Nếu bạn quan tâm đến việc theo đuổi sự nghiệp về trí tuệ nhân tạo (AI), bạn sẽ cần biết cách viết mã code. Và bạn sẽ bắt đầu từ đâu? Đó chính là ngôn ngữ lập trình.Vậy ngôn ngữ lập trình tốt nhất cho AI là gì? Và bạn nên bắt đầu với nền tảng nào?
Bài viết này sẽ cung cấp cho bạn cái nhìn tổng quan về các ngôn ngữ và nền tảng lập trình tốt nhất cho AI, cũng như các tính năng chính của chúng.
Nội dung
Trí tuệ nhân tạo là gì?
Trí tuệ nhân tạo là một trong những lĩnh vực hấp dẫn và phát triển nhanh nhất trong khoa học máy tính. Nó đã và đang biến đổi thế giới xung quanh chúng ta khi chúng ta nói chuyện. Và đây là một thị trường việc làm hấp dẫn nhất mà bạn có thể nhận được (xem dự báo của Gartner).
AI nhằm mục đích tạo ra các hệ thống máy tính thông minh. Về cơ bản, đó là quá trình tạo ra một hệ thống máy tính có thể tự học và hoạt động.
Mặt khác, học máy (ML) xử lý các phương pháp và kỹ thuật được sử dụng để hệ thống máy tính có thể “học” cách thực hiện một số nhiệm vụ nhất định và thậm chí dự đoán một số kết quả nhất định mà không cần được lập trình rõ ràng cho việc đó.
Lịch sử tóm tắt về AI
Thuật ngữ “trí tuệ nhân tạo” lần đầu tiên được nhà khoa học máy tính John McCarthy đặt ra vào năm 1956, khi lĩnh vực nghiên cứu trí tuệ nhân tạo được thành lập như một ngành học thuật. Trong những năm kể từ đó, AI đã trải qua nhiều làn sóng lạc quan, sau đó là sự thất vọng và mất nguồn tài trợ (được gọi là “mùa đông AI”), tiếp theo là những cách tiếp cận mới, thành công và nguồn tài trợ mới.
Các vấn đề (hoặc mục tiêu) truyền thống của nghiên cứu AI bao gồm:
- Lý luận
- Biểu diễn tri thức
- Lập kế hoạch
- Học hỏi
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
- Nhận thức (thị giác máy tính)
- Di chuyển và thao tác các vật thể (robot)
AI của hôm nay và ngày mai
Ngày nay, AI được sử dụng theo nhiều cách khác nhau, từ hỗ trợ các trợ lý ảo như Siri và Alexa đến các ứng dụng phức tạp hơn như xe tự lái và phân tích dự đoán.
Trong tương lai gần, trí tuệ nhân tạo tổng hợp (AGI, còn được gọi là AI mạnh, AI đầy đủ hoặc hành động thông minh chung) vẫn nằm trong số các mục tiêu dài hạn của lĩnh vực này – với các phương pháp tiếp cận phổ biến bao gồm phương pháp thống kê, trí tuệ tính toán và AI biểu tượng truyền thống.
Ngôn ngữ lập trình tốt nhất để phát triển AI
Python nổi lên như một trong những ngôn ngữ lập trình AI hàng đầu, được đánh giá cao nhờ tính đơn giản, thư viện phong phú và sự hỗ trợ cộng đồng mạnh mẽ, khiến nó trở thành điểm khởi đầu tuyệt vời cho người mới bắt đầu.
R và Julia nổi bật nhờ khả năng chuyên môn về phân tích thống kê và tính toán số hiệu suất cao, đáp ứng các nhu cầu cụ thể trong phát triển AI.
Trong khi các ngôn ngữ truyền thống như C++ và Java vẫn giữ được mức độ liên quan của chúng đối với các ứng dụng đòi hỏi hiệu năng cao thì các ngôn ngữ và nền tảng mới nổi mang lại những khả năng mới, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc chọn ngôn ngữ dựa trên yêu cầu cụ thể của dự án và chuyên môn của nhà phát triển.
Dưới đây là những ngôn ngữ phổ biến nhất được sử dụng trong phát triển AI, cùng với các tính năng chính của chúng:
Python
Python là ngôn ngữ lập trình AI phổ biến nhất, đây là một trong những ngôn ngữ hot nhất hiện nay và nó cũng dễ học!
Python là ngôn ngữ lập trình đa năng, cấp cao, được diễn giải với ngữ nghĩa động. Cấu trúc dữ liệu tích hợp, cấp cao của nó, kết hợp với kiểu gõ động và liên kết động, khiến nó trở nên rất hấp dẫn để phát triển ứng dụng nhanh chóng (RAD), cũng như được sử dụng làm ngôn ngữ kịch bản hoặc ngôn ngữ kết dính để kết nối các thành phần hiện có với nhau.
Các tính năng chính của Python
Có cú pháp đơn giản, dễ học, nhấn mạnh vào khả năng đọc (và do đó giảm chi phí bảo trì chương trình).
Hỗ trợ các mô-đun và gói (khuyến khích tính mô-đun chương trình và tái sử dụng mã).
Có một thư viện tiêu chuẩn mở rộng (có sẵn ở dạng nguồn hoặc dạng nhị phân miễn phí cho tất cả các nền tảng chính).
Điều gì khiến Python tốt cho AI?
Có một bộ thư viện phong phú để phân tích và thao tác dữ liệu, chẳng hạn như Pandas, giúp bạn dễ dàng làm việc với dữ liệu.
Có một số thư viện dành riêng cho machine learning, chẳng hạn như TensorFlow và Keras.
Có các thư viện khoa học và tính toán vững chắc, chẳng hạn như scikit-learn và NumPy.
Thậm chí có thể được sử dụng để lập trình bộ vi điều khiển với các dự án như MicroPython, CircuitPython và Raspberry Pi.
Dự án mẫu
Dự án: TensorFlow và Keras
Mô tả: Thư viện nguồn mở dành cho machine learning và deep learning, do Google phát triển. Được sử dụng trong nhiều ứng dụng khác nhau, từ nhận dạng giọng nói/hình ảnh đến khám phá thuốc.
C++ và C#
C++ là ngôn ngữ lập trình có mục đích chung thiên về lập trình hệ thống và được thiết kế với tính di động, hiệu quả và tính linh hoạt khi sử dụng. Đối thủ cạnh tranh chính của C++ là C# của Microsoft, có cú pháp rất giống nhau nhưng cung cấp một số tính năng và lợi ích bổ sung như mô hình bộ nhớ được quản lý tốt hơn cũng như hỗ trợ LINQ (Truy vấn tích hợp ngôn ngữ), cùng nhiều tính năng khác.
C++ cũng được thấy là hữu ích trong các lĩnh vực phổ biến như đồ họa máy tính, xử lý hình ảnh và tính toán khoa học. Tương tự, C# đã được sử dụng để phát triển trò chơi 3D và 2D cũng như các ứng dụng công nghiệp.
Các tính năng chính của C++ và C#
Cả hai đều hướng đối tượng, hỗ trợ trừu tượng hóa dữ liệu bằng cách sử dụng các lớp, đối tượng và tính kế thừa.
C++ là ngôn ngữ được biên dịch, nghĩa là nó được chuyển đổi trực tiếp thành mã máy có thể chạy trên máy tính. C# là ngôn ngữ được quản lý và chạy trên máy ảo, giúp nó có thể di động trên các nền tảng khác nhau.
C++ cung cấp nhiều quyền kiểm soát quản lý bộ nhớ hơn C#, nhưng điều này cũng có nghĩa là có nhiều khả năng xảy ra lỗi hơn.
Điều gì khiến C++ và C# tốt cho AI?
Cả hai ngôn ngữ đều được sử dụng rộng rãi trong phát triển trò chơi và nhiều trò chơi sử dụng AI.
Cả hai đều có hiệu suất cao do được biên dịch bằng ngôn ngữ và cung cấp khả năng kiểm soát ở mức độ thấp khi cần thiết.
C# có rất nhiều thư viện và công cụ hỗ trợ sẵn có từ Visual Studio.
Dự án mẫu
Dự án: Game AI trong Unreal Engine (C++)
Mô tả: Unreal Engine, được sử dụng rộng rãi để phát triển trò chơi, tận dụng C++ cho các khả năng AI của nó, bao gồm cả việc tìm đường và ra quyết định trong môi trường phức tạp.
Dự án: Bộ công cụ nhận thức của Microsoft (C#)
Mô tả: Một khung học sâu dùng để đào tạo các thuật toán có khả năng suy nghĩ giống bộ não con người, được áp dụng trong các lĩnh vực như nhận dạng giọng nói và mức độ liên quan trong tìm kiếm.
Java
Java là ngôn ngữ lập trình linh hoạt và mạnh mẽ cho phép các nhà phát triển tạo ra các ứng dụng mạnh mẽ, hiệu suất cao.
Các tính năng chính của Java
Hướng đối tượng (hỗ trợ đóng gói, kế thừa và đa hình).
Độc lập với nền tảng (mã byte có thể chạy trên bất kỳ nền tảng nào có Máy ảo Java).
Kiểu dữ liệu tĩnh (đảm bảo an toàn kiểu tại thời điểm biên dịch).
Có một thư viện tiêu chuẩn lớn.
Hỗ trợ xử lý ngoại lệ (giúp quản lý lỗi và các điều kiện đặc biệt) và đa luồng (cho phép thực thi đồng thời nhiều phần của chương trình).
Điều gì làm cho Java tốt cho AI?
Nhanh, đáng tin cậy và có hỗ trợ công cụ tuyệt vời (giúp dễ dàng phát triển các ứng dụng AI phức tạp một cách nhanh chóng và hiệu quả).
Được sử dụng trong nhiều ứng dụng quan trọng nên đã được thử nghiệm trong thực chiến.
Có thể được sử dụng cho cả ứng dụng dành cho máy tính để bàn và thiết bị di động (sử dụng Android Studio).
Dự án mẫu
Dự án: Deeplearning4j
Mô tả: Thư viện deep learning phân tán, mã nguồn mở dành cho Java và Scala, được sử dụng trong công nghiệp để phát hiện gian lận, khai thác văn bản và nhận dạng hình ảnh.
JavaScript: Động lực trong phát triển AI
Các tính năng chính
Tính linh hoạt và khả năng truy cập: Với Node.js, JavaScript mở rộng phạm vi tiếp cận từ phía máy khách sang phía máy chủ, cho phép tạo ra một ngôn ngữ thống nhất trong toàn bộ quá trình phát triển.
Frameworks và thư viện: TensorFlow.js, Brain.js và Synaptic cung cấp các công cụ mạnh mẽ cho machine learning, mạng lưới thần kinh và deep learning, giúp các nhà phát triển web có thể tiếp cận các công nghệ AI tiên tiến.
Điều gì làm cho JavaScript tốt cho AI?
Xử lý dữ liệu theo thời gian thực: Lý tưởng cho các ứng dụng yêu cầu phân tích và phản hồi dữ liệu ngay lập tức, chẳng hạn như trải nghiệm web tương tác và trực quan hóa dữ liệu trực tiếp.
Áp dụng rộng rãi và hỗ trợ cộng đồng: Cộng đồng nhà phát triển rộng lớn và tích cực thúc đẩy sự đổi mới và cung cấp nhiều tài nguyên để học tập và khắc phục sự cố
Dự án mẫu
Dự án: Brain.js
Mô tả: Thư viện JavaScript dành cho mạng thần kinh cho phép phát triển AI trực tiếp trong trình duyệt hoặc trên Node.js, giúp các nhà phát triển web có thể tiếp cận công nghệ học máy.
R
R là ngôn ngữ lập trình và môi trường phần mềm miễn phí dành cho tính toán thống kê và đồ họa được hỗ trợ bởi R Foundation for Statistical Computing.
Ngôn ngữ R là một ngôn ngữ chung của các nhà thống kê, vì nó được sử dụng rộng rãi trong thống kê chính thức (xem uRos2020 và uRos2022), cũng như trong khai thác dữ liệu và phát triển phần mềm thống kê và phân tích dữ liệu. Các cuộc thăm dò, khảo sát về những người khai thác dữ liệu và nghiên cứu về cơ sở dữ liệu tài liệu học thuật cho thấy R có cơ sở người dùng tích cực khoảng hai triệu người trên toàn thế giới.
Các tính năng chính của R
Có một bộ phần mềm tích hợp để thao tác dữ liệu, tính toán và hiển thị đồ họa.
Có một cơ sở lưu trữ và xử lý dữ liệu hiệu quả, cung cấp nhiều toán tử để tính toán trên mảng, danh sách, vectơ và ma trận.
Cung cấp các phương tiện đồ họa mở rộng để phân tích và hiển thị dữ liệu, trực tiếp trên máy tính hoặc trên các thiết bị bản cứng – bao gồm các giao diện dựa trên web tương tác như Shiny.
Là ngôn ngữ lập trình được phát triển tốt, đơn giản và nhất quán bao gồm các điều kiện, vòng lặp, hàm đệ quy do người dùng xác định và các phương tiện đầu vào/đầu ra (bao gồm các kết nối đến cơ sở dữ liệu quan hệ).
Điều gì làm cho R tốt cho AI?
Được thiết kế đặc biệt dành cho các nhà thống kê (không giống như Python, được thiết kế như một ngôn ngữ có mục đích chung).
Có nhiều tính năng hữu ích cho việc phát triển AI, chẳng hạn như mô hình tuyến tính và phi tuyến, phân tích chuỗi thời gian, phân loại và phân cụm.
Dự án mẫu
Dự án: Máy chủ Microsoft R
Mô tả: Máy chủ quy mô doanh nghiệp để chạy và quản lý khối lượng công việc R, được sử dụng trong phân tích dữ liệu lớn, bao gồm các dự án học máy.
Julia
Các tính năng chính của Julia
Được thiết kế cho tính toán số học và khoa học hiệu suất cao.
Dễ sử dụng và học.
Có thể gọi trực tiếp các thư viện C và Fortran (không cần phải viết trình bao bọc hoặc mã giao diện).
Có thể được sử dụng cho tính toán song song và phân tán.
Đi kèm với một thư viện tiêu chuẩn phong phú, bao gồm các phương trình vi phân, tối ưu hóa và học máy.
Điều gì khiến Julia có lợi cho AI?
Ngoài việc nhanh nhẹn, Julia còn rất linh hoạt (giúp bạn dễ dàng thử nghiệm các mô hình khác nhau một cách nhanh chóng).
Có một số thư viện máy học được phát triển tốt, chẳng hạn như Flux, MLJ và KNet.
Dự án mẫu
Dự án: Celeste
Mô tả: Một dự án nhằm mục đích lập danh mục vũ trụ hữu hình, xử lý hàng petabyte dữ liệu từ Khảo sát bầu trời kỹ thuật số Sloan. Chứng tỏ khả năng của Julia về tính toán khoa học hiệu suất cao.
Scala: Kết nối lập trình hướng đối tượng và chức năng cho AI
Scala, một ngôn ngữ kết hợp lập trình chức năng với lập trình hướng đối tượng, cung cấp một bộ công cụ độc đáo để phát triển AI. Khả năng xử lý các loại dữ liệu phức tạp và hỗ trợ lập trình đồng thời khiến Scala trở thành sự lựa chọn tuyệt vời để xây dựng các hệ thống AI mạnh mẽ, có khả năng mở rộng. Khả năng tương tác của ngôn ngữ với Java có nghĩa là nó có thể tận dụng hệ sinh thái rộng lớn của các thư viện Java, bao gồm cả những thư viện liên quan đến AI và học máy, chẳng hạn như Deeplearning4j.
Các tính năng chính
Mô hình kết hợp: Sự tích hợp các mô hình lập trình hướng đối tượng và chức năng của Scala cho phép các nhà phát triển chọn cách tiếp cận tốt nhất cho nhiệm vụ của họ.
Tính bất biến: Scala khuyến khích sử dụng các đối tượng bất biến, điều này có thể đơn giản hóa việc phát triển và giảm lỗi trong các ứng dụng đồng thời.
Kiểu tự suy (Type Inference): Hệ thống kiểu tự suy phức tạp của Scala giúp giảm độ dài dòng, giúp mã sạch hơn và dễ đọc hơn.
Điều gì làm cho Scala tốt cho AI?
Khả năng mở rộng: Tên của nó bắt nguồn từ “ngôn ngữ có thể mở rộng”, Scala được thiết kế để phát triển theo nhu cầu của người dùng, từ các tập lệnh nhỏ đến các hệ thống lớn.
Hệ sinh thái phong phú: Scala được hưởng lợi từ khả năng tương thích với Java, cung cấp quyền truy cập vào vô số thư viện và các framework cần thiết cho các dự án AI và máy học.
Dự án mẫu
Dự án: Apache Spark
Mô tả: Một công cụ phân tích hợp nhất để xử lý dữ liệu lớn, với các mô-đun tích hợp để phát trực tuyến, SQL, học máy và xử lý biểu đồ. Cú pháp ngắn gọn của Scala là lý tưởng cho quy trình làm việc khoa học dữ liệu.
Lisp và Prolog
Lisp và Prolog không được sử dụng rộng rãi như các ngôn ngữ được đề cập ở trên, nhưng chúng vẫn đáng được nhắc đến.
Lisp (cũng được John McCarthy giới thiệu vào năm 1958) là một họ ngôn ngữ lập trình có lịch sử lâu đời và cú pháp đặc biệt dựa trên dấu ngoặc đơn. Ban đầu nó được tạo ra để nghiên cứu trí tuệ nhân tạo. Ngày nay, Lisp được sử dụng trong nhiều ứng dụng, bao gồm cả viết kịch bản và quản trị hệ thống.
Prolog (lõi chung, mô-đun) là ngôn ngữ lập trình logic từ đầu những năm 70, đặc biệt phù hợp cho các ứng dụng trí tuệ nhân tạo. Bản chất khai báo của nó giúp dễ dàng thể hiện các mối quan hệ phức tạp giữa dữ liệu. Prolog cũng được sử dụng để xử lý ngôn ngữ tự nhiên và biểu diễn tri thức.
Ngôn ngữ lập trình cần tránh trong phát triển AI
Đây là những ngôn ngữ mặc dù có thể có vị trí riêng nhưng không thực sự có nhiều thứ để cung cấp cho thế giới AI.
COBOL là một ngôn ngữ cũ được tạo ra vào những năm 1950 và 1960. Nó được thiết kế cho các ứng dụng kinh doanh và không thực sự phù hợp cho bất kỳ ứng dụng nào khác.
FORTRAN là một ngôn ngữ cũ khác, có từ năm 1957. Nó được thiết kế cho các ứng dụng khoa học và kỹ thuật, giống như COBOL, không thực sự phù hợp cho bất kỳ ngôn ngữ nào khác.
Pascal là ngôn ngữ được tạo ra vào những năm 1970 và không thực sự được sử dụng nhiều ngoài giới học thuật.
Basic là ngôn ngữ được thiết kế cho người mới bắt đầu và phần lớn đã được thay thế bởi các ngôn ngữ khác như Python.
Kết luận
AI ở đây, nó đã xảy ra rồi. Và vì nó đang thay đổi cách chúng ta sống cũng như cách chúng ta tương tác với thế giới và với nhau, nó cũng tạo ra những cơ hội mới cho các doanh nghiệp và cá nhân.
Giống như mọi thứ trong lĩnh vực CNTT, không có viên đạn ma thuật hay giải pháp nào phù hợp cho tất cả. Khi chọn ngôn ngữ lập trình cho AI, bạn sẽ phải thử nghiệm, có thể chuyển đổi ngôn ngữ tùy thuộc vào các yếu tố như nhiệm vụ hiện tại, nền tảng mà bạn và nhóm của bạn đang sử dụng cũng như sở thích và chuyên môn của riêng bạn.
Tổng kết lại, Python thường được coi là một trong những ngôn ngữ lập trình AI tốt nhất nhờ tính dễ sử dụng, thư viện rộng lớn và cộng đồng năng động. R cũng là một lựa chọn tốt để phát triển AI, đặc biệt nếu bạn đang muốn phát triển các mô hình thống kê. Julia là một ngôn ngữ mới đang trở nên phổ biến nhờ tốc độ và hiệu quả. Và nếu bạn đang muốn phát triển các hệ thống hoặc ứng dụng cấp thấp với những hạn chế về hiệu suất chặt chẽ thì C++ hoặc C# có thể là lựa chọn tốt nhất cho bạn.
Ví dụ về chatbox dùng Python:
chatbox.py
| import random
greetings = [“Hello!”, “What’s up?!”, “Howdy!”, “Greetings!”] goodbyes = [“Bye!”, “Goodbye!”, “See you later!”, “See you soon!”]
keywords = [“FPT”, “Aptech”, “book”, “AI”] responses = [“FPT Academy International belongs to FPT Education”, “FPT Aptech trains Frontend, Backend, Game Development”, “Reading many books will give you a lot of knowledge”, “AI is Artificial intelligence”]
print(random.choice(greetings)) user = input(“Say something (or type bye to quit): “)
while (user != “bye”): keyword_found = False
for index in range(len(keywords)): if (keywords[index] in user): print(“Bot: ” + responses[index]) keyword_found = True
if (keyword_found == False): new_keyword = input(“I’m not sure how to respond. What keyword should I respond to? “) keywords.append(new_keyword) new_response = input(“How should I respond to ” + new_keyword + “? “) responses.append(new_response)
user = input(“Say something (or type bye to quit): “)
print(random.choice(goodbyes))
|
Output:
NGUỒN DỊCH THUẬT:
https://www.sitepoint.com/best-programming-language-for-ai/
Phạm Thị Lánh – Giảng viên FPT Aptech
| FPT Aptech trực thuộc Tổ chức Giáo dục FPT có hơn 25 năm kinh nghiệm đào tạo lập trình viên quốc tế tại Việt Nam, và luôn là sự lựa chọn ưu tiên của các sinh viên và nhà tuyển dụng. |
