اللغات المستخدمة في تطوير الذكاء الاصطناعي

تسمح تقنيات الذكاء الاصطناعي للمبرمجين بتطوير برامج يمكنها إدراك المشكلات وتعلمها وحلها بنفس الطريقة التي يعمل بها العقل البشري، ومن الأمثلة على هذه البرامج، المساعدة الشخصية الرسمية لشركة آبل؛ سيري (Siri)، والمساعدة الشخصية لشركة مايكروسوفت؛ كورتنا (Cortana)، حيث يعمل كلاهما بتقنيات الذكاء الاصطناعي التي تسمح لهما بالتفكير والتنفيذ بطريقة تشبه الكيفية التي يفكر بها العقل البشري.


وبسبب انتشار تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الفترة الأخيرة، ظهرت الحاجة إلى استخدام لغات برمجة ملائمة يمكن استخدامها في تطوير مثل هذه التطبيقات بسهولة، فيما يلي أبرز هذه اللغات وأسباب استخدامها في تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي:[١][٢][٣]




ضع في اعتبارك أن الذكاء الاصطناعي لا يزال ابتكارًا جديدًا نسبيًا، لذا فإن أي لغة تعتبر اللغة الأفضل في تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي قد تتغير خلال السنوات القليلة القادمة.




بايثون (Python)

طُورت لغة البرمجة بايثون في عام 1991م، وتعتبر من أقوى لغات البرمجة وأكثرها انتشارًا، نظرًا لسهولة تعلمها، والطلب الكبير عليها في سوق البرمجة، تستخدم في عدة مجالات منها تطوير الويب، وعلم البيانات، والذكاء الاصطناعي، إذ إن بايثون من أكثر لغات البرمجة استخدامًا في تطوير حلول الذكاء الاصطناعي، حيث تستخدم في تطبيقات مثل التعلم الآلي (Machine Learning) والتعلم العميق (Deep Learning)، ولغة المعالجة الطبيعية (NLP)، والشبكات العصبية، لعدة أسباب منها:

  • يحتوي على العديد من المكتبات الموجودة مسبقًا مثل Pandas وSciPy وnltk، وغيرها.
  • يمكن كتابة أسرها البرمجية بسهولة نظرًا لكونها لغة عالية المستوى، تشبه قليلًا لغة البشر، وهذا يجعلها من أكثر لغات البرمجة انتشارًا بين مطوري ومبرمجي الذكاء الاصطناعي.
  • تعد لغة مستقلة عن النظام الأساسي، وتوفر أيضًا إطارًا شاملاً للتعلم العميق والتعلم الآلي.
  • يمكن استخدامها على العديد من الأنظمة الأساسية مثل لينكس (Linux) وويندوز (Windows) وماك أو أس (macOS) ويونكس (UNIX).
  • لغة ديناميكية (dynamically-typed language)، ولغة موجهة للكائنات (Object-oriented).
  • لغة مفتوحة المصدر.


جافا (Java)

تعد لغة جافا (Java) أحد أكثر اللغات انتشارًا بين جميع المطورين والمبرمجين، تستخدم في عدة مجالات منها مجال الذكاء الاصطناعي وبالأخص في تطبيقات تعلم الآلة، وتتميز بكونها لغة مستقلة عن النظام الأساسي حيث يمكن تنفيذها بسهولة على منصات مختلفة، بالإضافة لكونها موجهة للكائنات (Object-oriented) وقابلة للتطوير، وتتميز أيضًا بمبدأ WORA أو (Once Written Read/Run Anywhere)، وهو مبدأ يسمح بتنفيذها في أي مكان بمجرد كتابتها وقراءتها، أي بمجرد كتابتها وتجميعها على نظام أساسي واحد، فلن تحتاج إلى تجميعها مرارًا وتكرارًا


وتتميز لغة البرمجة جافا (Java) ببعض المميزات التي تجعل منها من اللغات المستخدمة في الذكاء الاصطناعي، منها:

  • تعمل على عدة منصات.
  • سهلة التعلم والاستخدام.
  • من السهل كتابة الخوارزميات فيها.
  • (garbage collection).
  • تفاعل أفضل للمستخدم.
  • يمكن اكتشاف الأخطاء بها بسهولة.


آر (R)

تستخدم لغة البرمجة آر (R) بكثرة في تطبيقات علم البيانات والإحصاء، فعلى الرغم من أنها لا تعتبر اللغة الأفضل في تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي عامةً، ولكنها من أفضل اللغات في التعامل مع البيانات والأرقام، إذ تعد البيانات جزءًا أساسيًا من تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي، لذلك حيث يعدها الكثيرون أفضل من بايثون في هذا المجال، إذ إن التعامل مع البيانات وتحليلها وقراءتها ينطوي على التعامل مع الأرقام.


وتتميز لغة البرمجة آر (R) ببعض المميزات التي تجعل منها من اللغات المستخدمة في الذكاء الاصطناعي، منها:

  • البرمجة الوظيفية المضمنة.
  • لغة موجهة للكائنات (Object-oriented).
  • احتواؤها على العديد من الحزم المصممة خصيصًا للذكاء الاصطناعي، مثل:
  • حزمة gmodels: توفر أدوات مختلفة لمهمة تركيب النموذج (model fitting task).
  • إطار عمل TM: وهو إطار عمل مفيد، يستخدم في تطبيقات التنقيب عن النصوص (text mining).
  • حزمة RODBC: واجهة ODBC.
  • حزمة OneR: تُستخدم لتنفيذ خوارزمية تصنيف التعلم الآلي ذات القاعدة الواحدة (One Rule Machile Learning).


ليسب (Lisp)

تعد ليسب (Lisp) واحدة من أقدم لغات البرمجة في العالم، بدأ تطويرها في عام 1958م، لمعالجة القوائم (list processing) فهي من اسمها Lisp اختصار لـ list processing، وبحلول عام 1962م، تطورت ليسب بمساعدة جون مكارثي، لتصبح قادرة على معالجة مشاكل الذكاء الاصطناعي، وبالرغم من أنها قادرة تمامًا على التعامل مع مشاكل الذكاء الاصطناعي وتطوير حلول مبتكرة في المجال، إلّا أنها ليست شائعة كثيرًا بين المبرمجين، نظرًا لصعوبة تركيبها ومكتباتها المعقدة.


وتتميز لغة البرمجة ليسب (Lisp) ببعض المميزات التي تجعل منها من اللغات المستخدمة في الذكاء الاصطناعي، منها:

  • النماذج الأولية السريعة (Rapid prototyping).
  • إنشاء كائن ديناميكي.
  • تنفيذ هياكل البيانات كبرامج.
  • تعديل البرامج كبيانات.
  • (garbage collection).


سي بلس بلس (C ++)

تستخدم لغة البرمجة سي بلس بلس (C ++) في بعض تطبيقات الذكاء الاصطناعي، على الرغم من كونها لغة منخفضة المستوى، أي أنها تعمل بشكل جيد مع الأجهزة والآلات، وبالتالي فهي أقرب للغة الآلة، لذلك قد يجد بعض المبرمجين بعض الصعوبة في فهمها، ولكن من الناحية العملية، فإن قدرة C ++ على البرمجة منخفضة المستوى تجعلها اللغة المثالية للتعامل مع نماذج الذكاء الاصطناعي في الإنتاج، حيث يمكن من خلالها بناء شبكات عصبية من الصفر، وترجمة كود المستخدم إلى شيء يمكن للآلات فهمه، لذلك تم بناء العديد من مكتبات التعلم الآلي الأكثر شهرة باستخدام C ++، ولهذه الأسباب، لا تزال C ++ تحظى باهتمام كبير في بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي.


المراجع

  1. ↑ "Languages used in Artificial Intelligence", javatpoint, Retrieved 12/1/2023. Edited.
  2. ↑ "8 Best Programming Languages for AI Development in 2022", trio, Retrieved 12/1/2023. Edited.
  3. ↑ "Top 6 AI Programming Languages to Learn in 2023", berkeley, Retrieved 12/1/2023. Edited.