythonも学びたい場合、人工知能も学びたい場合、多くの回り道を避けるために専門的かつ正式な学習に参加することをお勧めします。