5 ngôn ngữ lập trình tốt nhất dành cho phát triển AI

Trí tuệ nhân tạo là một lĩnh vực rộng lớn và có nhiều khía cạnh cần phải tìm hiểu, nên thật khó để có thể nói ngôn ngữ lập trình nào là phù hợp với nó nhất. Rõ ràng, hiện nay có rất nhiều ngôn ngữ có thể được sử dụng, nhưng không phải tất cả đều mang đến cho bạn những giá trị tốt nhất về mặt thời gian và nỗ lực. Và không có câu trả lời đích xác nào cho câu hỏi ngôn ngữ lập trình nào bạn nên sử dụng cho dự án AI của mình.

Với sự hỗ trợ của trang Learn Page này, bạn có thể chọn cho mình một ngôn ngữ lập trình phù hợp để bắt đầu. Dưới đây là 5 ngôn ngữ tốt nhất:

Python

Python là một trong những ngôn ngữ lập trình được sử dụng phổ biến nhất trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo nhờ vào tính đơn giản của nó. Nó có thể được sử dụng một cách trơn tru với các cấu trúc dữ liệu và các thuật toán AI được sử dụng thường xuyên khác.

Sự lựa chọn Python dành cho các dự án AI cũng xuất phát từ thực tế là Python có nhiều library hữu ích có thể được sử dụng trong AI. Ví dụ: Numpy mang đến khả năng tính toán khoa học (scientific computation), Scypy thì dành cho tính toán tiên tiến (advanced computing) và Pybrain thì dành cho máy học (machine learning) trong Python.

Bạn cũng sẽ không gặp phải bất kỳ vấn đề nào khi tìm hiểu về Python cho các dự án AI vì hiện nay có rất nhiều nguồn học trực tuyến dành cho bạn.

Java

Java cũng là một lựa chọn tuyệt vời. Nó là một ngôn ngữ lập trình theo hướng đối tượng chú trọng đến việc cung cấp các tính năng cấp cao cần thiết trong quá trình thực hiện dự án AI, nó khả chuyển (portable), và có bộ thu dọn rác (garbage collection) gắn liền. Cộng đồng Java cũng là một điểm cộng vì khi bạn có bất kỳ thắc mắc hay vấn đề nào, thì cũng sẽ có nhiều người có thể giúp đỡ bạn.

Java cũng là một lựa chọn tốt khi mà nó giúp bạn code các thuật toán dễ dàng khi mà AI có rất nhiều thuật toán. Ngoài ra Java còn có khả năng mở rộng và đây là một tính năng cần phải có trong các dự án AI.

Lisp

Lisp cũng là một lựa chọn khác dành cho dự án AI bởi vì các khả năng prototyping (tạo mẫu) tuyệt vời của nó và sự hỗ trợ của nó đối với symbolic expression (biểu thức ký hiệu). Nó là một ngôn ngữ lập trình mạnh và được sử dụng trong các dự án AI lớn như Macsyma, DART, và CYC.

Ngôn ngữ Lisp phần lớn được sử dụng trong Máy học (Machine learning)/ILP sub-field bởi vì cấu trúc ký hiệu (symbolic structure) và tính khả dụng của nó.

Prolog

Prolog xếp ngang hàng với Lisp khi nhắc đến sự hữu ích và tính khả dụng. Theo tài liệu Prolog Programming for Artificial Intelligence, Prolog là một trong những ngôn ngữ lập trình có một số cơ chế cơ bản mà sẽ cực kỳ hữu ích trong lập trình AI. Ví dụ: nó mang đến đối sánh mẫu (pattern matching), quay lui tự động (automatic backtracking), và các cơ chế cấu trúc dữ liệu dạng cây (tree-based data structuring mechanisms). Kết hợp những cơ chế này sẽ mang đến cho bạn một framework linh hoạt trong quá trình làm việc.

Prolog được sử dụng bao quát trong các hệ chuyên gia (expert system) của AI và cũng rất hữu ích khi thực hiện các dự án y tế.

C++

C++ là ngôn ngữ lập trình nhanh nhất trên thế giới. Khả năng giao tiếp với phần cứng cho phép các nhà phát triển cải thiện thời gian thực thi chương trình. C + + vô cùng hữu ích cho các dự án AI có sự nhạy cảm về thời gian (time-sensitive). Ví dụ các công cụ tìm kiếm có thể sử dụng C + + rộng rãi.

Đối với AI, C + + có thể được sử dụng cho các kỹ thuật thống kê AI như trong neural network. Các thuật toán cũng có thể được viết bao quát bằng C ++ để tăng tốc độ thực thi, và AI trong các trò chơi hầu hết được code bằng C ++ để thực thi nhanh hơn và thời gian phản hồi cũng nhanh hơn.

Kết luận

Việc lựa chọn ngôn ngữ lập trình cho dự án AI của bạn phụ thuộc rất nhiều vào sub-field. Do đó trước khi bạn chọn một ngôn ngữ lập trình nào đó, phải đảm bảo rằng nó có thể sử dụng bao quát và không cục bộ. Trong số các ngôn ngữ ở trên, thì Python là lựa chọn hàng đầu cho các dự án AI. Lisp và Prolog cũng được sử dụng bởi một số nhóm nhất định. Java và C ++ cũng rất hữu ích vì những lợi ích mà chúng mang lại.

Theo Techtalk.vn