Rate this post

Trí tuệ nhân tạo AI có thể tư duy, suy nghĩ, học hỏi… như trí tuệ con người, nhưng xử lý dữ liệu ở mức rộng lớn hơn, quy mô hơn, hệ thống, khoa học và nhanh hơn so với con người. Bài viết dưới đây sẽ gợi ý một vài ngôn ngữ lập trình tốt nhất để phát triển hệ thống trí tuệ nhân tọa đầy thách thức này.

1.Python
Python đã tự chứng tỏ bản thân là một ngôn ngữ vô cùng thích hợp để phát triển AI. Một trong những lý do Python được yêu thích là nhờ sự đơn giản không cầu kỳ của nó. AI được cho là một lĩnh vực cực kỳ phức tạp, nên sẽ rất tuyệt vời nếu ngôn ngữ lập trình sử dụng đơn giản, dễ hiểu và dễ thực hiện.

Cú pháp của lập trình Python được đánh giá là dễ dàng học được bởi bất kỳ ai quan tâm đến lập trình. Python có một đường cong học tập rất ngắn (quá trình học tập, tích lũy kinh nghiệm và kết quả những tiến bộ đạt được).

Thêm một điều nữa khi nói đến việc xây dựng các dự án AI, Python có thời gian phát triển ngắn hơn so với các ngôn ngữ lập trình khác như C++. Python là một ngôn ngữ đa năng hỗ trợ các phong cách lập trình khác nhau. Chúng bao gồm hướng đối tượng, chức năng và lập trình thủ tục.

Ngành tài chính ngân hàng đang là đích ngắm của các Hacker

Ngoài ra ngôn ngữ này có rất nhiều thư viện hữu ích dùng được trong AI, có thể dử dụng nó một cách trơn tru với các cấu trúc dữ liệu và các thuật toán AI, tiêu biểu là Pybrain được sử dụng cho Machine learning và Numpy để thực hiện các tính toán phức tạp.

2. Lập trình R
Ngôn ngữ R được biết đến là một công cụ rất mạnh cho machine learning, thống kê và phân tích dữ liệu. R có thể chạy code mà không cần đến bất cứ compiler nào, cũng có thể thực hiện bất kỳ một phép tính, sơ đồ và công thức nào trên vectors… khi cần thiết.
Là ngôn ngữ lập trình đa dụng, R có một kho package phong phú và rất mạnh mẽ có thể được sử dụng để phát triển AI, ví dụ như G model, RODBC, Tm hay Class…

3. Smalltalk
Smalltalk là ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng đầu tiên, kiểu dữ liệu động, và có tính phản xạ được giới thiệu vào đầu năm 1970. Smalltalk có thể được sử dụng cho cả machine learning và trí tuệ nhân tạo. Ngôn ngữ này được thiết kế để đáp ứng mục tiêu cộng sinh giữa người và máy tính.

Smalltalk có một lượng fan khá lớn. Là một ngôn ngữ hướng đối tượng, Smalltalk cho phép thực hiện nhiệm vụ phức tạp theo cách dễ dàng và có tổ chức hơn. Nó hỗ trợ lập trình nhanh chóng và lặp đi lặp lại. Ngôn ngữ cũng làm cho nó dễ dàng hơn để đưa ra GUI và phát triển các nguyên mẫu.

Môi trường Smalltalk cho phép các mẫu MVC, thiết kế giao diện người dùng và đưa ra GUI hiệu quả.

4. Lisp
Lisp là một trong những ngôn ngữ lập trình lâu đời nhất và rất phù hợp để phát triển AI. Nói chính xác, ngôn ngữ được phát minh vào năm 1958 và dần dần trở thành ngôn ngữ chuyên dụng trong ngành trí tuệ nhân tạo ở Hoa Kỳ.

Lisp có khả năng prototyping (tạo mẫu) tuyệt vời và sự hỗ trợ của nó đối với symbolic expression (biểu thức ký hiệu) cũng rất phù hợp với AI. Đây cũng được xem là một ngôn ngữ lập trình mạnh, được sử dụng trong các dự án AI lớn như Macsyma, DART, và CYC.

Lisp có một chu trình phát triển độc đáo cho phép biên dịch lại các hàm và đánh giá tương tác các biểu thức. Hai tính năng này có thể có ích trong phát triển AI.

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

5. Prolog
Ngoài Lisp ra thì Prolog cũng là một ngôn ngữ được thiết kế đặc biệt để phát triển AI. Prolog có khá nhiều tính năng giúp nó trở thành một ngôn ngữ lý tưởng được sử dụng cho machine learning. Một số tính tăng nổi bật của ngôn ngữ này là 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 tính năng này trong quá trình làm việc sẽ mang đến cho bạn một framework linh hoạt trong quá trình làm việc, và nó được đánh giá là cực kỳ hữu ích trong lập trình dự án AI. Ngoài các dự án AI, Prolog còn được sử dụng trong việc xây dựng các hệ thống y tế.

Google Chrome tăng cường loại bỏ các phần mềm chặn quảng cáo

Bình luận