بقلم: د.جاسم حاجي
يعد الذكاء الاصطناعي أسرع بشكل كبير في اتخاذ قرارات الأعمال بناءً على المدخلات من مصادر مختلفة (مثل مدخلات العملاء أو البيانات المجمعة). يمكن أن يكون الذكاء الاصطناعي بمثابة روبوتات محادثة، في تطبيقات الهاتف والويب، وفي أدوات تحليلية لتحديد الأنماط التي يمكن أن تعمل على تحسين الحلول لأي عملية معينة، والقائمة تطول. في الواقع، هناك القليل جدًا الذي لا يستطيع الذكاء الاصطناعي تعزيزه.
ولكن لتوظيف الذكاء الاصطناعي في أنظمة وخدمات شركتك، ستحتاج إلى مهندسي برمجيات على قدر المهمة. علاوة على ذلك، سيحتاج هؤلاء المطورون إلى معرفة أفضل اللغات لاستخدامها في الذكاء الاصطناعي.
ما هذه اللغات؟ هناك العديد من الأشياء التي يمكن أن تحقق أحلامك في التكامل مع الذكاء الاصطناعي. دعنا نتعمق ونلقي نظرة على بعض من أفضل اللغات المتاحة للذكاء الاصطناعي.
Python
على الرغم من أن لغة Python تم إنشاؤها قبل أن يصبح الذكاء الاصطناعي أمرًا حيويا للشركات، إلا أنها واحدة من أكثر اللغات شيوعًا للذكاء الاصطناعي. وهي اللغة الأكثر استخدامًا للتعلم الآلي (والتي تعيش تحت مظلة الذكاء الاصطناعي)، فأحد الأسباب الرئيسية لشعبية Python في تطوير الذكاء الاصطناعي هو أنه تم إنشاؤه كأداة قوية لتحليل البيانات وكان دائمًا شائعًا في مجال البيانات الضخمة.
Lisp
كان Lisp موجودًا منذ الستينيات وقد تم استخدامه على نطاق واسع في البحث العلمي في مجالات اللغات الطبيعية، وبراهين النظرية، ولحل مشاكل الذكاء الاصطناعي. تم إنشاء Lisp في الأصل كتدوين رياضي عملي للبرامج، لكنه أصبح في النهاية الخيار الأفضل للمطورين في مجال الذكاء الاصطناعي.
Java
تعد لغة Java مهمة للذكاء الاصطناعي، فأحد أسباب ذلك هو مدى انتشار اللغة في تطوير تطبيقات الأجهزة المحمولة. وبالنظر إلى عدد تطبيقات الجوال التي تستفيد من الذكاء الاصطناعي، فهي تطابق المثالي.
C++
هي لغة أخرى كانت موجودة منذ بعض الوقت، لكنها لا تزال منافسًا شرعيًا لاستخدامات الذكاء الاصطناعي. وذلك بسبب مدى مرونة اللغة، ما يجعلها مناسبة تمامًا للتطبيقات كثيفة الاستخدام للموارد. C ++ هي لغة منخفضة المستوى توفر معالجة أفضل لنموذج الذكاء الاصطناعي في الإنتاج. وعلى الرغم من أنها قد لا تكون الخيار الأول لمهندسي الذكاء الاصطناعي، فلا يمكن تجاهل أن العديد من مكتبات التعلم العميق والتعلم الآلي مكتوبة بلغةC ++.
R
قد لا تكون لغة R هي اللغة المثالية للذكاء الاصطناعي، لكنها رائعة في حل مشكلة الأعداد الكبيرة جدًا، ما يجعلها أفضل من لغة Python على نطاق واسع. ومع البرمجة الوظيفية المضمنة في R، والحساب المتجه، والطبيعة الموجهة إلى الكائنات، فإنها تجعل لغة قابلة للتطبيق في الذكاء الاصطناعي.
Julia
هي واحدة من أحدث اللغات في القائمة وقد تم إنشاؤها للتركيز على أداء الحوسبة في المجالات العلمية والتقنية. حيث تتضمن Julia العديد من الميزات التي تنطبق مباشرة على برمجة الذكاء الاصطناعي.