برنامه نویسی هوش مصنوعی با پایتون به دلیل انعطاف پذیری خود به سرعت در حال توسعه و تسخیر جهان است. پایتون به عنوان یکی از کارآمدترین زبان های برنامه نویسی در هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ به ارائه خروجی های بهتر کمک کرده است زیرا هوش مصنوعی شامل الگوریتم های پیچیده ایست که به کمک پایتون ساده می شوند.
پایتون چیست؟
پایتون (Python) یک زبان برنامه نویسی همه منظوره و سطح بالا است که قابلیت استفاده در تمامی حوزه ها از جمله توسعه وب، اتوماسیون و محاسبات علمی را دارد و بر اساس سادگی و انعطاف پذیری عمل می کند. طبق آخرین آمار های منتشر شده در سال 2023، پایتون با دارا بودن بالاترین انعطاف پذیری در میان سایر زبان های برنامه نویسی، به عنوان آسان ترین زبان با اختلاف بسیار کم در رقابت با جاوا اسکریپت شناخته شد.
هوش مصنوعی چیست؟
هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) سیستمی است که مانند انسان فکر و عمل می کند، در حالیکه در محدوده بیولوژیکی قابل مشاهده نیست؛ به بیانی ساده تر هوش مصنوعی می تواند وظایف انسان را به وسیله پردازش داده و مدل سازی در تصمیم گیری، طوری انجام دهد که از هوش و توانایی انسان فراتر برود.
امروزه شاخه های هوش مصنوعی توانسته اند پس از ده‌ها سال توسعه، به بخشی جدایی ناپذیر از زندگی ما تبدیل شوند و به طور کلی در 9 بخش طبقه بندی شده اند:
- یادگیری ماشین (Machine Learning)
- شبکه عصبی یا یادگیری عمیق (Neural Network Or Deep Learning)
- بینایی کامپیوتر (Computer Vision)
- رباتیک (Robotics)
- سیستم های خبره (Expert Systems)
- منطق فازی (Fuzzy Logic)
- NLP یا پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing)
- داده کاوی (Data Mining)
- شناسایی الگو (Pattern Recognition)
پایتون در هوش مصنوعی
کدنویسی مختصر و قابل درک، گستردگی در کتابخانه های منبع باز و رایگان، سازگاری با انواع پلتفرم ها و همچنین آسان بودن در یادگیری، زبان برنامه نویسی پایتون را قادر ساخته تا در تمام شاخه های هوش مصنوعی بکار برود و در عین کسب محبوبیت، برنامه نویسان و توسعه دهندگان را نیز از تمرکز بر خطا های فنی پایتون در هنگام اجرا عملیات نسبتا بی نیاز کند.
یادگیری ماشین با پایتون
هوش مصنوعی با هدف توانمندسازی، یادگیری ماشین را قادر ساخته تا مانند انسان به حل مشکلات پیچیده بپردازد. این امر منجر به پردازش مؤثر اطلاعات و الگوریتم های دشوار، پیش بینی در مدل سازی و همچنین ارائه نتایج دقیق از طریق تجزیه و تحلیل مجموعه ای از داده های بزرگ شده است.
یادگیری عمیق با پایتون
یادگیری عمیق نوعی Machine Learning با سلسله مراتبی از الگوریتم های پیچیده تر است که داده یا ورودی را با دقت پردازش بالاترخوشه بندی می کند و برخلاف یادگیری ماشین می تواند مداخلات دستی انسان را در طول فرایند پردازش داده کمتر کند.
شبکه عصبی مصنوعی در پایتون
شبکه عصبی مصنوعی مجموعه ای بزرگتر و حتی کمی پیچیده تر در مقایسه با Machine Learning است. الگوریتم ها در شبکه های عصبی، درست مانند اتصال نورون ها در مغز عمل می کنند به طوری که اگر داده یا اطلاعات ورودی به شبکه را نورون تصور کنیم، این نورون ها مطابق الگوریتم ها به صورت بردارهای لایه ای نمایش داده می شوند. لازم به ذکر است پایتون با طراحی الگوریتم ها توانسته این مراحل را ساده تر، سریع تر و در دسترس تر کند.
بینایی کامپیوتر با پایتون
بینایی کامپیوتر یکی دیگر از زمینه های هوش مصنوعی است که ماشین ها را قادر به درک دنیای بصری و تشخیص تصاویر از اشیا به وسیله تجزیه و تحلیل داده ها می کند. زبان برنامه نویسی پایتون تنها زبانی نیست که در این حوزه مورد استفاده قرار می گیرد اما کتابخانه های قدرتمند آن سبب شده در این شاخه از هوش مصنوعی نیز نقش موثری داشته باشد؛ به طوری که با حداقل کدنویسی، الگوریتم های بینایی کامپیوتر را توسعه دهد.
رباتیک با پایتون
ربات های مبتنی بر هوش مصنوعی مانند ربات های انسان نما یا دستیاران مجازی الکسا و سیری که همه ما با آنها آشنا هستیم، با این هدف طراحی شده اند که بتوانند در مورد نحوه تعامل خود با محیط پیرامون‌شان تصمیم گیری کنند. در این میان زبان برنامه نویسی پایتون به ابزاری کلیدی در فرایند نمونه برداری ربات ها و توسعه آنها تبدیل شده است.
سیستم های خبره با پایتون
سیستم های خبره در هوش مصنوعی به عنوان دستیاری برای متخصصان طراحی شده اند تا درست مانند یک انسان بتوانند مسائل پیچیده را به کمک منطق حل کنند. در واقع این سیستم به وسیله برنامه نویسی قادر شده است تا قضاوت و رفتار یک انسان را شبیه سازی کند.
منطق فازی در پایتون
با توسعه مداوم فناوری، هوش مصنوعی به حوزه سلامت نیز راه پیدا کرده است. به این صورت که الگوریتم های منطق فازی می توانند با تجزیه و تحلیل سوابق پزشکی و سایر داده ها به کمک پایتون، سلامت بیماران را با هدف تصمیمات آگاهانه تر در روند درمان پیش بینی کنند.
NLP در پایتون
پردازش زبان طبیعی یا همان NLP با هدف ایجاد تعامل میان زبان انسان و کامپیوتر ساخته شده است تا به وسیله کتابخانه قدرتمند NLTK در پایتون، ماشین ها را قادر به درک و پردازش زبان انسانی کند.
علم داده با پایتون
امروزه علم داده به کمک هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ به تخصصی کلیدی در حوزه های متعدد تبدیل شده است؛ به طوری که با جمع آوری، پردازش و مرتب سازی اطلاعات، نقش موثری در استراتژی کسب و کار ها، به خصوص حوزه های مالی پیدا کرده است. دانشمندان و متخصصان داده در این زمینه از زبان های برنامه نویسی مختلفی مانند جاوا، C++ ، R، پایتون و غیره نیز استفاده می کنند، اما پایتون در این میان محبوب تر است.
شناسایی الگو با پایتون
شناسایی الگو در اغلب حوزه های هوش مصنوعی مانند بینایی ماشین (Machine Vision)، پردازش سیگنال، شبکه های عصبی و تحلیل محتوا های صوتی یا تصویری و نیز پردازش داده های بزرگ به چشم می خورد. پایتون با ابزار های متنوع، الگو های ورودی را با هدف حل مسائل و چالش ها به داده هایی طبقه بندی شده تبدیل می کند.
برنامه نویسی هوش مصنوعی
هوش مصنوعی همچنان در حال رشد است، زیرا چندین زبان برنامه نویسی برای توسعه آن وجود دارد. با این حال پایتون با داشتن مزایایی منحصر بفرد نسبت به رقبا، ثابت کرده است که ابزار مناسب تری در برنامه نویسی هوش مصنوعی است.
پایتون به عنوان یک زبان برنامه نویسی سطح بالا در مقایسه با سایر رقبا، به عنصری اصلی در تمام الگوریتم های پیچیده شاخه های هوش مصنوعی متمرکز بر داده تبدیل شده است. بطوریکه می تواند با تجزیه، تحلیل و پردازش داده ها، واکنش مناسبی ایجاد کند.
از آنجایی که پایتون حجم کد ها را با اجرای یک تابع کاهش می دهد، توسعه دهندگان را از کامپایل مجدد کد بی نیاز می کند، تا به سرعت نتایج تغییرات اعمال شده را مشاهده کنند. پایتون به دلیل ماهیت یادگیری آسان، یک انتخاب عالی برای آماتور ها و متخصصان است. به عبارتی دیگر، با قواعد دستوری ساده خود می تواند سرعت یادگیری را بالا ببرد.
همچنین با دارا بودن تطبیق و انعطاف پذیری بیشتر، قابلیت اجرا بر روی تمامی پلتفرم ها یا سیستم عامل ها را دارد. علاوه بر این، پایتون می تواند به راحتی با سایر زبان های برنامه نویسی مانند ++C و جاوا ادغام شود که موجب بهره وری بیشتر برای توسعه دهندگان خواهد شد.
بیشتر بخوانید: آیا نابودی مشاغل با هوش مصنوعی حقیقت دارد؟ + مشاغلی که باقی می مانند!
چالش های پایتون در هوش مصنوعی
کتابخانه های پایتون دلیل اصلی محبوبیت این زبان هستند. زیرا کتابخانه های پایتون و فریمورک های پایتون قادر به ساده سازی پردازش الگوریتم های دشوار و داده های بزرگ هوش مصنوعی هستند که منجر به حل طیف وسیعی از مشکلات برنامه نویسان و متخصصین علم داده شده است.
اما با این وجود، چالش هایی را نیز به دنبال دارد. برای مثال، برخی از همین کتابخانه ها به دلیل محدودیت در ساختارشان در هنگام توسعه یک برنامه یا وبسایت، ممکن است مشکل ساز شوند. هر چند که می توان از طریق برخی شیوه ها و تکنیک های بهینه سازی آن ها را کاهش داد.
پایتون به عنوان یک زبان تفسیری در رقابت با زبان های کامپایل شده، تا حدی کندتر عمل می کند. بطوریکه در هنگام کار با داده های بزرگ یا الگوریتم های پیچیده ای که به قدرت پردازش زیاد نیاز دارند، مشکل ساز می شود. طبق تحقیقات، زبان برنامه نویسی #C می تواند بیش از 40 برابر سریع تر از پایتون عمل کند.
از دیگر چالش های رایج زبان برنامه نویسی پایتون می توان به عدم مدیریت حافظه در هنگام مواجه شدن با الگوریتم های پیچیده هوش مصنوعی و همچنین دشوار شدن یافتن خطا ها در مقیاس وسیع تری از داده های آماری اشاره کرد.
آینده شغلی هوش مصنوعی
طبق آخرین پژوهش های انجام شده در طول سال گذشته، تقریباً تمامی صنایع، پا به عرصه هوش مصنوعی گذاشته اند؛ از امور مالی و بیمه گرفته تا خدمات علمی و حتی فنی. به عبارتی دیگر، کشور های صنعتی و توسعه یافته، علاقه زیادی به کسب و کار های مرتبط با هوش مصنوعی پیدا کرده اند.
این در حالی است که جمعیت زیادی از افراد نیز نگران از دست دادن شغل خود با گسترش بیشتر هوش مصنوعی هستند؛ براساس گزارش دانشگاه استنفورد کسانی که به دنبال تقویت شانس خود در آینده مبتنی بر هوش مصنوعی هستند، باید یک فناوری متمایز را فرا بگیرند تا به کمک آن برای خود امنیت شغلی ایجاد کنند که علاوه بر پایداری، در حوزه های کاری متنوعی نیز کاربرد داشته باشد.
طبق این پژوهش، همه مهارت های مرتبط با هوش مصنوعی شاهد جهش عظیمی در تقاضا هستند و پایتون پیشتازانه در این عرصه جلو می رود. پایتون برای چندین دهه ابزاری قدرتمند در توسعه هوش مصنوعی بوده و در آینده نیز توسعه بیشتری پیدا خواهد داشت و به تکامل خود در پیشرفت هوش مصنوعی ادامه خواهد داد.
بعلاوه، به نظر می رسد به شکل گسترده تری در صنایع، رباتیک، وسایل نقلیه خودران، ماشین لرنینگ، تحلیل آماری، هوش تجاری، NLP و چندین مورد دیگر بکار برده شود. بسیاری از صنایع در حال حاضر از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای توسعه عملکرد خود به منظور پردازش داده های پیچیده در مقیاس بزرگ استفاده می کنند.
همچنین، به کمک قابلیت پیش بینی آن، استراتژی های قدرتمندی طراحی می کنند، تا به دنبال راه حل های موثرتری برای بهبود کسب و کار خود باشند و نیز هزینه های حاصل از تولید را کاهش دهند و حتی سبب افزایش بهره وری در عملکرد و توسعه محصول خود شوند.
بیشتر بخوانید: هوش مصنوعی و چالش های آن در آینده
کلام آخر
دلایل متعددی وجود دارد که چرا پایتون در علم داده، هوش مصنوعی و Machine Learning به اوج رسیده است. امروزه از هیچکس پوشیده نیست که هوش مصنوعی توانسته با الگوریتم های خود جهان را تغییر دهد و منجر به ایجاد مشاغل پردرآمد، پرتقاضا و پربازده شود.
بنابراین اگر به هوش مصنوعی علاقه مند هستید و می خواهید وارد این حوزه هیجان انگیز شوید، بهتر است با آموزش پایتون آغاز کنید. آکادمی کدیاد یک دوره آموزش پایتون (Python) مقدماتی تا پیشرفته را بصورت کاملا رایگان برای شما طراحی کرده است تا بدون هیچ محدودیتی این زبان محبوب را فرا بگیرید.
البته اگر در پایتون تخصص دارید و می خواهید یک قدم فراتر روید، بهترین انتخاب ماشین لرنینگ است. خوشبختانه آکادمی کدیاد در این زمینه هم کم نگذاشته و دوره آموزش یادگیری ماشین (Machine Learning) را در اختیار شما عزیزان قرار داده است.
پرسش و پاسخ:
1) ارتباط پایتون با هوش مصنوعی چیست؟
کدنویسی مختصر و قابل درک، گستردگی در کتابخانه های منبع باز و رایگان، سازگاری با انواع پلتفرم ها و همچنین آسان بودن در یادگیری، زبان برنامه نویسی پایتون را قادر ساخته تا در تمام شاخه های هوش مصنوعی بکار برود بنابراین پایتون یکی از کارآمدترین ابزارهای هوش مصنوعی است.
2) آیا پایتون بهترین زبان برنامه نویسی هوش مصنوعی است؟
بدیهی است هر کدام از زبان های برنامه نویسی، ساختار و عملکرد خاص خود را در انجام پروژه های مختلف دارند. مسلما پایتون تنها زبانی نیست که در برنامه نویسی هوش مصنوعی مورد استفاده قرار می گیرد اما همانطور که می دانید، پایتون به دلیل ویژگی های متعدد به خصوص کتابخانه و فریمورک هایش، به انتخابی مناسب تر در برنامه نویسی هوش مصنوعی تبدیل شده است.
3) چرا پایتون در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین اهمیت دارد؟
زبان برنامه نویسی پایتون بهترین الگوریتم برای کمک به خودکارسازی فرآیندهای ماشین لرنینگ را ارائه می دهد و نسبت به سایر زبان های برنامه نویسی سادگی و سازگاری بیشتری دارد.
4) چگونه برنامه نویس هوش مصنوعی شویم؟
برای شروع برنامه نویسی هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ نیاز به یادگیری یک زبان برنامه نویسی مانند پایتون دارید که آکادمی کدیاد یک دوره آموزش پایتون جامع و رایگان را در اختیار شما قرار داده است. سپس می توانید در دوره یادگیری ماشین کدیاد به یادگیری ماشین لرنینگ بپردازید.