Nếu bạn đang tìm kiếm cho mình một ngôn ngữ lập trình AI phù hợp, thì có thể tham khảo thêm các ngôn ngữ thường được dùng, thông qua bài viết bên dưới nhé!
Ngôn ngữ lập trình Lisp
Lisp là một ngôn ngữ khá nổi tiếng trong cộng đồng các lập trình viên mảng AI và có "tuổi đời" khá lâu.
Đây là ngôn ngữ sở hữu khả năng Prototyping xuất sắc, thêm vào đó có sự hỗ trợ của Symbolic Expression, giúp cho công việc lập trình Ai diễn ra thuận lợi và nhanh chóng.
Nhờ có các tính năng đặc biệt trên, mà Lisp đã được ứng dụng nhiều vào các dự án về AI, tiểu biểu như DART, CYC hay Macsyma.
Ngoài ra, nhờ vào tính khả dụng của Lisp, nên nó còn được sử dụng trong Machine learning/ILP sub-field.
Ngôn ngữ lập trình R
Nếu đang gặp khó khăn trong quá trình phân tích dữ liệu hay thông kê trong lập trình, thì ngôn ngữ R chắc chắn sẽ là "vị cứu tinh" dành cho bạn đấy!
Khi sử dụng ngôn ngữ R, bạn không cần phải lo lắng về các công thức trên Vectors hay sơ đồ trong một số trường hợp đặc biệt.
Thêm vào đó, R còn giúp chạy các đoạn mã code mà không cần đến sự hỗ trợ của trình biên dịch.
Đặc biệt, R còn cung cấp các gói hỗ trợ Gmodels, RODBC, Tm, khi chúng được kết hợp cùng các thư viện sẽ giúp giá trị lên tầm cao mới, phục vụ hiệu quả tốt nhất cho công việc.
Ngôn ngữ lập trình Prolog
Prolog - Programming Logic là một ngôn ngữ hoạt động chủ yếu trong thế giới riêng của nó, quá trình hình thành dựa trên các yếu tố về logic.
Khi làm việc với Prolog, bạn sẽ được hỗ trợ các tính năng Automatic backtracking (quay lùi tự động), Tree-base data structuring mechanisms (cơ chế cấu trúc dữ liệu dạng cây) và Pattern matching (đối sánh mẫu).
Nhờ có sự kết hợp của các tính năng trên, nên các lập trình viên AI đã có được một framework linh hoạt hỗ trợ tối đa moi công việc trong các dự án AI.
Ngôn ngữ lập trình Haskell
Haskell được mệnh danh là một ngôn ngữ lập trình an toàn, khi ứng dụng ngôn ngữ này vào lập trình AI sẽ không có bất kỳ bugs nào xuất hiện.
Chính bởi điều đó, Haskell nổi tiếng trong giới lập trình về việc giải quyết các lỗi của quy trình biên dịch và cả trước đó.
Đặc biệt, nhờ có bộ nhớ tích hợp, cùng khả năng tái sử dụng mã, nên giúp cho thời gian lập kế hoạch quy trình được tăng lên.
Nhưng ngôn ngữ này lại tồn tại một nhược điểm, đó là cộng đồng người dùng sử dụng ngôn ngữ này vô cùng nhỏ. Do đó, vẫn có nhiều lập trình viên lập trình AI không hề biết đến Haskell.
Ngôn ngữ lập trình C++
Chắc hẳn trong giới lập trình không ai là không biết đến ngôn ngữ C++. Điểm nổi bật khi sử dụng C++ trong lập trình AI là các chương trình sẽ có tốc độ xử lý vô cùng tốt.
C++ sở hữu khả năng giao tiếp tốt với phần cứng, cho phép các nhà lập trình cải thiện tối đa thời gian thực thi của chương trình, làm tăng tốc độ xử lý dữ liệu BigData và AI.
Đặc biệt hơn, C++ còn nhận được sự hậu thuẫn từ Microsoft, nên độ phủ song của ngôn ngữ này ngày càng rộng rãi, điển hình như công cụ tìm kiếm hiện nay đã được ứng dụng AI phục vụ cho quá trình phân tích và xử lý.
Mặc dù sở hữu khá nhiều điểm nổi bật trên khi ứng dụng vào lập trình AI, nhưng C++ lại không phải là sự lựa chọn hàng đầu của các công ty hoạt động trong mảng AI. Bởi nó sở hữu cấu trúc phức tạp và bị hạn chế trong việc sử dụng các thư viện.
Nhưng bù lại, khi sử dụng C++ trong lập trình AI bạn sẽ được tối ưu hóa về chi phí triển khai.
Trên đây là một số ngôn ngữ thường được sử dụng trong mảng lập trình AI, mỗi ngôn ngữ đều mang trong mình những ưu và nhược điểm riêng. Do đó, khi lựa chọn bất kỳ ngôn ngữ nào để phục vụ cho công việc, bạn cũng nên xem xét thật kỹ các yếu tố, để biết được đâu mới là ngôn ngữ thật sự hữu ích và mang lại hiệu quả tối ưu.
