أهم 10 لغات برمجة الذكاء الاصطناعي والفرق بينه وبين البرمجة

بعد أن أصبح الذكاء الاصطناعي هو أهم تقنية في الوقت الحالي ومن المرجح أن يكون تقنية المستقبل؛ تحرص جميع الشركات على الاستفادة من هذه التقنية في عملياتها قدر الإمكان حتى لا تتخلف عن ركب المنافسة، وهو ما جعلها تفتح الأبواب للمبرمجين الجدد ممن لديهم خبرة في لغات برمجة الذكاء الاصطناعي، ومن المتوقع أن يزداد الطلب على هؤلاء مستقبلًا، وفي سطور هذا المقال نوضح ما هي لغات برمجة الذكاء الاصطناعي، والفرق بين الذكاء الاصطناعي والبرمجة، وما إذا كان للذكاء الاصطناعي القدرة على البرمجة.

لغات برمجة الذكاء الاصطناعي:

المقصود ببرمجة الذكاء الاصطناعي هي عملية تطوير أدوات أو برامج تمتلك القدرة على التعلم من مجموعات البيانات الواسعة، ومن ثم تمكينها من التنبؤ بالنتائج، واتخاذ قرارات محدودة، الأمر الذي يتطلب فهمًا قويًا من المبرمجين للغات البرمجة المُستخدمة في هذا الغرض، وأبرزها ما يلي:

1- لغة Python

تُعد لغة البرمجة Python هي الأكثر شعبية واستخدامًا في تطوير الذكاء الاصطناعي، نظرًا لقدرتها على التكيف وتعدد استخداماتها، ومرونتها مع التركيبات المقروءة، إضافة إلى أنه يمكن تطبيقها على مجموعة متنوعة من احتياجات البرمجة المحتملة عبر الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك التعلم الآلي والتعلم العميق ورؤية الكمبيوتر.

تُستخدم هذه اللغة في تطوير الويب والروبوتات والتعلم الآلي والألعاب، وهي تمتلك الآلاف من مكتبات وأطر الذكاء الاصطناعي، مثل TensorFlow و PyTorch و Keras، والتي تصنف وتحلل مجموعات كبيرة من البيانات.

يمكن تحميل لغة البرمجة PyTorch بشكل مجاني من خلال موقع Python Software Foundation، مع الوصول إلى حزم هذه اللغة التابعة لجهات خارجية.

2- لغة Java

تأتي لغة البرمجة Java كأفضل لغات البرمجة في تطوير الذكاء الاصطناعي بعد Python، وتستخدمها بكثرة المؤسسات الكبيرة في تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها، مثل Twitter و Amazon و Uber، وهي التطبيقات التي يمكن تشغيلها على أي نظام كمبيوتر.

تمتاز لغة Java بقوتها وقابليتها للتطوير، ولذلك فهي من أنسب الأدوات المُستخدمة في بناء حلول الذكاء الاصطناعي التي تتطلب التعامل مع أحجام البيانات الكبيرة وخدمة الآلاف من المستخدمين المتزامنين.

تمتلك لغة البرمجة هذه العديد من مكتبات الذكاء الاصطناعي مثل Apache Commons و PowerLoom و Guava و Java for Beginners.

3- لغة Javascript

تُستخدم لغة Javascript بشكل أساسي من أجل إضافة التعلم الآلي إلى التطبيقات القائمة على الويب، وتصور البيانات وروبوتات الدردشة ومعالجة البيانات الخلفية، وأهم ما يميزها هو توفرها في معظم متصفحات الويب، وبالتالي ليس هناك حاجة إلى تحميلها.

تمتلك هذه اللغة مكتبات وأدوات عالية المستوى للتعلم الآلي مُستخدمة بشكل متكرر مثل TensorFlow.js و Synaptic و Brain.js.

4- لغة ++C

وهي من لغات البرمجة الشائعة للتعلم الآلي، وتمتاز بسرعتها وفعاليتها، وتُستخدم على نطاق واسع في تطوير الألعاب والروبوتات والمركبات ذاتية القيادة والتطبيقات الأخرى ذات الموارد المحدودة، ويمكن الوصول إليها من خلال تحميل Virtual Studio والذي يتيح أيضًا منصة لاختبارها.

وعلى الرغم من أن هذه اللغة ليست المناسبة بالنسبة للمشاريع التي تركز على الذكاء الاصطناعي؛ إلا أن قوتها تبرز عند استخدامها مع لغات برمجة الذكاء الاصطناعي الأخرى. وتمتلك لغة ++C مكتبات مثل TensorFlow و Caffe و Shogun و Eclipse.

5- لغة R

تُعد لغة البرمجة R، من اللغات المناسبة لمهام التعلم الآلي وتحليل البيانات، نظرًا لقدرتها على التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة، وهو ما يتيح للمطورين استخدامها لإعداد البيانات للنمذجة وتحليل البيانات الضخمة وتحديد الأنماط والسلوكيات وإجراء التنبؤات.

يمكن للمستخدمين تحميل هذه اللغة من موقع Rproject، ومن ثم تشغيلها على أنظمة Windows و MacOS، ومنصات UNIX. وتمتلك لغة R عدة مكتبات تُستخدم بصورة متكررة مثل Lubridate و Dplyr - Dplyr و DataQuest و RStudio.

6- لغة Julia

تُعد لغة Julia أصغر لغات برمجة الذكاء الاصطناعي، وهي تُستخدم بشكل أساسي للتحليل العددي والعلوم الحسابية وكذلك التعلم الآلي.

ولم تُستخدم هذه اللغة على نطاق واسع في الذكاء الاصطناعي بعد، ولكنها سرعتها جعلتها تشهد تطورًا مستمرًا في الاستخدام، إذ أنها قادرة على تنفيذ العديد من العمليات المختلفة في وقت واحد. يمكن الحصول على لغة جوليا من خلال تحميلها من موقعها على الإنترنت، وهي تصلح للاستخدام على أنظمة التشغيل Mac و Windows و Linux.

7- لغة Haskell

وهي لغة برمجة وظيفية للأغراض العامة، تُستخدم للتحقق من صحة الكود، وعلى الرغم من استخدامها الشائع في التدريس والبحث لوصف الخوارزميات؛ إلا أنه يمكن استخدامها لتطوير الذكاء الاصطناعي.

يستخدم الكثير من مهندسو الذكاء الاصطناعي لغة البرمجة Haskell نظرًا لفعاليتها في تطوير البرامج التي تستفيد من الأنظمة متعددة النواة، كما أنها تقوم بتقييم قطع الكود فقط عند الضرورة مما يجعلها فعالة في مهامها. يمكن تحميل هذه اللغة من GHCup، وهي صالحة للتشغيل على أنظمة Linux أو macOS أو FreeBSD أو Windows أو WSL2.

8- لغة LISP

تُعد لغة Lisp هي ثاني أقدم لغة برمجة، ولكنها ليست الأكثر استخدامًا للذكاء الاصطناعي بعد الآن، نظرًا لافتقارها إلى المكتبات الحديثة المتطورة جيدًا والبنية التي تختلف عن العديد من لغات البرمجة الأخرى.

وعلى الرغم من ذلك، إلا أنها اللغة المناسبة لبناء أنظمة الخبراء وتطبيقات معالجة اللغة الطبيعية، وبالتالي لا غنى عنها في تطوير الذكاء الاصطناعي لأنها مرتبطة بالتفكير الرمزي والقائم على القواعد.

9- لغة Prolog

على الرغم من أن لغة Prolog قديمة نسبيًا؛ إلا أنها مناسبة لحل العديد من المشكلات الحديثة، نظرًا لاحتوائها على ميزات مدمجة مثل التراجع عن الأخطاء، ودعمها لعدد من هياكل البيانات.

تُستخدم هذه اللغة في المجالات التي تنطوي على البرمجة المنطقية والتمثيل المعرفي، لأنها قوية وفعالة في التفكير الرمزي والاستدلال القائم على المنطق، وبالتالي فهي تناسب التطبيقات التي تحتاج إلى استنتاجًا منطقيًا وتلاعبًا رمزيًا.

10- لغة Scala

تمتاز لغة Scala بسرعتها وسهولة استخدامها وقدرتها على التعامل مع مصادر البيانات الموزعة، ولذلك فهي تُستخدم على نطاق واسع في تطبيقات علوم البيانات.

ومن المميزات الأخرى للغة سكالا، أنها مُصممة لحل بعض المشكلات التي تواجه المستخدمين عند استخدام لغة جافا بفضل امتلاكها الكثير من المكتبات والأطر مثل BigDL و Breeze و Smile و Apache Spark، ولذلك يمكن استخدامها في بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي لمنصات الهاتف المحمول.

الفرق بين الذكاء الاصطناعي والبرمجة:

يمكن توضيح الفرق بين الذكاء الاصطناعي والبرمجة من خلال النقاط التالية:

الذكاء الاصطناعي

• مهمة الذكاء الاصطناعي هو تمكين الآلات من التفكير والتصرف والمعالجة والتعلم بمفردها، وبما يحاكي قدرات البشر، ودون وجود أي تدخل بشري.
• لا يحتاج الذكاء الاصطناعي تحديد السيناريوهات الممكنة، بل أنه يستخدم مجموعة بيانات في تدريب النماذج، ويسمح للجهاز بإكمال المهمة.
• الذكاء الاصطناعي مجال يجمع بين مختلف التخصصات من أجل الحصول على النتيجة المطلوبة، ولذلك فهو من المجالات المُعقدة.

البرمجة

• مهمة البرمجة تحديد عدة سيناريوهات ممكنة حتى تتم برمجة الآلة على أداء مهمة محددة.
• عند برمجة الآلة، تصبح غير قادرة على التصرف، أو إنتاج نتيجة مختلفة أو منحرفة عن مجموعات النتائج المحددة.
• البرمجة سهلة نسبيًا مقارنة بالذكاء الاصطناعي، لأنها لا تحتاج سوى إلى امتلاك مهارات الترميز ومعرفة المجال فقط.

هل يمكن للذكاء الاصطناعي البرمجة؟

على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي وفر العديد من الأدوات التي يستخدمها المبرمجون في عمليات البرمجة؛ إلا أن هذه التقنية لم تتطور بما يكفي لتقوم هي بعملية البرمجة، لأنها تفتقر إلى الإبداع البشري والحدس وخبرة المجال المطلوبة بشدة في البرمجة.

كما أن أنظمة الذكاء الاصطناعي تُدرب على البيانات التاريخية، وبالتالي فهي غير مواكبة لأحدث التطورات في المجالات سريعة الخطى لتطوير البرامج وعلوم البيانات.

ويمكن القول أنه من المرجح ألا يتم استبدال الذكاء الاصطناعي بالمطورين، ولكن ستلعب هذه التقنية دورًا في في تعزيز مهامهم، عندما يتم إعفائهم من الروتين الذي يستغرق وقتًا طويلاً، وهو ما يمكنهم من التركيز على مهام أكثر ابتكارًا وتحديًا.

دورات تدريبية معتمدة في المجال التقني:

تؤهلك منصة بكه لتعزيز مهاراتك في حوكمة تكنولوجيا المعلومات وإدارة الخدمات، من خلال  الدورات التدريبية المُعتمدة التي تقدمها وهي:

• دورة البنية التحتية لتقنية المعلومات ITIL 4 Foundation.
• دورة ITIL4 DSV تعزيز قيمة أصحاب المصلحة.
• دورة الاستدامة الرقمية - متخصص ITIL.
• دورة ITIL 4 إنشاء وتسليم ودعم - CDS.
• دورة دورة إستراتيجية الحوسبة السحابية - متخصص ITIL.
• دورة متخصص تكنولوجيا المعلومات عالية السرعة.

وفي الختام، فإن دور لغات البرمجة في تشكيل مشهد الذكاء الاصطناعي سيظل محوريًا، ولذلك فالتطور المستمر والسريع الذي يشهده هذا المجال، يفرض على المطورين الاستعداد له باللغات المناسبة التي تمكّن من مواكبته.