Ngôn ngữ lập trình AI khiến bạn trở thành chuyên gia trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo

Bạn sẽ cần biết những ngôn ngữ lập trình AI phổ biến nhất là gì nếu như bạn quan tâm đến AI, hay đang làm các dự án AI của riêng mình. Nếu bạn đang thắc mắc lập trình AI bằng ngôn ngữ gì thì câu trả lời là 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 trí tuệ nhân tạo tốt nhất”. Tất cả chúng đều có ưu và nhược điểm, và hôm nay chúng mình cùng bàn luận về nó nhé!

Ngôn ngữ lập trình AI – Python

Điểm cộng

Python được xem là một trong những ngôn ngữ lý tưởng nhất cho lập trình AI chính bởi sự đơn giản của nó, AI vốn đã rất phức tạp, vì vậy việc lựa chọn ngôn ngữ càng đơn giản càng giúp người học dễ dàng tiếp cận hơn. Bạn có thể sử dụng Python một cách dễ dàng cho các cấu trúc dữ liệu, thuật toán của AI, ngoài ra, Python cũng hỗ trợ rất nhiều những tiện ích khác cho lập trình AI.

Với nhiều thư viện hỗ trợ (library) hữu ích, AI trở thành ngôn ngữ tốt nhất cho các dự án AI trong thực tế. Một số thư viện của AI như Numpy cho phép bạn sử dụng những tiện ích giúp tính toán khoa học (scientific computation), hỗ trợ tính toán tien tiến (advanced computing) với Scypy, và một trong những thu viện được rất nhiều sự quan tâm của cộng đồng AI là Pybrain giúp bạn dễ dàng thực hiện máy học (machine learning), vì vậy Python càng khẳng định vị trí mình là ngôn ngữ dẫn đầu trong lập trình AI.

Có thể nói Python là một trong những ngôn ngữ giúp bạn học lập trình AI tốt nhất, không có để bạn có thể tìm được những nguồn tài liệu về lập trình AI bằng Python hoặc những dự án thực tế được thực hiện bằng AI.

Điểm trừ

Cùng với một số ưu điểm, ngôn ngữ lập trình trí tuệ nhân tạo Python có một số hạn chế trong các lĩnh vực hiệu suất và bảo mật. Sau đây là một số nhược điểm đáng kể của việc sử dụng Python.

• Tốc độ thực thi chậm
• Tiêu thụ bộ nhớ lớn
• Không thích hợp cho phát triển trò chơi và thiết bị di động
• Hạn chế của Nhà phát triển
• Phát hiện lỗi trong mã
• Quyền truy cập cơ sở dữ liệu
• Hạn chế thiết kế
• Khó kiểm tra

ngôn ngữ lập trình trí tuệ nhân tạo python

Ngôn ngữ lập trình AI – C++

Điểm cộng

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 lập trình AI bằng 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.

lập trình ai bằng c++

Điểm trừ

Lập trình AI bằng 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.

Ngôn ngữ lập trình AI – JAVA

Điểm cộng

Java là một trong những ngôn ngữ lập trình trí tuệ nhân tạo  tuyệt vời nhất vì bạn có thể lập trình bất kỳ thứ gì với nó từ thiết kế webiste, lập trình web-app, mobile và nay là lập trình AI, vẫn là một ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng, Java chú trọng việc cung cấp cho các lập trình viên những tính năng cao cấp và cần thiết để thực hiện những dự án AI. Ngoài ra, Java có một cộng đồng người sử dụng đông đảo nên mọi thắc mắc của bạn gặp phải trong lúc lập trình đều có thể nhận được sự hỗ trợ từ những chuyên gia và những lập trình viên khác.

AI là một trong những lĩnh vực rộng lớn, vì vậy có rất nhiều thuật toán cần phải thực hiện trong một dự án thực tế, vì vậy Java là một ngôn ngữ tuyệt vời để bạn có thể lập trình những thuật toán trong AI một cách dễ dàng. Bên cạnh đó khả năng mở rộng của Java cũng là một những lý do vì sao bạn nên chọn Java là một ngôn ngữ lập trình trí tuệ nhân tạo và đây cũng là ngôn ngữ phù hợp để lập trình ứng dụng di động hiện nay.

Điểm trừ

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. 

ngôn ngữ lập trình ai

Ngôn ngữ lập trình AI – LISP

Điểm cộng

Đối với nhiều lập trình viên có lẽ Lisp là ngôn ngữ lập trình khá mới, với khả năng prototyping (tạo mẫu) tuyệt vời của nó, cùng với sự hỗ trợ symbolic expression (biểu thức ký hiệu). Chính vì vậy Lisp trở thành một trong những ngôn ngữ lập trình mạnh dành cho những ai muốn nghiên cứu AI, Lisp cũng đã được ứng dụng trong rất nhiều dự án về AI như Macsyma, DART và CYC.

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 lập trình trí tuệ nhân tạo khác. Ngày nay, nó chủ yếu được sử dụng cho các vấn đề logic quy nạp và học máy.

Lisp là một ngôn ngữ rất tốt để bạn có thể sử dụng nó trong máy học (machine learning)/ILP sub-field.

ngôn ngữ lập trình trí tuệ nhân tạo

Điểm trừ

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 các ngôn ngữ lập trình trí tuệ nhân tạo này. Nhưng ngày nay chúng ta có nhiều giải pháp tốt hơn LISP.

Ngôn ngữ lập trình AI – PROLOG

Trích từ Prolog Programming for Artificial Intelligence, Prolog có nhiều cơ chế giúp lập trình AI của bạn dễ dàng và tốt hơn. Một vài những hữu ích có nó như: đối sánh mẫu, quay lui tự động, cấu trúc dữ liệu dạng cây. Bạn có thể kết hợp những cơ chế này lại để tạo một framework linh hoạt trong quá trình lập trình AI.

Prolog xây dựng cơ sở dữ liệu và khớp mẫu dễ dàng. Với Prolog, lập trình viên cần xác định các quy tắc, sự kiện cũng như mục tiêu cuối cùng. Sau đó, Prolog sẽ cố gắng tìm ra kết nối giữa ba yếu tố.  Đây là một cách lập trình AI bất thường, và nó có những ưu điểm và nhược điểm riêng.

Prolog hỗ trợ các cơ chế cơ bản như khớp mẫu, cấu trúc dữ liệu dựa trên cây và quay lui tự động cần thiết cho lập trình AI. Ngoài việc sử dụng rộng rãi trong các dự án AI, Prolog còn được sử dụng để tạo ra các hệ thống y tế.

Kết luận

Trên đây là một số điều tổng quan về các ngôn ngữ lập trình AI. Hy vọng bài viết này sẽ giúp cho những người có đam mê về trí tuệ nhân tạo, lựa chọn được lập trình ai bằng ngôn ngữ gì để theo mình trong suốt cuộc đời lập trình của coder. Xem chương trình học AI/ML/DL dành cho các bạn thật sự muốn theo học trí tuệ nhân tạo tại khóa học lập trình ai NLP Computer Vision Cole.