هوش مصنوعی یکی از کلمات کلیدی دنیای فناوری است. با اینکه بحث در مورد پیامدهای مربوط به ایمنی و اخلاقی استفاده از هوش مصنوعی به اوج خودش رسیده و دولتها روشهای جدیدی را به کار می‌گیرند تا استفاده از فناوری‌هایی مثل تشخیص تصویر را کنترل کنند، اما دانشمندان زیادی مشغول تحقیق روی متدهای جدید هستند تا بتوانند از قابلیتهای هوش مصنوعی بیشتر استفاده کنند. آموزش شی گرایی در پایتون را بلد باشید در کنار این مطلب.
در حال حاضر هوش مصنوعی دور از دسترس و چیزی نیست که قرار باشد ما در آینده از مزیتهایش بهره‌مند شویم، همین الان هم در بخشهایی از محصولات و خدمات روزمره‌مان از هوش مصنوعی استفاده شده است که حجم گسترده‌ای از داده‌ها را تجزیه و تحلیل می‌کند و در کسب و کارها کمک حالمان است.
وقتی صحبت از پیاده‌سازی هوش مصنوعی در کدهای برنامه‌نویسی می‌شود، پایتون به عنوان یکی از بهترین زبانهای برنامه‌نویسی در این زمینه شناخته می‌شود. IBM ادعا می‌کند که پایتون بهترین زبان برای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین است.
بر اساس آمار TIOBE در زمان نوشتن این مقاله، پایتون سومین زبان برنامه‌نویسی محبوب در دنیای امروز است. یکی از دلایل این رتبه‌بندی اینست که این زبان از زمینه‌های جدید و به روز توسعه نرم‌افزار مثل هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق پشتیبانی می‌کند.
با خواندن این مقاله خواهید فهمید که پایتون امروزه چطور به یک فناوری مهم برای ساخت نرم‌افزارهای طراحی شده با هوش مصنوعی، تبدیل شده است.
برنامه‌نویسی هوش مصنوعی: فناوری هم برای امروز و هم فردا
شاید هوش مصنوعی شما را یاد فیلمهای علمی تخیلی بیندازد، اما به هر حال فناوری است که امروزه خیلی کاربرد دارد. دلیل آن اینست که از هوش مصنوعی می‌توان در هر ابعاد و به هر شکلی استفاده کرد.
اشکال مختلف هوش مصنوعی:
- روباتیک– این شاخه از مهندسی روی طراحی و ساخت روبات تمرکز دارد. شرکتهای مختلف از روباتها برای انجام کارهایی که پشت سر هم و مکررا انجام می‌شوند یا حتی برای کارگران انسانی غیرممکن است، استفاده می‌کنند.
- اتوماسیون فرایند روباتیک یا PRA –در این حالت رباتها برنامه‌های مخصوصی(رباتهای نرم‌افزاری) هستند که کارهایی را که حجم بالایی دارند، تکرار می‌شوند یا کلا خسته کننده هستند و توسط کارمندان به صورت دستی انجام می‌شوند را به صورت خودکار و استاندارد در می‌آورند.
- یادگیری ماشین– زیر مجموعه جالبی از هوش مصنوعی است که روی ایجاد راهکارهای نرم‌افزاری که می‌توانند بدون نوشتن برنامه صریحی کارها را انجام دهند متمرکز است. با استفاده از روشهای یادگیری ماشین و علوم داده، توسعه دهندگان می‌توانند نرم‌افزاری بسازند که رفتارهای آینده مشتریان و پیامدهایش را بدون هیچ مداخله انسانی، پیش‌بینی کند.
- پردازش زبان طبیعی: این بخش از برنامه‌نویسی هوش مصنوعی روی مسیردهی و ایجاد تعامل بین کامپیوترها و زبانهای انسانی متمرکز است. محققان هم به طور مشخص این موضوع را بررسی می‌کنند که چطور می‌شود برنامه سیستمهای کامپیوتری را آنالیز و تفسیر کنند و داده‌های زبانهای طبیعی را برای اهداف خاص، مورد استفاده قرار دهند.
- دید ماشینی: این حوزه از هوش مصنوعی روی سیستمهای در حال رشدی که می‌توانند با کمک یک دوربین به بررسی و آنالیز خودکار تصویر از طریق تصویربرداری بپردازند، متمرکز است. این فناوری در موارد دیگری مثل تبدیل تصاویر آنالوگ به دیجیتال و پردازش سیگنال دیجیتال هم کاربرد دارد.
چطور از هوش مصنوعی در صنایع مختلف استفاده می‌شود؟
۱-رباتهای موبایل مستقل
شرکتهای حمل و نقل یا ساخت و تولید، از رباتهای موبایلی مستقل یا AMRها برای جابه جایی کالاها استفاده می‌کنند. در این رباتها از هوش مصنوعی که به طراحی بهتر مسیرها و تعامل محیطی کمک می‌کند، استفاده شده است. مثلا این رباتها کارگران و لیفتراک را از هم تشخیص می‌دهند و الگوهای رانندگی‌شان را تطبیق می‌دهند یا از رفتن به مناطق پر رفت و آمد در زمانهای خاص مثل مواقع تحویل کالا که کاراگران حضور دارند، خودداری می‌کنند.
۲-اتوماسیون فرایندها
بهینه کردن فرایندهای دستی و کاغذی، اولویت شرکتهای فعال در صنایع مختلف است. مخصوصا مشاغلی که با مشتری در ارتباطند (مثل خرده‌فروشی) اغلب دنبال این هستند که بتوانند سریعتر به نیازهای مشتری که دائما در حال تغییر است، پاسخ بدهند. راهکارهایی که در آنها از هوش مصنوعی استفاده شده امکان انجام کارهای پیچیده‌تر به صورت خودکار را فراهم می‌کنند و باعث می‌شوند نیروی انسانی روی فعالیتهای مهم و ارزشمندی که نیازمند خلاقیت و تصمیم‌گیریهای استراتژیک است، متمرکز شود.
۳-تحلیل پیشگویانه
نرم‌افزارهای هوش مصنوعی می‌توانند رفتار کاربر را بر اساس داده‌های موجود پیش‌بینی کنند و بر این اساس راهنمایی دقیقی درباره فیلمها، نمایشهای تلویزیونی و انواع دیگر محتواها ارائه می‌دهند. راهنمایی چنین موتورهایی به صورت عملی است، فقط کافیست در آمازون یا نتفلیکس یک گشتی بزنید.
شرکتهای مختلف از نرم‌افزارهای هوش مصنوعی استفاده می‌کنند تا دید بهتری نسبت به مشتریانشان پیدا کنند و از آن به نحو احسن بهره ببرند. یک نمونه آن همین تبلیغات است که هوش مصنوعی محتوا را بر اساس سلیقه و پسند مشتری شخصی‌سازی می‌کند تا شانس فروش بالاتر برود.
در آینده هوش مصنوعی در اپلیکیشنهای مربوط به حمل و نقل خودکار، اکتشافات فضایی و حتی فناوری سایبورگ مورد استفاده قرار می‌گیرد. در مجموع انتظار می‌رود بازار نرم افزارهای هوش مصنوعی از ۴٫۱ میلیارد دلار در سال ۲۰۱۶ به ۵۹٫۸ میلیارد دلار در سال ۲۰۲۵ رشد کند که این یعنی فناوری با زندگی ما عجین شده و همچنان با ما خواهد بود!
پایتون؛ یک زبان برنامه‌نویسی مخصوص هوش مصنوعی
توسعه نرم‌افزارهای هوش مصنوعی پر از چالش است. از آنجایی که سیستم، نیازمند تجزیه و تحلیل حجم عظیمی از داده‌ها است، محصول هوش مصنوعی باید بتواند پردازشهای سنگینی را به طور موثر در یک زمان معقول انجام دهد. به همین دلیل هم انتخاب یک ابزار مناسب بسیار مهم است. زبان برنامه‌نویسی که مناسب هوش مصنوعی باشد باید سینتکس نسبتا ساده‌ای داشته باشد تا بتواند از پس پیاده‌سازی فرایندهای پیشرفته بربیاید و امکان برخورداری از پشتیبانی آن هم آسان باشد. خوشبختانه این زبان علاوه تمام فاکتورهای لازم، امکانات دیگری هم دارد.
۱-دارای محیطی پر از ابزار و کتابخانههای مختلف
یکی از دلایل اصلی محبوبیت داشتن کتابخانههای فوق‌العاده آن است که در پیاده‌سازی کدهای هوش مصنوعی خیلی به درد می‌خورد. این کتابخانه‌ها به توسعه‌دهندگان و برنامه‌نویسان اجازه می‌دهد تا از قطعه کدهای از قبل نوشته شده برای ایجاد یک قابلیت استفاده کنند. به این ترتیب آنها می‌توانند روند توسعه برنامه را سریعتر و توسعه‌دهندگان را از نوشتن هر باره کدهای پایه و ابتدایی بی‌نیاز کنند.
اما از کجا می‌توانید به کتابخانههای هوش مصنوعی پایتون دسترسی پیدا کنید؟ منبع PyPI بهترین نقطه شروع برای برنامه‌نویسانی است که دنبال کتابخانه هایی هستند که در زمینه‌هایی مثل یادگیری ماشین، داده کاوی و پردازش زبان طبیعی کمکشان کند.
اگر می‌خواهید بیشتر یاد بگیرید، لیست کتابخانههای آماده شده توسط تیم متخصص ما را بررسی کنید:
- ۲۴ کتابخانه یادگیری ماشین برای پروژه‌های علم داده
- ۸ تا از بهترین کتابخانههای پردازش زبان طبیعی
- راهنمای سابقه، موارد کاربرد و ساختار پردازش زبان طبیعی
۲-با هر سیستم عاملی سازگار است
این زبان آسان و تطبیق‌پذیر است. روی هر پلتفرمی مثل ویندوز، macOS، لینوکس، یونیکس و… قابل اجراست. اگر نیاز به انتقال برنامه‌ای از یک پلتفرم به یک پلتفرم دیگر باشد، تنها کافیست چند تغییر جزئی در بعضی از خطوط کد انجام شود. به این ترتیب یک نوع کد قابل اجرا برای پلتفرم دلخواهتان ایجاد می‌کنید. علاوه بر این توسعه‌دهندگان می‌توانند از پکیجهایی مثل PyInstaller برای آماده‌سازی کد جهت اجرا روی پلتفرمهای مختلف بهره ببرند. با این کار کلی در هزینه و وقت برای تست کردن نرم‌افزار روی پلتفرمهای مختلف صرفه‌جویی می‌کنید و سرعت توسعه نرم‌افزار هم بیشتر می‌شود.
۳-نوشتن و به اشتراک گذاشتن کد آسان است
خواندن یک برنامه به زبان پایتون آسان است. هر برنامه‌نویسی باید کدی که توسط برنامه‌نویسان دیگر نوشته شده را درک کند، بتواند آن را تغییر دهد، کپی کند یا با دیگران به اشتراک بگذارد. احتمال گیج شدن یا بدفهمی کد در روند کار بسیار کم است.
پایتون سینتکس ساده‌ای دارد که امکان کار با سیستمهای پیچیده را خیلی راحت‌تر می‌کند چون به مفهوم شدن روابط بین عناصر سیستم کمک می‌کند. این ویژگی مخصوصا در بخشهای پیچیده‌ای مثل یادگیری ماشین که به یک تیم نیاز دارید تا بتواند ابزارها، الگوریتمها و ایده‌ها را با هم تبادل کند، اهمیت پیدا می‌کند. علاوه بر این محیطهای پر ابزاری مثل Ipython قابلیتهای دیگری برای تست، دیباگ کردن، تکمیل خط فرمان و کلی موارد دیگر را به این زبان اضافه می‌کنند که روند کار را آسانتر می‌کند.
۴-منحنی یادگیری رضایتبخش
برای ایجاد اپلیکیشنهای هوش مصنوعی به تیمهایی نیاز است که معمولا با مجموعه‌ای از داده‌ها که باید خوب پردازش شوند، سر وکار دارند. موانع کمی که یادگیری پایتون بر سر راه دانشمندان داده قرار می‌دهد باعث شده بتوانند سریعتر این زبان را انتخاب کرده و از آن برای توسعه یک برنامه استفاده کنند.
منحنی یادگیری رضایت خش این زبان باعث شده جایگزینی و یافتن اعضای جدید برای تیم مخصوصا اگر بخواهید محصولتان را سریعتر به مرحله نهایی برسانید، آسانتر و سریعتر باشد. جامعه برنامه‌نویسی پایتون بسیار بزرگ است و متخصصان بسیاری در زمینه برنامه‌نویسی هوش مصنوعی فعالیت دارند.
۵-جامعه پویا و فعال
جامعه بزرگ برنامه‌نویسان این زبان یکی دیگر از مزایای استفاده از این زبان در پروژه‌های پیچیده متمرکز روی راهکارهای هوش مصنوعی است. پایتون و ابزارهایش، اسناد متنوعی دارند که تیمها می‌توانند بهترین استفاده را از آنها ببرند. علاوه بر این، این جامعه همیشه آماده ارائه کمک و راهنمایی به برنامه‌نویسان هست. مسلما حل یک مشکل وقتی از دانش افراد یک جامعه جهانی استفاده می‌کنید، آسانتر خواهد بود.
۶-انعطاف‌پذیر است
توسعه‌دهندگان نیازی به کامپایل مجدد کد منبع ندارند، بنابراین می‌توانند نتیجه را موقع پیاده‌سازی تغییرات همانجا ببینند. علاوه بر این ترکیب پایتون با زبانهای دیگر آسانتر است. این انعطاف‌پذیری به برنامه‌نویسان امکان می‌دهد تا سبکهای برنامه‌نویسی که با آن راحت هستند را انتخاب یا حتی برای رسیدن به بهترین نتیجه آنها را با هم ترکیب کنند. از مزایای دیگر این ویژگی، پایین بودن نرخ خطاهاست چرا که برنامه‌نویسان در محیط راحت‌تری کار می‌کنند.
۷-امکانات فوق‌العاده‌ای برای تصویرسازی دارد
پایتون کتابخانههای متعددی دارد و برخی از آنها ابزار تصویرسازی جالبی دارند. در برنامه‌نویسی هوش مصنوعی لازم است برنامه‌نویسان بتوانند داده‌ها را در قالبی که برای انسانها قابل فهم باشد، ارائه دهند. این کتابخانه‌ها به شما کمک می‌کنند این کار را انجام دهید. مثلا کتابخانه‌هایی مثل Matplotlib در ساخت چارتها، هیستوگرام ها و نمودارها برای نمایش بهتر داده‌ها کمک می‌کند. فاکتور دیگری که روند تصویرسازی را آسان می‌کند تنوع رابطهای کاربری برنامه‌نویسی اپلیکیشن است که در ارائه گزارشهای شفاف به اعضای تیم توسعه کمک می‌کند.
حرف آخر
محبوبیت روزافزون پایتون به این معناست که تقاضا برای این زبان فقط در بین علوم داده در حال افزایش است. انتخاب زبانی که تقاضای بالایی دارد هوشمندانه است چرا که محیط کار با این زبان دائما در حال توسعه و امکان استفاده از قابلیتهای بیشتر در آینده فراهم است. پایتون زبانی است که بسیاری از ویژگی‌های فعلی آن مستقیما به برنامه‌نویسی هوش مصنوعی مربوط می‌شوند.
