Trí tuệ nhân tạo ngày càng phát triển với khả năng tư duy, suy nghĩ, học hỏi… như con người. Nhưng quy mô và tốc độ xử lý dữ liệu lớn hơn. Và thật khó để có thể tìm được câu trả lời cho bài toán tìm ra ngôn ngữ lập trình phù hợp nhất với dự án AI của mình. Dưới đây Bút Thuê Media xin được đưa ra 5 ngôn ngữ lập trình tốt nhất để bạn đọc tham khảo:
Python
Python là một trong những ngôn ngữ lập trình được rất nhiều người dùng sử dụng hiện nay. Python có ưu thế là tính đơn giản trong sử dụng. Và thời gian phát triển của Python ngắn hơn các ngôn ngữ lập trình khác.
>>> Tham khảo bài viết: Trí tuệ nhân tạo với Python dùng để làm gì? 3 lý do bạn chọn Python
Ngôn ngữ này có thể được sử dụng phối hợp với các cấu trúc dữ liệu và thuật toán khác một cách trơn tru như Pybrain.
Python là sự lựa tốt nhất trong nhiều dự án. Bởi hệ thống ngôn ngữ này có nhiều library hữu ích và thích hợp trong AI.
Cụ thể, Pybrain được sử dụng cho máy học (machine learning). Numpy phục vụ cho việc tính toán khoa học (scientific computation). Hay Scipy ứng dụng trong tính toán tiên tiến (advanced computing).
Lập trình R
Một trong những công cụ mạnh nhất cho máy học, phân tích dữ liệu là ngôn ngữ R. Nó có thể thực hiện mọi phép tính hay sơ đồ, công thức trên vectors trong các trường hợp cần thiết. Hoặc có thể chạy code mà không cần sử dụng đến compiler.
Lập trình R là ngôn ngữ lập trình đa dụng. Nó có một kho package khổng lồ có thể áp dụng trong phát triển trí tuệ nhân tạo. Chẳng hạn như: RODBC, G model,.. Ngoài ra còn một số điểm mạnh khác ví dụ R cũng có nền tảng lập trình hướng đối tượng mạnh, nền tảng đồ họa cao,…
Lisp
Ngoài 2 ngôn ngữ lập trình trên, Lisp cũng là một ứng cử bạn nên thử. Lisp ban đầu có nhiệm vũ biểu diễn công thức toán chương trình máy tính. Sau đó được các nhà lập trình yêu thích trong nghiên cứu AI.
Lisp có khả năng prototyping (tạo mẫu) tốt và hỗ trợ đắc lực trong ứng dụng symbolic expression (biểu thức ký hiệu). Lisp được sử dụng rộng rãi trong nhiều dự án AI như CYC, DART, Macsyma, … Nó cũng được ứng dụng nhiều trong (Machine learning)/ILP sub-field bởi tính khả dụng.
Prolog
Tương tự như Lisp, Prolog khá phổ biến trong các dự án bởi sở hữu tính hữu ích và khả dụng. Với mục tiêu ra đời là xử lý ngôn ngữ tự nhiên, cú pháp và ngữ nghĩa của Prolog dễ hiểu, đơn giản. Nên Prolog được sử dụng rộng rãi trong xây dựng máy tính.
Các tính năng nổi bật của Prolog bao gồm: quay lui tự động (automatic backtracking), đối sánh mẫu (pattern matching). Hay cơ chế cấu trúc dữ liệu dạng cây (tree-based data structuring mechanisms). Khi các tính năng này kết hợp với nhau sẽ tạo nên một nền tảng linh hoạt trong lập trình các dự án AI.
Lĩnh vực được ứng dụng ngôn ngữ lập trình Prolog nhiều nhất là y tế. Điều này cho thấy tầm quan trọng của AI là vô cùng cần thiết đời sống, xã hội chúng ta.
C++
Nhắc đến C++, ta sẽ nghĩ ngay đến ngôn ngữ lập trình chạy nhanh nhất thế giới. C++ có khả năng dễ dàng giao tiếp với phần cứng có có hiệu suất cao và tiêu tốn ít tài nguyên. Do đó ngôn ngữ lập trình này được ứng dụng khá nhiều trong phát triển game hay các chương trình cần hiệu suất cao.
C++ còn được sử dụng nhiều trong lập trình hướng đối tượng. Nó cung cấp đầy đủ tính chất mà hướng đối tượng cần có. Chẳng hạn như: tính đóng gói, tính đa hình, tính kế thừa, tính trừu tượng. Ngoài ra, ngôn ngữ C++ cũng được sử dụng trong các kỹ thuật thống kê như Neural network.
>>> Có thể bạn quan tâm: Mô hình chuyển đổi số doanh nghiệp là sự đổi mới về tư duy nhận thức
Kết luận
Mỗi ngôn ngữ lập trình sẽ có những điểm mạnh riêng phù hợp với từng mục tiêu hướng đến của từng dự án AI khác nhau. Hy vọng là với những chia sẻ trên đây của Bút Thuê Media. Bạn đọc đã phần nào có hình dung cụ thể hơn về các ngôn ngữ lập trình. Từ đó có những lựa chọn cho dự án AI những ngôn ngữ lập trình phù hợp nhất.
Share