ما هي أفضل لغة برمجة لتطبيقات الذكاء الصنعي؟

أفضل لغة برمجة لتطبيقات الذكاء الصنعي

0 2٬979

للمبتدئين في علوم الذكاء الصنعي سؤال بسيط وواضح ، بل و يكاد يكون أكثر الأسئلة شيوعا في المنصات التعليمية التي تتناول “علم البيانات” ,و “الذكاء الصناعي” و “تعلم الآلة”  :

  • ما هي أفضل لغة برمجة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة ؟

هناك الكثير من المقالات والبحوث الغربية التي حاولت الاِجابة عن هذا السؤال ,انطلاقاً من الخبرات الشخصية  للباحث أو من خلال أكثر لغات البرمجة طلبا في عروض التوظيف الخاصة بمهندسي البيانات  , غير أن أغلب الاِجابات التي انتهت بها هذه المحاولات لم تكن مقنعة لسببٍ راجع الى عدم نجاعة أسلوب البحث المعتمد ، لأن التجربة الشخصية أو متطلبات السوق لا تحدد أفضلية اللغة في هذا المجال .

في استطلاع للرأي قامت به شركة developereconomics ,شمل أكثر من  +2000 عالم بيانات من مطوري التعلم الآلي  أجابوا عن مجموعة من الأسئلة  التي تتعلق بأنواع التطبيقات التي يكتبونها ,ولغات البرمجة التي تضمن لهم الكفاءة اللازمة لاِنهائها بنجاح  وسلاسة ، خلُص البحث الى التالي :

 

اللغات الأكثر شعبية بين مطوري الذكاء الصنعي :

من أول نظرة لتقارير الاستطلاع, نجد أكثر من نصف العيّنة من المطورين تستعمل لغة بايثون – أي 57%  منهم -,  و%33 يعتبرونها لغة البرمجة الأساسية بالنسبة لهم ، وسبب شعبية بايثون في هذا المجال هو حيازتها لمجموعة كبيرة من أدوات تعلم الآلة , ومكتبات التعلم العميق التي شهدت بدورها نمواً وتطورا في هذه الآونة الآخرة .

وتأتي في المرتبة الثانية من حيث الشعبية لغتي  CوC++ ,بنسبة  استعمال 44% و19%  من المطورين يعتبرانهما لغتين أساسيتين .

وتحتل لغة الجافا  المرتبة الثالثة  بنسبة استعمال 31% , و7% من المطورين جعلوها لغة أساسية لتطبيقات الذكاء الصنعي. في حين أن جافا سكريبت تأتي في الرتبة الرابعة من حيث الاستخدام , ثم تليها  لغة R  التي يستعملها أغلب المطورين كلغة برمجة مكمّلة لتطبيقاتهم .

وبهذا تكون هذه اللغات البرمجية الخمس أكثر اللغات شعبية لدى مطوري ومبرمجي الذكاء الصنعي .

لفهم المقالة أكثر قد تحتاج الاطلاع على : الفرق بين الذكاء الاصطناعي , تعلم الآلة، و التعلم العميق .

 

أفضلية اللغة يحددها مجال التطبيق !

تكشف بيانات developereconomics أن العامل الأكثر حسما عند اختيار أي لغة للتعلم الآلي هو نوع المشروع الذي سوف تعمل عليه .

في استطلاع الرأي هذا طُلب من مطوري البرامج كتابة مجالات الذكاء الصنعي التي يعملون عليها ,واللغات التي يحررون بها تطبيقاتهم . فكانت النتائج كالتالي :

  • في تطبيقات ” تحليل المشاعر” يعطي (44٪) من المبرمجين يعطون الأولوية لبايثون ،و (11٪)  منهم يعطون الأولوية للغة البرمجة  R ، بينما (2٪) لجافا سكريبت و (15٪) لجافا  .
  • في المقابل ، حازت الجافا الأولوية بين مطوري أمن الشبكات / الهجمات السيبرانية ,ومطوري أنظمة كشف الاحتيال، وهما المجالان حيث  تصبح بايثون الأقل أولوية بين مبرمجي الذكاء الصنعي.
  • أما في مجال الذكاء الصنعي الخاص بالألعاب تكون الريادة لـ  C/C++ بنسبة أولوية (29٪) ،ونسبة (27٪) في مجال برمجة الروبوتات ,نظرا لمستوى التحكم والأداء العالي والكفاءة المطلوبة في هذه اللغة .
  • وحين نتكلم عن تطبيقات التحليل الإحصائي واستعراض البيانات فلغة R تحظى بنسبة أولوية (11٪) في الاحصاءات الطبية, والهندسة الحيوية نظرا لشهرتها في الأوساط الأكاديمية .
  • الجافاسكريبت تحقق نسبة اهتمام (11٪) لدى المهتمين بتطبيقات الويب للتعلم الآلي ، والجافا (13٪) وتحظى هاتين اللغتين بالأولوية لدى المهتمين ببناء واجهات API  وتطبيقات الطرف الثالث .
للاِطلاع على باقي مجالات الذكاء الصنعي نُحيلك الى هذه المقالة : دليلك الشامل لتصبح عالم بيانات Data Scientist

عروض التوظيف مُحدد اِضافي لأفضلية اللغة :

حين يتعلق الأمر باختيار اللغة الأفضل لتطبيقات تعلم الآلة يأتي الكلام عن السوق, والخلفيات المهنية كمحدد اِضافي لقوة اللغة ، فلغات البرمجة الخمس التي تناولتها المقالة تستمد أهميتها حسب نوع الاختصاص الذي تثبت فيه كفاءتها :

  • لغة بايثون أصبحت الآن جزءا لا يتجزأ من علم البيانات , فقد تطورت إلى اللغة الأصلية لعلماء البيانات. لا يمكن أن يقال نفس الشيء عن لغة  R، فهي في الغالب تستعمل في وظائف  محللي البيانات والإحصائيين ، حيث تم إنشاء اللغة في البداية بالنسبة لهم، لتحل محل البرمجة S  .
  • أما في وظائف تطوير الويب (Front-end) يكون لجافا سكريبت حضور لابأس به في تطبيقات تعلم الآلة .
  • وفي وظائف الذكاء الصنعي الخاصة بـ هندسة الألكترونيات والأنظمة المضمنة (embedded computing hardware)  تأتي C / C ++  في المقدمة لأن مهندسي أجهزة الحوسبة المضمنة هم الأكثر احتمالا للعمل على مشاريع تعلم الآلات القريبة من الأجهزة ، مثل مشاريع الصيانة الصناعية، وتصنيف الصور وبناء الروبوتات وغيرها.
  • بالنسبة إلى جافا، فإن  مطوري  تطبيقات سطح المكتب يضعون الأولوية لها أكثر من غيرهم ، وهو ما يتماشى أيضا مع استخدامها في معظم الأحيان في التطبيقات التي تركز على تسيير الشركات الاقتصادية كما هو موضح سابقا.

 

  • وأخيرا، فإن المقاولين المستقلين وأرباب الشركات الناشئة الذين درسوا مجال التعلم الآلي والذكاء الصنعي في العامين الأخيرين يعطون الأولوية لجافا سكريبت أكثر من غيرها بنسبة (8٪) ,لزيادة فرصهم في تأمين مشاريع سحابية عالية الربحية وربما عمل منصات خدمية ذكية عبر تطبيقات الويب وواجهات API   .

اذن فأي لغة برمجة هي الأفضل في هذا المجال ؟!

بعد دراسة الخيارات المتاحة بدقة يمكننا الجزم أنه ليس هناك شيء مثل “أفضل لغة لتعلم الآلة” لأن أفضلية اللغة وقوتها تتباين من مجال لآخر -أعني مجالات الذكاء الصنعي- ، وعلى المبرمج –خاصة المبتديء- أن يُحدد مجال عمله أولاً ثم يختار اللغة المناسبة لتطبيقاته  .

عزيزي القاريء ، لديك رأي آخر ؟ شاركنا به عبر التعليقات لتوسيع البحث
Comments
Loading...