人工知能は、知能機械の開発に用いられるコンピュータサイエンスの一分野と言えるでしょう。人工知能に関する研究は多岐にわたり、専門的なものもあれば、高度な技術を要するものもあります。人工知能の主な問題は、高度な技術と専門的なプログラミング能力を必要とすることです。そのため、人工知能はテクノロジー業界において不可欠な分野となっています。
AIには、AIプログラミング言語に関する高度な知識を持つ、熟練した効率的なプログラマーとエンジニアが必要です。AIプログラマーが使用できる言語は複数存在し、現在では様々なアプリの開発に活用されています。しかし、人工知能（AI）のワンストップソリューションとなるプログラミング言語は存在しません。これは、タスクごとに効率的かつ効果的に機能するために、それぞれ異なる、あるいは特定の言語が必要となるためです。
今日、AIプログラマーは、学際的な環境を含むチームとして働くため、様々な言語を習得し、習得することが求められています。世界中のAIプロジェクトで一般的に使用されている人気の言語がいくつかあります。以下は、2020年のAIエンジニア向けトッププログラミング言語の一部であり、専門家やAIエンジニアになるための助けとなる可能性があります。
プロローグ
1972年に初めて開発されました。短い論理プログラミングプロジェクトで使用され、人工知能、特に自然言語処理の開発における興味深いツールとなっています。チャットボットで使用すると最も効果的です。
AIプログラマーがPrologを理解するには、Prologプログラミング言語を扱う際に使用されるいくつかの重要な用語に精通している必要があります。それらには以下が含まれます。
- プロジェクトの目標と目的。
- このプログラミング言語に適用されるルールと、その言語を取り巻く事実。
パイソン
1991年に初めて導入されました。開発者が使用するAIプログラミング言語の57%以上を占め、最も多く利用されています。人工知能（AI）関連の問題を解決する際に、開発者が選ぶプログラミング言語です。
Pythonは、データサイエンティストやプログラマーにとってAIの世界へのより容易な参入を可能にします。機械学習（AI）データ分析において、他の言語と比較して最も好まれるプログラミング言語です。コーディングが必要な場合に特に推奨されます。柔軟性の高い言語であり、エラーが発生する可能性を最小限に抑えます。
プログラマーは、プロジェクトを進める際にPythonを他のプログラミング言語と組み合わせることが可能です。Pythonは独立したプログラミング言語プラットフォームであり、テストにかかる時間と費用を大幅に節約できるため、非常にシンプルで便利です。
Lisp
AI開発者が直面する問題を解決したい際に好んで用いるプログラミング言語の一つです。AIソリューションの開発には、帰納論理に基づくプロジェクトも含まれます。Prolog、Haskell、Schemeといった他の言語と比較して、論理ベースのAIプロジェクトの開発ではLispが最も好まれます。Lispは、数学的なプロジェクトやプログラムを扱う注目すべきプログラムの一つとして知られています。
多くの AI プログラマーは、機械学習に大きく依存する人工知能プロジェクトに Lisp を定期的に利用しています。Lisp は、迅速なプロトタイピング機能を提供し、記号表現を維持し、問題解決のニーズに対して非常に柔軟で順応性のあるライブラリを備えているためです。
AIプログラミング言語として人気が高いのは、開発者が新しいプロジェクトを簡単に動的に作成でき、自動ガベージコレクションも備えているためです。プログラム実行中は、ファイルと関数を並行してコンパイルしながら、インタラクティブな評価を実行できます。
ハスケル
1990年に開発された、強力で静的かつ標準化されたプログラミング言語です。厳密なセマンティクスは持ちません。その人気の高さから、主に学術界で使用されています。また、GoogleやFacebookといったテクノロジーの巨人も使用しています。
AI や研究のためのプログラミング言語で重要な役割を果たす特定の言語をサポートしているため、主に研究目的で使用されます。
例えば、HLearnはモノイドやモジュールといった一般的な代数構造を制御し、アルゴリズムを表現し、その速度を加速します。これらのアルゴリズムを他のAI言語でコーディングする場合、Hanselは許容可能なレベルのパフォーマンスを維持しながら、他の言語よりも意味のあるアルゴリズムを作成します。
AI開発者が各フェーズで発生するすべてのエラーを特定するのに役立つため、確率的プログラミング・プロジェクトに適しています。エンタープライズ環境ではそれほど普及していないため、JavaやPythonほどのサポートは提供されていません。Javaとは異なり、AIアルゴリズムを作成するための効率的で表現力豊かなライブラリを利用できるため、抽象数学を扱うのに最適です。
ジャワ
過去20年ほど、Javaは世界で最も優れたプログラミング言語とみなされています。エンタープライズ規模のWebアプリケーション開発において、Javaは最も広く使用されています。AIアプリケーションにおいて、非常に安定したプログラミング言語として最もよく知られており、大規模な組織で長年使用されてきました。
したがって、大規模組織向けの開発を検討している場合、Javaは最も好まれるプログラミング言語です。主にAndroidアプリで使用されています。Androidアプリは現在、スマートフォンで最も多く利用されているため、様々な企業がAndroidアプリを使用しています。Googleがユーザー向けに優れたプラットフォームを構築したことで、Java開発者にとって大きなチャンスが生まれました。
Javaはユーザーフレンドリーで柔軟性が高く、プラットフォームに依存しません。様々なAIプログラムの開発に様々な方法で使用されています。
R
Rはロバート・ジェントルマンによって開発され、1995年にリリースされました。Rプログラミング言語はSプログラミング言語の発展版であり、静的ソフトウェアの作成やデータ分析に使用されます。数値計算に優れているため、PythonやNumPyパッケージと比較して、このようなプロジェクトではより優れたパフォーマンスを発揮します。
Rが開発者にとってAIプログラミングに適している理由は以下の通りです。関数型プログラミング、オブジェクト指向、ベクトル計算プログラムを含む様々なプロジェクトで優れたパフォーマンスを発揮します。また、多くの大規模組織で最も好まれるプログラミング言語です。現在、R開発コアチームによって管理されています。
ジュリア
プロジェクトで高性能な数値計算や解析が求められる場合、JuliaはそのようなAIプロジェクトに最適なプログラミング言語です。JuliaはAIに必要な計算に特化して設計されており、パラメトリック多態性を備えた構造と多様なディスパッチ機能を備えた主要なプログラミングパラダイムです。
他のプログラミング言語と比較すると、豊富なライブラリをサポートしていないため、Juliaは最適な言語とは言えません。Juliaを使用する主なメリットは、アルゴリズムを損失なく変換できることです。
