AI開発に最適なプログラミング言語トップ5

昨年、アルファ碁が世界中のチェスプレイヤー全員に勝利して以来、人工知能は注目を集めています。先日終了した IT*** サミットでは、BAT の 3 人の代表が全員、人工知能の将来の発展について楽観的な見方を示しました。今年初め、百度は医療分野で人工知能に賭けるという大きな動きを見せたが、今回のサミットでロビン・リーも、インターネットは前菜であり、人工知能はメインコースであると述べた。

人工知能は非常に幅広い分野であり、AI開発に使用できるプログラミング言語は多数あるため、人工知能を開発するにはどの言語を使用しなければならないかは難しいところです。選択肢がたくさんあるということは、長所と短所があることも意味し、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。そこで、人工知能開発に適した 5 つのプログラミング言語をまとめましたので、お役に立てれば幸いです。

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、Pythonベースの多くの便利なライブラリがAIで使用できるためです。

Numpy は科学計算機能を提供し、Scypy は高度な計算機能を提供し、Pybrain は機械学習を提供します。

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

Java は AI プロジェクトにも適しています。これは、AI プロジェクトに必要なすべての高レベル機能を提供することに重点を置いたオブジェクト指向プログラミング言語であり、移植性があり、組み込みのガベージ コレクションを提供します。さらに、Java コミュニティもプラスです。完全で充実したコミュニティ エコシステムは、開発者がいつでもどこでもクエリを実行して問題を解決できるように支援します。

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。人工知能向けに設計された言語である LISP は、命令型の手続き型 C や Fortran、Java や C# などのオブジェクト指向構造化プログラミング言語とは異なる、最初の宣言型関数型プログラミング言語です。

Lisp 言語は、その使いやすさと記号構造のため、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。興味のある方は、ぜひご自身でご確認ください。

プロローグ

Prolog は、使いやすさの点では Lisp と同等です。記事「人工知能のための Prolog プログラミング」によると、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論理プログラミング言語です。これは AI プログラミングに非常に効果的です。たとえば、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を提供します。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 のエキスパート 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++

C++ は世界最速のプログラミング言語であり、ハードウェア レベルで通信できるため、開発者はプログラムの実行時間を改善できます。 C++ は時間に敏感なので、AI プロジェクトに非常に役立ちます。たとえば、検索エンジンでは C++ を多用できます。

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。

***で書かれています:

実際、AI プロジェクトのプログラミング言語の選択は、サブフィールドによって大きく異なります。プログラミング言語の選択は、一部の機能だけを考慮するのではなく、全体的な状況から始める必要があります。これらのプログラミング言語の中で、Python はほとんどの AI サブフィールドに適用できるため、徐々にトップの AI プログラミング言語になりつつあります。Lisp と Prolog は独自の機能により一部の AI プロジェクトで非常に効果的であり、当面その地位を揺るがすことは困難です。 AI プロジェクトでは、Java と C++ の利点が今後も維持されます。