Theo báo cáo mới nhất của công ty kiểm toán PricewaterhouseCoopers (PwC), nhờ trí tuệ nhân tạo, GDP toàn cầu dự kiến sẽ tăng 14% vào năm 2030 (tương đương 15,7 nghìn tỷ đô la Mỹ). Điều này làm cho AI trở thành cơ hội kinh doanh quan trọng nhất trong nền kinh tế ngày nay.
Nếu bạn muốn tận dụng cơ hội này, bạn có thể muốn biết bắt đầu từ đâu. Cách nhanh nhất cho sự nghiệp AI, hoặc ngôn ngữ lập trình tốt nhất cho AI là gì? Không có câu trả lời dứt khoát, nhưng nhiều trang web kỹ thuật cung cấp đề xuất cho 5 ngôn ngữ lập trình sau:
1. Python
Python đi đầu trong phát triển AI vì những lý do sau:
Nhu cầu nhiều hơn Ít mã hơn. Trí tuệ nhân tạo có nhiều thuật toán. Có thể khó kiểm tra tất cả. Do đó, Python thường rất hữu ích. Ngôn ngữ có phương pháp “thử nghiệm trong khi mã hóa” có thể làm giảm thử nghiệm.
Thư viện tích hợp. Thư viện Python rất phù hợp cho các nhà phát triển AI. Ví dụ: Pybrain cho máy học, Numpy cho máy tính khoa học và Scipy cho máy tính tiên tiến.
Linh hoạt và độc lập. Ưu điểm của ngôn ngữ này là nó có thể hoạt động trên các hệ điều hành khác nhau và thực hiện một số sửa đổi cho mã. Điều này có thể giúp bạn tiết kiệm thời gian vì bạn không cần phải kiểm tra thuật toán trên từng hệ điều hành riêng lẻ. Cộng đồng người dùng Python rất tích cực – bạn có thể tìm các nhà phát triển có kinh nghiệm hơn để giúp giải quyết các vấn đề. Sự phổ biến của Python ngày càng tăng. Có nhiều khóa học, dự án và bài viết mã nguồn mở sẽ giúp bạn thành thạo ngôn ngữ ngay lập tức.
2. C ++
C ++ là một lựa chọn đáng tin cậy cho các nhà phát triển AI. Đầu tiên, Google sử dụng ngôn ngữ để tạo thư viện TensorFlow. Mặc dù hầu hết các nhà phát triển đã chuyển sang các ngôn ngữ lập trình “dễ dàng hơn” như Python, C ++ vẫn có nhiều chức năng AI cơ bản được tích hợp. Ngoài ra, nó là sự lựa chọn cho chẩn đoán AI tiên tiến.
Để sử dụng C ++ để phát triển thuật toán AI, bạn phải là nhà phát triển thực sự có kinh nghiệm.
Python đứng ở giai đoạn đầu phát triển AI-. -3. Lisp
Lisp là một trong những ngôn ngữ lâu đời nhất và phù hợp nhất để phát triển AI. Nó được phát minh vào năm 1958 bởi John McCarthy, cha đẻ của trí tuệ nhân tạo.
Lisp có chức năng mạnh mẽ của riêng mình. Ví dụ, Lisp cho phép bạn dễ dàng viết mã tự sửa đổi. Hoặc, bạn có thể mở rộng ngôn ngữ theo cách phù hợp nhất với một khu vực cụ thể, từ đó tạo ra một ngôn ngữ dành riêng cho tên miền. Java
là một trong những ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất trong phát triển toàn cầu và nó cũng là ngôn ngữ phù hợp để phát triển AI. Do các quy định GDPR và cân nhắc bảo vệ dữ liệu chung, điều quan trọng là phải đảm bảo an toàn cho dữ liệu của khách hàng. Java cung cấp tính linh hoạt để tạo các môi trường máy khách khác nhau, từ đó bảo vệ thông tin cá nhân.
Hệ sinh thái mạnh mẽ. Nhiều dự án nguồn mở được viết bằng Java. So với các ngôn ngữ khác, ngôn ngữ đã thúc đẩy sự phát triển rất nhiều.
Cộng đồng ấn tượng. Có nhiều nhà phát triển và chuyên gia Java có kinh nghiệm sẵn sàng chia sẻ kiến thức và chuyên môn của họ. Ngoài ra, bạn có thể sử dụng nhiều dự án và thư viện nguồn mở để học phát triển AI.
5. Prolog
Prolog là một lựa chọn ít phổ biến hơn so với 4 tùy chọn trên. Tuy nhiên, Prolog vẫn hữu ích cho các nhà phát triển AI. Hầu hết người mới nhận ra rằng đây là ngôn ngữ thực tế để thể hiện mối quan hệ và mục tiêu:
Bạn có thể khai báo các sự kiện và tạo quy tắc dựa trên các sự kiện này. . Điều này cho phép các nhà phát triển trả lời và giải thích các truy vấn khác nhau.
Prolog là một ngôn ngữ đơn giản cho một số loại phát triển giải quyết vấn đề. Một tin tốt khác là Prolog hỗ trợ backspace, do đó việc quản lý tổng thể thuật toán dễ dàng hơn.
Nguyễn Chương