در این مقاله قصد داریم برنامه نویسی هوش مصنوعی با پایتون را بررسی کنیم و ببینیم که استفاده از زبان برنامه نویسی پایتون در برنامه نویسی هر شاخه هوش مصنوعی چه کاربردی دارد. پس در ادامه با ما همراه باشید.
هوش مصنوعی چیست؟
تعریف هوش مصنوعی تا حدودی سخت و پیچیده است اما هوش مصنوعی یا artificial intelligence شاخه ای از علوم رایانه است که هدف اصلی‌اش آن است که ماشین‌های هوشمندی تولید کند که توانایی انجام وظایفی که نیازمند به هوش انسانی است را داشته باشد. هوش مصنوعی در حقیقت نوعی شبیه سازی هوش انسانی برای کامپیوتر است و منظور از هوش مصنوعی در واقع ماشینی است که به گونه ای برنامه نویسی شده که همانند انسان فکر کند و توانایی تقلید از رفتار انسان را داشته باشد.
این تعریف می تواند به تمامی ماشین هایی اطلاق شود که بگونه‌ای همانند ذهن انسان عمل می‌کنند و میتوانند کارهایی مانند حل مسئله و یادگیری داشته باشند. اساس هوش مصنوعی آن است که هوش انسان و طریق کار آن بگونه ای تعریف شود که یک ماشین بتواند آن را به راحتی اجرا کند و وظایفی که بر آن محول می شود را به درستی اجرا کند. هدف هوش مصنوعی در حقیقت بر سه پایه استوار است: یادگیری،استدلال و درک.
معرفی زیر شاخه‌های هوش مصنوعی
هوش مصنوعی زیر شاخه‌های زیادی دارد که هر کدام شامل کاربردهای متنوعی می‌شوند. از جمله این زیر شاخه‌ها یادگیری ماشین یا Machine Learning و یادگیری عمیق و یا Deep Learning می‌باشد که استفاده از این دو تکنیک باعث به وجود آمدن گستره عظیمی از تکنولوژی‌های مبتنی بر هوش مصنوعی شده است. هدف کلی که زیر شاخه‌های هوش مصنوعی نیز به دنبال آن هستند ساخت ماشین هوشمندی است که بتواند همانند آدمیزاد تفکر داشته باشد تا بتواند کارهایی که نیاز به هوش انسانی دارد را انجام دهد. تکنولوژی‌هایی از هوش مصنوعی که از این زیر شاخه‌ها در آن‌ها استفاده می‌شوند عبارتند از:
- پردازش زبان طبیعی یا همان به اختصار NLP که کمک می‌کند یک کامپیوتر گفتار انسان را به خوبی و به همان صورتی که هست متوجه شود.
- بینایی کامپیوتری که همان طور که از اسم آن پیداست به دیدن کامپیوتر کمک می‌کند و باعث به وجود آمدن مباحثی چون پردازش تصویر می‌شود.
- رباتیک نیز علمی کاملا جدا از هوش مصنوعی است اما در برخی موارد که از هوش مصنوعی کمک می‌گیرد باعث به وجود آمدن ربات‌های هوشمند و دارای قدرت تفکر می‌شود.
- و…
ارتباط پایتون و هوش مصنوعی
سال‌های اولی که هوش مصنوعی پا به عرصه وجود گذاشت برنامه نویسی برای آن کار بسیار پیچیده و وقت گیری بود اما امروزه زبان‌های برنامه نویسی متنوعی توسعه یافتند که هر کدام دارای کتابخانه‌های وسیعی هستند. هم چنین فریم ورک‌های مبتنی بر این زبان‌های برنامه نویسی نیز وجود دارد که باز هم باعث شده تا کار بسیار راحت تر از قبل شود. یکی از این زبان‌های برنامه نویسی که در بین متخصصان هوش مصنوعی محبوبیت زیادی پیدا کرده است پایتون می‌باشد.
محبوبیت پایتون از آن جهت افزایش یافته است که هم یادگیری آن به نوعی ساده است و هم استفاده از آن پیچیدگی به خصوصی ندارد. همین مسئله باعث می‌شود تا کار متخصصان هوش مصنوعی تا حد زیادی راحت شود. از طرف دیگر این مجبوبیت باعث شده تا کتابخانه‌های بسیاری برای این زبان برنامه نویسی توسعه داده شود تا استفاده از آن‌ها باعث شود کد نویسی با پایتون ساختارهای پیچیده‌ای نداشته باشد. در ادامه برخی از این کتابخانه ها را معرفی می‌کنیم.
کتابخانه‌های پایتون
وجود این کتابخانه‌ها باعث تحول زبان برنامه نویسی پایتون شده است و آن‌ها شامل کدهایی است که از قبل توسط سایر توسعه دهندگان ایجاد شده و برنامه‌نویسان میتوانند از آن‌ها استفاده کنند تا در وقت خود صرفه جویی کرده و دوباره کاری نداشته باشند. بهترین کتابخانه‌های زبان برنامه نویسی پایتون عبارتند از:
- Scikit-learn
- Pandas
- Keras
- TensorFlow
- Matplotlib
- NLTK
- Scikit-image
- PyBrain
- Caffe
- StatsModels
- و…
هر کدام از این کتابخانه‌ها ویژگی‌های مخصوص به خود را دارند و برای برنامه‌نویسی در هر زمینه‌ای کاربرد دارند.
5 مزیت کلیدی استفاده از پایتون برای توسعه هوش مصنوعی
در حالی که HTML/CSS و جاوا اسکریپت از سال 2019 پرکاربردترین زبان نشانه گزاری متن بودند، استفاده از پایتون به طور مداوم در حال افزایش است و رتبه اول در لیست پرطرفدارترین زبان‌های برنامه نویسی برای هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) است.
در حال حاضر، هوش مصنوعی مطمئناً تبدیل به یک فناوری انقلابی شده و هرچه شرکت‌های بیشتری به دنبال پیاده‌سازی آن در فرآیندهای روزمره خود هستند. شرکت‌ها در همین راستا، نیاز به یک زبان برنامه نویسی دارند که بتواند توسعه پروژه‌ها را در هوش مصنوعی آسان کند. اینجاست که پایتون وارد می‌شود.
با توجه به اینکه با پایتون به راحتی می‌توان فرآیندهای دشوار را مدیریت کرد و استفاده از آن ساده است، این زبان برنامه نویسی راه خود را برای تبدیل شدن به یکی از بهترین زبان‌های برنامه نویسی برای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین باز کرده است. در ادامه مقاله بیایید ببینیم چه چیزی پایتون را انتخاب اصلی در هوش مصنوعی قرار داده است؟
یک اکوسیستم کتابخانه‌ای عظیم
پایتون مجموعه وسیعی از کتابخانه‌ها را برای توسعه هوش مصنوعی ارائه می‌دهد که شامل موارد پایه‌ای نیز هست که در زمان برنامه نویسی، صرفه جویی می‌کند. این کتابخانه‌ها دسترسی، مدیریت و تبدیل داده‌ها را نیز آسان می‌کنند.
خوانایی بالا
پایتون به دلیل کد جمع و جور و خواندنی‌اش مشهور است و از نظر قابلیت استفاده عملاً بی‌نظیر است. اگر می‌خواهید بدانید که چرا توسعه دهندگان پایتون را ترجیح می‌دهند باید بگوییم که، هوش مصنوعی با محاسبات فوق العاده پیچیده و فرآیندهای کاری چند مرحله‌ای گره خورده است، بنابراین هرچه توسعه دهنده کمتر بخواهد بر پیچیدگی‌های کد نویسی تاکید کند، بیشتر می‌تواند بر کشف پاسخ مسائل و تحقق اهداف سرمایه‌گذاری تمرکز کند. پایتون مانند زبان روزمره خوانده می‌شود و به همین دلیل هوش مصنوعی را آسان‌تر می‌کند.
ساده و مختصر بودن پایتون دلیلی‌ست که آن را با سایرزبان‌های برنامه نویسی متفاوت می‌کند و به زمان کدنویسی کمتری نیاز دارد. همچنین به توسعه دهنده اجازه می‌دهد تا الگوریتم‌ها را بدون اجرا کردن، سریع آزمایش کند.
انعطاف پذیری زبان
برای هوش مصنوعی، پایتون یک زبان فوق العاده و منعطف است:
- امکان برنامه نویسی شی گرا یا اسکریپت نویسی را فراهم می‌کند.
- توسعه دهندگان بدون نیاز به کامپایل کردن مجدد سورس کد اصلی، میتوانند تغییرات جدید اعمال کنند و خروجی بگیرند.
- توسعه دهنده‌های نرم‌افزار میتوانند زبان پایتون را در کنار سایر زبان‌های برنامه نویسی استفاده کنند.
علاوه بر اینکه پایتون یک زبان منعطف است، به توسعه دهندگان این اجازه را می‌دهد که با سبک دلخواهشان یا سبکی که با آن راحت‌تر هستند کدشان را توسعه بدهند یا بتوانند روش‌های متفاوت را با هم ادغام کنند.
- سبک یا روش یا مدل دستوری/امری، این روش شامل یک سری دستور است که مشخص می‌کند کامپیوتر چگونه دستورات اجرا کند. با این روش/مدل دنباله‌ای از خروجی‌ها مشخص می‌شوند.
- روش تابعی، بدون در نظر گرفتن وضعیت برنامه مشخص می‌کند چه وظایف یا تسک‌هایی انجام بشود. برخلاف روش دستوری/امری اولویت اجرا را مثل یک معادله‌ی ریاضی در نظر می‌گیرد.
- مبنای شی گرایی بر کلاس و شی (آبجکت) است که شی‌های مشابه یک کلاس را تشکیل می‌دهند؛ که این روش به طور کامل توسط پایتون پشتیبانی نمی‌شود اما، توسعه دهندگان میتوانند از این روش به میزان محدود استفاده کنند.
- روش رویه‌ای که بین توسعه دهندگان بیشتر شناخته شده، زیرا وظایف خود را به صورت بیت به بیت اجرا می‌کند. اغلب برای توالی، تکرار، ماژوله کردن و انتخاب استفاده می‌شود.
انعطاف‌پذیری پایتون احتمال اشتباهات را کاهش می‌دهد، زیرا توسعه دهندگان نرم‌افزار فرصتی برای کنترل موقعیت و کار در یک محیط راحت پیدا می‌کنند.
حمایت فراوان از جامعه برنامه‌نویسان
پایتون یک زبان برنامه نویسی open-source است و توسط تعداد زیادی منبع و اسناد درجه یک پشتیبانی می‌شود. علاوه بر این، یک شبکه عظیم و پویا از توسعه دهندگان آماده ارائه راهنمایی و کمک در تمام مراحل توسعه دارد.
گزینه‌های عالی برای تصویرسازی
همان‌طور که پیش از این گفتیم، پایتون یک مجموعه از کتابخانه‌ها را شامل می‌شود که در برخی از آن‌ها از ابزارهای مجسم‌سازی فوق‌العاده ای ارائه می‌شود. این استفاده عظیمی از هوش مصنوعی است که شامل ارائه اطلاعات به فرمت قابل خواندن توسط انسان می‌باشد.
برای تحلیلگران داده که به آن‌ها اجازه می‌دهد تا نمودارها و هیستوگرام‌ها رابه صورت تصویرسازی شده و اطلاعات را به شکل جامعی ارائه دهد. در واقع، تهیه گزارشات واضح با واسط برنامه نویسی برنامه‌های کاربردی مختلف که با پایتون همراه است نیز آسان است.
اگر به مطالعه در مورد هوش مصنوعی و کاربردهای آن علاقه دارید می‌توانید به بلاگ عامر اندیش مراجعه کنید.
