هیچ دوره ای در سبد آموزش شما وجود ندارد
مقدمه
چگونه پروژه های هوش مصنوعی میتوانند به نوآوریهای فوق العادای منجر شوند؟ هوش مصنوعی با توسعه فناوری، رشد زیادی را در مشاغل ایجاد کرده و این پیشرفتها در هوش مصنوعی بدون زبانهای برنامه نویسی هرگز امکان پذیر نمیشد. در این مقاله قرار است با برنامه نویسی هوش مصنوعی در جاوا و دیگر زبانها آشنا شوید. اما قبل از آن اگر علاقه مند به یادگیری مفاهیم پایه هوش مصنوعی هستید دوره رایگان آموزش هوش مصنوعی میتواند در این راه برایتان مفید باشد.
امروزه، الگوریتم های هوش مصنوعی کاملا واقعی هستند و اهداف عملی مختلفی را دنبال میکنند و میدانید که یک توسعه دهنده از زبانهای برنامه نویسی مختلفی در یک پروژه هوش مصنوعی استفاده میکند.
هوش مصنوعی چیست
تلاش برای ایجاد یک مغز مصنوعی از روند طبیعی مغز انسان الهام گرفته شده است. به تدریج، این ایده به یک مفهوم علمی تبدیل و باعث ایجاد فناوری های هوشمند شد.
نمونه های هوش مصنوعی را میتوانید در بسیاری از کتابها و فیلمهای علمی تخیلی پیدا کنید. هم اکنون، توسعه دهندگان هوش مصنوعی در سراسر جهان نتایج خوبی کسب کرده اند. اما هنوز هم قدرت فناوری هوش مصنوعی قابل تصور نیست.
هوش مصنوعی شامل چندین تکنولوژی از قبیل: یادگیری ماشین و استدلال، شبکه های عصبی، پردازش زبان طبیعی (NLP)، بیومتریک، دیجیتال تویینز، بینایی رایانه ای، تشخیص صدا و موارد دیگر است.
این فناوری ها میتوانند تقریبا در هر صنعت، با ایجاد تغییرات چشمگیر و ایجاد مدلهای جدید تجاری، به کار گرفته شوند. کاربرد عملی هوش مصنوعی در سازمانهای مختلف را میتوان به سه دسته شامل: خدمات و محصولات، فرآیندها و بینشها تقسیم کرد.

جاوا یکی از بهترین زبانهای برنامه نویسی هوش مصنوعی
هنوز یک زبان واحد و منفرد برای برنامه نویسی هوش مصنوعی اختراع نشده است. اما در بسیاری از موارد، مزایای برنامه نویسی هوش مصنوعی در جاوا، برای افراد محبوبیت ایجاد میکند. به طور کلی، یکی از محبوبترین و معمولا قابل استفادهترین زبان برای برنامه نویسان هوش مصنوعی، جاوا است.
اگر برنامه نویسی هوش مصنوعی در جاوا را بررسی کرده باشید، میدانید که بیشتر راه حل های یادگیری ماشین،ایجاد سیستمهای خبره، پردازش زبان آماری، شبکههای عصبی، الگوریتمهای هیستوریک و ژنتیک، الگوریتمهای جستجو، پیاده سازی منطق و استدلال، سیستمهای چند روبات و برنامه نویسی ژنتیک در آن استفاده شده اند.
میدانیم که یادگیری زبان برنامه نویسی جاوا آسان است. Java، جدا از عملکرد خوب و قابلیتهای بالا، ویژگیهای دیگری از قبیل: شی گرا بودن، داشتن پلتفرم مستقل، امنیت بالا و قدرتمند بودن را دارد.
اگر در حال کار بر روی یک پروژه هوش مصنوعی هستید و در مورد بهترین زبان برنامه نویسی برای هوش مصنوعی در تردید هستید، در اینجا همه چیزهایی که لازم است بدانید، وجود دارد.

مزایای برنامه نویسی هوش مصنوعی در جاوا
میدانیم که چگونه هوش مصنوعی با الگوریتمهای متعدد ارتباط دارد و Java نیز این امکان را دارد که انواع مختلف الگوریتم ها را کدگذاری کند. ابزارهای موجود در جاوا، گرافیک و رابط های جذابی را ایجاد می کند و تعداد زیادی کتابخانه هوش مصنوعی نیز دارد.
جاوا شیگرا و مقیاس پذیر است که از ویژگیهای ضروری برای پروژههای هوش مصنوعی است. فناوری ماشین مجازی، Java را قابل حمل، قابل نگهداری و شفاف سازی میکند. همچنین جاوا این امکان را برای شما فراهم میکند که یک نسخه برنامه واحد بسازید که در تمام سیستم عاملهای پشتیبانی شده از جاوا، اجرا شود.
برخی از ویژگیهای قابل توجهی که جاوا به هوش مصنوعی ارائه میدهد عبارتند از:
- خطایابی آسان
اگر توسعه دهنده Java هستید، اشکال زدایی باید یکی از مهارتهای شما باشد. برنامه های اشکال زدایی جاوا به راحتی در دسترس هستند و استفاده از آنها نیز آسان است.
- الگوریتمهای رمزگذاری آسان و کارایی بالا
جاوا سریعتر از سایر زبانهای برنامه نویسی سنتی است و با استفاده از کامپایلری دقیق، کارایی بالایی را ارائه میدهد.
- ساده سازی کارها و پروژه های بزرگ
Java به طور موثر برای توسعه پروژه در مقیاس بزرگ مورد استفاده قرار میگیرد. میتوانید به کتابخانه و اکوسیستم ابزار در جاوا دسترسی پیدا کنید که بسیار جامع است.
- توسعه هوشمند محصول
جاوا دارای یک جمع کننده زباله است که به طور خودکار داده های بی فایده را حذف میکند و Swing و Standard Widget Toolkit را در خود جای داده است.
- متنوع، شفاف و آسان برای نگهداری
کد جاوا بایت را میتوان به هر سیستم عاملی منتقل کرده و به راحتی پشتیبانی نمود.
- جاوا دارای یک جامعه جهانی بزرگ از توسعهدهندگان است
جامعه Java میلیونها عضو در سراسر جهان دارد. اگر مبتدی هستید، میتوانید به راحتی آن را بیاموزید و راه حلهای موثر دریافت کنید، زیرا همیشه شخصی وجود دارد که میتواند به سوالات شما پاسخ دهد. آموزش های آنلاین رایگان نیز به راحتی در یادگیری جاوا کمکتان میکنند.

معایب برنامه نویسی هوش مصنوعی در جاوا
بعد از بررسی مزایای برنامه نویسی هوش مصنوعی در جاوا، باید واقع گرا بود و معایب آن را هم بیان نمود، که به شرح زیر است:
- جاوا کندتر از C++ است.
هنگام اجرا در سیستم عاملهای قدیمی، نیاز به تغییر دارد.
- زبان هوش مصنوعی نابالغی است.
هیچ زبانی نمیتواند ارزش ایده آل وقت و تلاش شما را ارائه دهد، اما Java برخلاف ناپختگی هایش، برای رسیدن به کمال تلاش شایانی میکند.
برنامه نویسی هوش مصنوعی در جاوا مزایای بیشتری نسبت به معایب آن دارد که پیشتر به آن پرداختیم. بنابراین میتوانید با خیال راحت از آن برای تولید محصولات هوشمند استفاده کنید.
برنامه نویسی هوش مصنوعی در جاوا یا پایتون
نقش زبانهای برنامه نویسی در رشد هوش مصنوعی محوری است. اماانتخاب بین زبانهای برنامه نویسی هم غالبا گیج کننده است. اگر هنوز در مورد دلیل یادگیری برنامه نویسی هوش مصنوعی با پایتون یا Java سردرگم هستید، بدانید هر زبان مزایای خاص خود را دارد.
ما میدانیم که پروژه های هوش مصنوعی را نمیتوان با استفاده از یک زبان برنامه نویسی واحد پیش برد. پایتون برای یادگیری ماشین، هوش مصنوعی و علم داده مناسبتر است. توسعه دهندگان هوش مصنوعی پایتون را به جاوا ترجیح میدهند به دلیل سهولت استفاده، دسترسی و سادگی.
جاوا عملکرد بهتری نسبت به پایتون دارد در مقابل پایتون به کد کمتری احتیاج دارد و حتی در صورت وجود اشکال یا باگ در کد شما میتواند آن را کامپایل کند. از طرف دیگر، Java همزمانی را بهتر از پایتون اداره میکند. یکی از دلایل اصلی استفاده گسترده از پایتون سهولت استفاده از آن برای افراد مبتدی است و همچنین برای نمونه سازی سریع مناسبتر از جاوا است. با این حال، زبان جاوا هم موقعیت خود را تثبیت کرده است.
به طور خلاصه، پایتون به جاوا برای پروژه های هوش مصنوعی از جمله بهرهوری توسعه دهندهها، انعطاف پذیری زبان، پشتیبانی از کتابخانه، پشتیبانی جامع و سهولت یادگیری ارجح است.
البته این را هم در نظر داشته باشید که انتخاب اینکه برنامه نویسی هوش مصنوعی در جاوا باشد یا پایتون، به مهارت و دانش تخصصی شما نیز بستگی دارد.
دیگر زبانهای برنامه نویسی هوش مصنوعی و موارد استفاده از آنها
در میان طیف گستردهای از زبانهای برنامه نویسی، هم زبانهای ویژهای وجود دارند که برای فناوریهای خاص هوش مصنوعی مورد استفاده قرار میگیرند و هم زبانهای عمومی دیگری که برای توسعه معمول هوش مصنوعی بیشتر استفاده میشوند. انتخاب زبان برنامه نویسی به نیازهای عملکردی نرم افزار هوش مصنوعی مورد نیاز نیز بستگی دارد.
بیایید فقط روی برنامه نویسی هوش مصنوعی در جاوا تمرکز نکنیم و با انواع آن زبانها آشنا شویم.
زبانهای تخصصی
IPL ( زبان پردازش اطلاعات ) اولین زبان سطح بالا بود که برای اهداف هوش مصنوعی در سال 1956 ایجاد شد. توسعه دهندگان مدرن از برخی ویژگیهای IPL مانند لیستها، بازگشت، عملکردهای مرتبه بالاتر، نمادها و مولدها استفاده می کنند.
AIML ( زبان نشانهگذاری هوش مصنوعی ) مبتنی بر XML است و برای ساخت عوامل زبان طبیعی استفاده میشود. این شامل دسته هایی است که حاوی الگوهای ورودی کاربر و الگوهای پاسخهای احتمالی است.
Smalltalk یک زبان برنامه نویسی شی گرا با شیوهای فوق العاده ساده است که در دهه 1970 ایجاد شده و برای برنامه نویسی هوش مصنوعی مورد استفاده قرار گرفت. امروزه Smalltalk هنوز در بین توسعه دهندگان محبوب است و به طور منظم کتابخانه هایی را برای شبکه های عصبی، NLP، پردازش تصویر، الگوریتمهای ژنتیک و موارد دیگر منتشر میکند.
زبانهای عمومی
پایتون در میان زبانهای توسعه هوش مصنوعی پیشتاز است. پایتون دارای شیوهای ساده و سطح بالا و تعداد زیادی کتابخانه است. پایتون از سبکهای برنامه نویسی شی گراو عملکردی، پشتیبانی میکند. با استفاده از پایتون، میتوانید شبکه های عصبی و راه حل های یادگیری ماشین را کاملا بسازید، همچنین الگوریتم های آزمون را بسازید و مسائل NLP ( ویکی پدیا ) را حل کنید.

LISP دومین زبان برنامه نویسی سطح بالا در جهان است. به دلیل ویژگیهای منحصر به فرد خود، هنوز هم به طور گسترده در پروژه های یادگیری ماشین و منطق استقرایی استفاده میشود
Prolog یک زبان برنامه نویسی رمزگذاری است، به این معنی که منطق هر برنامه ای توسط حقایق و قوانین توصیف میشود. در زمینه هوش مصنوعی، Prolog میتواند سیستمهای خبره و برنامه های منطقی برای حل مشکلات را ایجاد کند. ویژگیهای اصلی آن عبارتنداز تطبیق الگو، ساختار داده ها بر اساس درخت، نمونه سازی سریع و عقب راندن خودکار.
C++ یکی از سریعترین زبانهاست و میتواند بدون نقص با برنامه های هوش مصنوعی پرسرعت، متناسب باشد. C++ بر اساس اصول شی گرا کار میکند و سطح بالایی از کتابخانهای که بیشتر برای یادگیری ماشین و ایجاد شبکه عصبی استفاده میشود، فراهم میکند.
در برخی موارد، Java به زبانهای دیگر می بازد. در مقایسه با ++C سرعت اجرا کندتر و زمان پاسخگویی بالاتری دارد. اگرچه جاوا چند پلتفرم است، اما برای کار در سیستم عامل های قدیمی به تنظیمات قابل توجهی از نرم افزار و سخت افزار نیاز دارد. از هم اکنون، جاوا یک زبان هوش مصنوعی نابالغ است و پیشرفت های مداوم در حال انجام است.
نحوه برنامه نویسی هوش مصنوعی در جاوا
برای شروع پیاده سازی هوش مصنوعی، باید دانش اولیه الگوریتمها و مفاهیم سنتی را داشته باشید.آنها را از طریق دوره های آنلاین، کتابهای تخصصی و وب سایتها به راحتی میتوانید یاد بگیرید.
پیشینه نظری هوش مصنوعی برای استفاده از کتابخانه های هوش مصنوعی Java ضروری است و برای توسعه دهندگان بسیار مفید است.
کتابخانه های برنامه نویسی هوش مصنوعی در جاوا
تعداد زیادی کتابخانه هوش مصنوعی جاوا وجود دارد که میبایست برای برنامه نویسی هوش مصنوعی در جاوا با آنها آشنا شوید. نگاهی به لیست فریمورکها و پلتفرمهای محبوب در آنها میاندازیم.
- برای سیستم های خبره
Apache Jena: چارچوبی برای ایجاد برنامه های وب و داده های مرتبط است.
PowerLoom: بستری برای ساخت برنامه های دانش بنیان و سیستمهای استدلال است.
d3web: یک موتور استدلال با الگوریتم های زیادی برای حل مشکلات داده شده است.
Eye: موتور استدلال برای انجام استدلال نیمه عقب مانده است.
Tweety: مجموعهای از چارچوبها برای جنبه های منطقی هوش مصنوعی و بازنمایی دانش است.
- برای شبکه های عصبی
Neuroph: یک چارچوب منبع باز برای ایجاد شبکه عصبی.
Deeplearning4j: کتابخانه یادگیری عمیق برای JVM که همچنین API را برای ایجاد شبکه عصبی فراهم میکند.
- برای پردازش زبان طبیعی
Apache OpenNLP: مجموعهای برای پردازش متن زبان طبیعی است.
Stanford CoreNLP: چارچوبی برای انجام وظایف NLP فراهم میکند.
- برای یادگیری ماشین
Java-ML: مجموعهای از الگوریتمهای یادگیری ماشین است.
RapidMiner: یک پلتفرم علوم داده است که الگوریتم های یادگیری ماشین را از طریق GUI و Java API فراهم کرده است.
Weka: مجموعهای از الگوریتم های یادگیری ماشین است.
Encog: مجموعهای از الگوریتم های پیشرفته را شامل میشود.
- برای الگوریتمهای ژنتیک
Jenetics: الگوریتم پیشرفته ژنتیکی را شامل میشود.
Watchmaker: چارچوبی برای پیاده سازی الگوریتمهای ژنتیک است.
ECJ 23: یک چارچوب تحقیقاتی با پشتیبانی از الگوریتمهای ژنتیک است.
JGAP: یا بسته الگوریتمهای ژنتیکی Java، یک جز برنامه نویسی ژنتیکی است.
Eva: یک چارچوب الگوریتم تکاملی ساده OOP است.
- برای برنامه نویسی خودکار
Spring Roo: ابزاری ساده برای توسعه است.
Acceleo: یک تولید کننده کد برای Eclipse است که از مدلهای EMF کد ایجاد میکند.
حرف آخر
ضمن آشنایی با انواع زبانهای برنامه نویسی برای هوش مصنوعی، با برنامه نویسی هوش مصنوعی در جاوا آشنایی مختصری پیدا کردیم. اما هیچ پاسخ قطعی در مورد اینکه چه زبان برنامه نویسی برای پروژه های هوش مصنوعی بهتر است وجود ندارد. زبانهای برنامه نویسی که برای ساختن برنامه های شناختی استفاده می شوند به طور قابل توجهی متفاوت هستند. هر زبان با در نظر گرفتن نیازهای مختلف فناوریهای هوش مصنوعی ایجاد میشود.با این وجود، برنامه نویسی هوش مصنوعی در جاوا را میتوان به عنوان موردی بسیار خوب در نظر گرفت. جاوا بیشتر ویژگیهای لازم را برای توسعه هوشمند محصول ارائه میدهد.
اگر قصد دارید با معرفی فناوریهای هوشمند فرآیندهای کسب و کار خود را خودکار کنید یا میخواهید محصولات هوشمند ایجاد کنید، از هم اکنون کار را شروع کنید.
لطفا برای کیفیت مطلبی که خواندید برای ما نظراتتان را ارسال کنید و با این کار ما را در نوشتن مقاله های بهتر ترغیب نمایید.