Bạn là một người có niềm đam mê với trí tuệ nhân tạo (AI – artificial intelligence) và đang phân vân không biết nên chọn ngôn ngữ lập trình nào cho dự án AI của mình? Vậy thì, trong khuôn khổ bài viết hôm nay, chúng tôi xin giới thiệu đến với các bạn top 5 ngôn ngữ lập trình hay nhất dành cho phát triển AI.
Bạn đang xem: Ngôn ngữ lập trình trí tuệ nhân tạo
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.
Nếu bạn quan tâm đến AI, hay đang làm các dự án AI của riêng mình, thì bạn sẽ cần biết những ngôn ngữ lập trình AI phổ biến nhất là gì.Có khá nhiều ngôn ngữ lập trình AI và không có ngôn ngữ nào trong số đó có thể được gọi là “ngôn ngữ lập trình AI tốt nhất”. Tất cả chúng đều có ưu và nhược điểm, và hôm nay chúng mình cùng bàn luận về nó nhé!
LISP
LISP là ngôn ngữ lập trình AI lâu đời nhất. Nó là ngôn ngữ lập trình lâu đời thứ hai, chỉ sau Fortran. Thuật ngữ Trí tuệ nhân tạo (AI) được tạo ra bởi John Mc
Carthy, người đã phát minh ra LISP. Một nhà tiên phong khác là Marvin Minsky, người đã thành lập phòng thí nghiệm AI tại Đại học MIT (Mỹ).
Sự ra đời của LISP chính là tiền đề cho sự phát triển của ngành AI. LISP có những ý tưởng mới (if-then-else, construct, recursion), rất hữu ích để các lập trình viên có thể thể hiện những ý tưởng của mình. Nhờ vào lượng người dùng của LISP, nó đã trở thành một ngôn ngữ AI tiêu chuẩn. LISP là một ngôn ngữ lập trình AI rất linh hoạt và thường được gọi là “cách thông minh nhất để sử dụng sai máy tính”.
LISP đạt hiệu quả nhất trong việc giải quyết các chi tiết cụ thể. Nó thích ứng với giải pháp mà lập trình viên viết ra. Đó là điều khiến nó khác biệt với các ngôn ngữ AI khác. Ngày nay, nó chủ yếu được sử dụng cho các vấn đề logic quy nạp và học máy.
LISP đã tạo ra ảnh hưởng đến việc tạo ra nhiều ngôn ngữ lập trình AI, và đáng kể nhất là R và Julia.
Vì vậy, tại sao ngày nay mọi người không sử dụng LISP làm ngôn ngữ lập trình AI chính? Bởi vì mặc dù rất linh hoạt nhưng LISP có khá nhiều điểm yếu. LISP thiếu đi các thư viện nổi tiếng và các cú pháp kỳ lạ không thu hút được nhiều người là các yếu điểm chính. Vào thời kì sơ khai, LISP đã đi trước thời đại và đó là lý do tại sao nó đáng được nhắc đến trong danh sách lập trình AI này. Nhưng ngày nay chúng ta có nhiều giải pháp tốt hơn LISP.
Python
Python là một ngôn ngữ lập trình AI đã trở nên phổ biến rộng rãi hiện nay. Lý do chính cho sự thành công này đến từ cú pháp đơn giản, ít mã hóa hơn và một số lượng lớn các thư viện có sẵn. Cú pháp đơn giản có nghĩa là bạn có thể tập trung vào giá trị cốt lõi của lập trình, tư duy hoặc giải quyết vấn đề.
Các thư viện nổi tiếng có thể kể đến là Num
Py, Sci
Py, matplotlib, nltk, Simple
AI. Python là một ngôn ngữ lập trình AI mã nguồn mở. Đó là lý do tại sao nó có một lượng người hâm mộ khổng lồ trong cộng đồng các lập trình viên.
Trong khi các ngôn ngữ lập trình AI khác sử dụng dấu câu, thì Python sử dụng từ khóa tiếng Anh. Nó được thiết kế để người dùng có thể đọc được. Nó chỉ có một vài từ khóa và có cú pháp được xác định rõ ràng. Nếu bạn là sinh viên, bạn sẽ tiếp thu ngôn ngữ này một cách nhanh chóng.
Python hỗ trợ lập trình hướng đối tượng (OOP), kiểm tra dynamic, thu gom rác tự động và có thể được tích hợp với C ++, C, Java, Cobra và nhiều ngôn ngữ khác.
Điểm mấu chốt là Python được coi là ngôn ngữ lập trình AI tốt nhất vì tính đơn giản của nó.
C++
Bjarne Stroustrup đã phát triển C++ vào năm 1983 và nó giữ danh hiệu “ngôn ngữ lập trình nhanh nhất”. Thời gian rất quan trọng đối với các dự án AI và C++ là lựa chọn thông thường khi nói đến điều đó.
Các công cụ tìm kiếm thường sẽ sử dụng C++ để giảm thời gian phản hồi và các nhà phát triển game cũng tận dụng lợi thế của việc thực thi nhanh chóng này cho trò chơi của mình.
Vì C++ có cú pháp tương đối phức tạp nên nó có thể không phải là lựa chọn đầu tiên để lập trình AI, nhưng nếu bạn đang làm việc trong môi trường nhúng và không đủ tiền mua Máy ảo Java, thì đây là lựa chọn hoàn hảo cho bạn.
C++ cũng có những điểm trừ như thư viện tiêu chuẩn hạn chế và không hỗ trợ thu gom rác. Mặc dù bạn có khả năng kiểm soát hiệu quả hơn, nhưng các dự án C++ lớn rất khó duy trì và tốn nhiều thời gian để phát triển. Đó có thể là lý do chính tại sao hầu hết mọi người tránh C ++ trong lập trình AI.
Có một ứng dụng rất phổ biến của C++ trong lập trình AI và đó chính là Google Chrome. AI được sử dụng để tối ưu hóa và xếp hạng công cụ tìm kiếm.
Java
Java là ngôn ngữ lập trình được sử dụng rộng rãi nhất trên thế giới và là một trong những lựa chọn tốt nhất của lập trình AI. Do Công nghệ Máy ảo của mình, Java có thể triển khai dễ dàng trên các nền tảng khác nhau. Điều đó có nghĩa là sau khi nó được viết và biên dịch trên một nền tảng, bạn không phải biên dịch lại. Nó được gọi là nguyên tắc WORA (Once Written Read/Run Anywhere – Đọc một lần /Chạy mọi nơi).
Java có nhiều lợi thế trong vai trò một ngôn ngữ AI và điều quan trọng nhất là nó dễ sử dụng, gỡ lỗi nhanh, trình quản lý bộ nhớ di động và tự động. Java có kết hợp Swing và SWT, làm cho đồ họa và giao diện trông bóng bẩy và hiện đại.
Điểm trừ lớn nhất chính là tốc độ – Java chậm hơn C++, có nghĩa là thời gian phản hồi lớn hơn.
Cần lưu ý rằng Java là một ngôn ngữ lập trình AI chưa hoàn thiện. Nhưng ngày càng có nhiều hướng dẫn và sử dụng Java trong AI. Nếu bạn muốn bắt đầu học Java ngay bây giờ và bạn tìm kiếm “java tutorial” trên Google, bạn sẽ tìm thấy 450 triệu kết quả. Bạn sẽ có rất nhiều lựa chọn.
Java rất linh hoạt và có thể được sử dụng cho các hệ thống rô bốt, cảm biến và bộ máy học. Để bắt đầu triển khai AI với Java, bạn cần biết những kiến thức cơ bản về thuật toán và khái niệm. Có rất nhiều khóa học miễn phí hoặc trả phí, và có một số lượng lớn các thư viện sẵn có để giúp bạn làm mọi thứ dễ dàng hơn. Ưu điểm lấn át nhược điểm và công bằng mà nói, Java là một trong những ngôn ngữ lập trình AI tốt nhất.
Prolog
Prolog là một ngôn ngữ lập trình AI khác và là một trong những ngôn ngữ lâu đời nhất. Nó là viết tắt của “Programming in logic – Lập trình trong logic.” Nó được tạo ra vào những năm 1970 bởi một nhà khoa học máy tính người Pháp – Alain Colmerauer.
Trong lập trình Prolog AI, lập trình viên phải xác định các quy tắc, dữ kiện và mục tiêu cuối cùng. Sau khi lập trình viên thực hiện xong điều này, Prolog sẽ cố gắng tìm ra mối liên hệ giữa ba điều đó. Đây là một cách lập trình AI khác thường, và nó có những ưu điểm và nhược điểm riêng.
Việc xây dựng cơ sở dữ liệu thực sự dễ dàng và việc đối sánh mẫu cũng dễ dàng. Nó cũng có tích hợp tính năng xử lý danh sách. Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về Prolog, bạn sẽ tìm thấy nhiều tài nguyên trên Google. Nhưng nếu bạn xuất thân từ nền tảng C++, nó có thể là một ngôn ngữ kỳ lạ để học.
Xem thêm: Khi Nào Trẻ Nhỏ Có Nên Ăn Thịt Chó Không? ? Bổ Đấy Nhưng Bạn Có Nỡ Ăn Không?
Trở thành một lập trình viên logic không dành cho tất cả mọi người, nhưng Prolog là một ngôn ngữ lập trình AI tuyệt vời để học tập. Bạn sẽ nghĩ về các vấn đề theo cách hợp lý hơn là theo thủ tục. Có thể bạn sẽ không bao giờ xây dựng được thứ gì tuyệt vời trong Prolog, nhưng bạn có thể thử nhìn lập trình trên một góc nhìn mới với ngôn ngữ này.
Nếu bạn thích bài viết này, hãy tìm hiểu thêm về lập trình AI qua các bài blog của Got It nhé! Đặc biệt, nếu bạn muốn cùng chúng mình phát triển một sản phẩm AI quy mô toàn cầu vô cùng độc đáo và sáng tạo – Conversational AI, đừng ngần ngại ứng tuyển ngay tại: https://jobs.lever.co/gotit.