プログラミング

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AIの開発に最適なプログラミング言語は何かーおすすめ7選を紹介!

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今日、人工知能(AI)は最大の研究分野になり、すべての巨大テクノロジー産業や新興企業でも開発に取り組んでいます。以下に、AIソフトウェアの開発に最適なプログラミング言語を紹介しました。

 

 

1.Haskell

1990年に開発された非厳密なプログラミング言語である強力な静的型付けのHaskell。Haskellの開発者は多くないため、民間企業はHaskellの試用を躊躇しがちです。

Haskellは抽象化(抽象的な数学 ※Java OOPのようなものではありません)に最適です。それにより、表現力豊かで効率的なライブラリがAIアルゴリズムを表現することを可能にします。

機能的でステートレスなので、クラウド内の異なるCPUでコードを簡単に実行できます。FacebookはHaskellを使って迷惑メール対策を行っています。

 

 

2.JavaScript

高水準のイベント駆動型のインタプリタ型プログラミング言語で、ウェブページをインタラクティブにしてゲームを含むオンラインプログラムを作成する際に使用されます。

 

JavaScriptで使用されるライブラリを以下に3つまとめてみました。

  • ・ConventJS:ディープラーニングを実行するためのライブラリで、完全に接続されたレイヤー、非線形ニューラルネットワークモジュール、分類および回帰コスト関数をサポートします。
  • ・Synaptic:node.js用のニューラルネットワークライブラリです。その一般化されたアルゴリズムは、ほとんどすべてのタイプの第1および第2のニューラルネットワークアーキテクチャを開発およびトレーニングすることができるアーキテクチャフリーから構成されます。
  • ・Mind:トレーニングデータを処理するためにmatrix implementationを使用します。既に学んだネットワークトポロジとアップロード/ダウンロードを完全にカスタマイズすることができます。

 

 

3.Prolog

Prologは、計算言語学および人工知能に関連する論理プログラミング言語および意味推論エンジンです。定理証明、非数値プログラミング、自然言語処理、一般的にAIに広く使用されている、柔軟で強力なフレームワークがあります。

正式な論理を持つ宣言型言語で、 AI開発者からは、事前に設計された検索メカニズム、非決定性、バックトラッキングメカニズム、再帰的性質、高水準抽象化、パターンマッチングであるとして高い評価を得ています。

 

 

4.Java

すべてのJava対応プラットフォームで実行される単一のアプリケーションバージョンを作成できるJava Virtual MachineテクノロジーはJava言語の一番の売りです。その強みは、透過性、維持性、ポータビリティの高さです。

JavaでAIをプログラミングすることのメリットとして、十分にサポートされた大規模プロジェクト、優れたユーザーインタラクション、デバッグの容易性、視覚化およびSwingとStandard Widget Toolkitの組み込みが容易化されていることなどが挙げられます。

 

 

5.Lisp

最近はあまり使用されていませんが、柔軟で拡張可能な言語です。

もともとラムダ微積分計算のために開発されたもので、創業以来ずっと進化してきました。再帰、動的型付け、高次関数、自動ストレージ管理、自己ホスティングコンパイラ、ツリーデータ構造など、コンピュータサイエンスなど多くのアイデアが言語に導入されています。

 

シンボルを計算するプログラムの実行をサポートするため、Lispは、人工知能ソフトウェアを開発するために使用されます。

 

Lispには何千ものAIアプリケーションが開発されていますが、その中には、取引を確認するAmerican Express Authoriser’s Assistant(クレジットカード)、自然言語翻訳システムMETALなどがあります。

 

 

6.C ++

C ++は他の言語より高速です。ハードウェアレベルでの通信機能により、コード実行時間を短縮できます。時間依存の人工知能プロジェクトには非常に便利です。

より迅速な実行時間とOOPの原則により、C ++はAIプログラムの良い選択肢となるでしょう。実際、機械学習や深い学習ライブラリの膨大な部分がC / C ++言語で作成されています。

また、ランタイムとパフォーマンスを制御したい場合は、C ++を選びましょう。

 

 

7.Python

1990年代初めに開発されたPythonは、スケーラビリティ、適応性、学習の容易さのために、最も成長が著しいプログラミング言語の1つになっています。

Pythonには、モバイルアプリ、Webアプリ、データサイエンス、人工知能など、あらゆるタイプのプロジェクトを可能にする何百ものライブラリがあります。例えば、科学計算のための「Numpy」、機械学習のための「Pybrain」などです。

 

 

 

以上を参考にしながら、あなたに一番合ったプログラミング言語を選んでみてください。

 

 

▼AIについてもっと学びたい方はこちらをご参照ください。

【AIとUXの切り離せない関係】未来のUXデザインにAIが与える影響とは?

 

▼プログラミング言語に関してはこちらもおすすめです。

2017年に学ぶべき!将来普及するかもしれないプログラミング言語4つを紹介

 

 

 

※本記事は7 Best Artificial Intelligence Programming Language in 2017を翻訳・再構成したものです。

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