ما هي لغة البرمجة المستخدمة في الذكاء الاصطناعي؟

ما هي لغة البرمجة المُستخدمة في الذكاء الاصطناعي؟ دليل عملي.

إذا تساءلت يومًا عن لغة البرمجة المستخدمة في الذكاء الاصطناعي ، فأنتَ في صحبة جيدة. يتخيل الناس مختبراتٍ مضاءة بالنيون وحساباتٍ سرية، لكن الإجابة الحقيقية أكثر سهولةً وتعقيدًا، وإنسانيةً جدًا. تتألق لغات البرمجة المختلفة في مراحل مختلفة: النمذجة الأولية، والتدريب، والتحسين، والتقديم، وحتى التشغيل في متصفح أو على هاتفك. في هذا الدليل، سنتجاوز التفاصيل ونتناول الجوانب العملية لتتمكن من اختيار الأنسب دون تردد. ونعم، سنذكر لغة البرمجة المستخدمة في الذكاء الاصطناعي أكثر من مرة، لأن هذا هو السؤال الذي يدور في أذهان الجميع. هيا بنا.

مقالات قد ترغب في قراءتها بعد هذه المقالة:

🔗 أفضل 10 أدوات الذكاء الاصطناعي للمطورين
قم بتعزيز الإنتاجية، وبرمجة أكثر ذكاءً، وتسريع التطوير باستخدام أفضل أدوات الذكاء الاصطناعي.

🔗 تطوير برمجيات الذكاء الاصطناعي مقابل التطوير العادي
افهم الاختلافات الرئيسية وتعلم كيفية البدء في البناء باستخدام الذكاء الاصطناعي.

🔗 هل سيتم استبدال مهندسي البرمجيات بالذكاء الاصطناعي؟
اكتشف كيف يؤثر الذكاء الاصطناعي على مستقبل المهن المتعلقة بهندسة البرمجيات.

"ما هي لغة البرمجة المستخدمة في الذكاء الاصطناعي؟"

إجابة مختصرة: أفضل لغة هي التي تنقلك من الفكرة إلى نتائج موثوقة بأقل قدر من التعقيد. إجابة أطول:

  • عمق النظام البيئي - المكتبات الناضجة، والدعم المجتمعي النشط، والأطر التي تعمل فقط.

  • سرعة المطور - بناء جملة موجز، كود قابل للقراءة، بطاريات متضمنة.

  • منافذ الهروب من الأداء - عندما تحتاج إلى السرعة الخام، انتقل إلى C++ أو نواة وحدة معالجة الرسومات دون الحاجة إلى إعادة كتابة الكوكب.

  • قابلية التشغيل المتبادل - واجهات برمجة التطبيقات النظيفة، أو تنسيقات ONNX أو تنسيقات مماثلة، ومسارات نشر سهلة.

  • السطح المستهدف - يعمل على الخوادم، والهواتف المحمولة، والويب، والحافة مع الحد الأدنى من الالتواءات.

  • أدوات الواقع - أدوات تصحيح الأخطاء، وأدوات تحديد الملفات الشخصية، وأجهزة الكمبيوتر المحمولة، ومديري الحزم، والتكامل المستمر - العرض بأكمله.

لنكن صريحين: ربما ستخلطون اللغات. إنه مطبخ، وليس متحفًا. 🍳

الحكم السريع: يبدأ الإعداد الافتراضي لديك بـ Python 🐍

يبدأ معظم الأشخاص باستخدام بايثون للنماذج الأولية، والأبحاث، والضبط الدقيق، وحتى خطوط الإنتاج، لأن النظام البيئي (مثل PyTorch) عميق وذو صيانة جيدة، كما أن التوافقية عبر ONNX تُسهّل عملية التسليم إلى بيئات تشغيل أخرى [1][2]. لإعداد البيانات واسعة النطاق وتنظيمها، غالبًا ما تعتمد الفرق على سكالا أو جافا مع أباتشي سبارك [3]. أما بالنسبة للخدمات المصغرة السريعة والخفيفة، فإن Go أو Rust يوفران استدلالًا قويًا وسريع الاستجابة. ونعم، يمكنك تشغيل النماذج في المتصفح باستخدام ONNX Runtime Web عندما يناسب ذلك احتياجات المنتج [2].

إذًا... ما هي لغة البرمجة المُستخدمة في الذكاء الاصطناعي عمليًا؟ مزيجٌ مُيسّر من بايثون للذكاء، وC++/CUDA للقوة، ولغاتٌ مثل Go أو Rust للمدخل الذي يمرّ منه المستخدمون [1][2][4].

جدول المقارنة: نظرة عامة على لغات الذكاء الاصطناعي 📊

لغة جمهور سعر لماذا يعمل ملاحظات حول النظام البيئي
بايثون الباحثون وخبراء البيانات حر مكتبات ضخمة، ونماذج أولية سريعة PyTorch، scikit-learn، JAX [1]
سي++ مهندسو الأداء حر التحكم منخفض المستوى والاستدلال السريع TensorRT، العمليات المخصصة، واجهات ONNX الخلفية [4]
الصدأ مطورو الأنظمة حر سلامة الذاكرة مع البنادق ذات السرعة الأقل صناديق الاستدلال المتنامية
يذهب فرق المنصة حر التزامن البسيط والخدمات القابلة للنشر gRPC، صور صغيرة، عمليات سهلة
سكالا/جافا هندسة البيانات حر خطوط أنابيب البيانات الضخمة، Spark MLlib أدوات Spark وKafka وJVM [3]
تايب سكريبت الواجهة الأمامية، العروض التوضيحية حر الاستدلال داخل المتصفح عبر ONNX Runtime Web أوقات تشغيل الويب/WebGPU [2]
سويفت تطبيقات iOS حر الاستدلال الأصلي على الجهاز Core ML (تحويل من ONNX/TF)
كوتلين/جافا تطبيقات أندرويد حر نشر أندرويد سلس TFLite/ONNX Runtime Mobile
ر الإحصائيون حر سير عمل الإحصائيات الواضحة، التقارير علامة الإقحام، نماذج مرتبة
جوليا الحوسبة العددية حر أداء عالي مع بناء جملة قابل للقراءة Flux.jl، MLJ.jl

نعم، تباعد الجداول غريب بعض الشيء. كذلك، بايثون ليس حلاً سحريًا؛ إنه ببساطة الأداة التي ستلجأ إليها غالبًا [1].

الغوص العميق 1: بايثون للبحث والنماذج الأولية ومعظم التدريب 🧪

تكمن قوة بايثون الخارقة في جاذبية النظام البيئي. مع PyTorch، ستحصل على رسوم بيانية ديناميكية، وأسلوب أمر واضح، ومجتمع نشيط؛ والأهم من ذلك، يمكنك تسليم النماذج إلى بيئات تشغيل أخرى عبر ONNX عند الحاجة إلى الشحن [1][2]. والميزة: عندما تكون السرعة مهمة، لا يتعين على بايثون أن تكون بطيئة في استخدام المتجهات مع NumPy، أو أن تكتب عمليات مخصصة تنزل إلى مسارات C++/CUDA التي يعرضها إطار عملك [4].

حكاية سريعة: قام فريق متخصص في الرؤية الحاسوبية بتصميم نموذج أولي لاكتشاف العيوب في دفاتر ملاحظات بايثون، وتم التحقق من صحته باستخدام صورٍ لأسبوع كامل، وصُدِّرت إلى ONNX، ثم سُلِّمت إلى خدمة Go باستخدام وقت تشغيل مُسرَّع - دون إعادة تدريب أو إعادة كتابة. ظلت دورة البحث نشطة؛ وظل الإنتاج مُملاً (على أفضل وجه) [2].

الغوص العميق 2: C++ وCUDA وTensorRT للسرعة الخام 🏎️

يتم تدريب النماذج الكبيرة على مكدسات مُسرّعة بوحدات معالجة الرسومات (GPU)، وتُدار العمليات الحرجة للأداء باستخدام C++/CUDA. تُحقق أوقات التشغيل المُحسّنة (مثل TensorRT وONNX Runtime مع موفري تنفيذ الأجهزة) نجاحات كبيرة من خلال دمج النوى، والدقة المختلطة، وتحسينات الرسوم البيانية [2][4]. ابدأ بتحديد الملفات التعريفية؛ لا تُدمج النوى المخصصة إلا في الحالات الحرجة.

الغوص العميق 3: Rust and Go للحصول على خدمات موثوقة ومنخفضة زمن الوصول 🧱

عندما يلتقي التعلم الآلي بالإنتاج، يتحول الحديث من سرعة فورمولا 1 إلى سيارات صغيرة لا تتعطل أبدًا. Rust و Go هنا: أداء قوي، وملفات تعريف ذاكرة متوقعة، وسهولة النشر. عمليًا، تتدرب العديد من الفرق باستخدام بايثون، وتُصدّر إلى ONNX، وتعمل من خلال فصل المهام بشكل واضح بين Rust وGo، مع الحد الأدنى من العبء المعرفي على العمليات [2].

الغوص العميق 4: سكالا وجافا لأنابيب البيانات ومخازن الميزات 🏗️

لا يمكن للذكاء الاصطناعي أن يتطور دون بيانات جيدة. بالنسبة لعمليات استخراج وتحويل وتحميل البيانات (ETL) واسعة النطاق، والبث، وهندسة الميزات، Scala أو Java مع Apache Spark ركائز أساسية، حيث توحّد عمليات الدفعات والبث تحت سقف واحد، وتدعم لغات متعددة ليتسنى للفرق التعاون بسلاسة [3].

الغوص العميق 5: TypeScript والذكاء الاصطناعي في المتصفح 🌐

لم يعد تشغيل النماذج داخل المتصفح أمرًا سهلاً. يُمكن لـ ONNX Runtime Web تنفيذ النماذج من جانب العميل، مما يُتيح الاستدلال الخاص افتراضيًا للعروض التوضيحية الصغيرة والأدوات التفاعلية دون تكاليف الخادم [2]. يُعد هذا مثاليًا لتكرار المنتج السريع أو التجارب القابلة للتضمين.

الغوص العميق 6: الذكاء الاصطناعي المحمول باستخدام Swift وKotlin والتنسيقات المحمولة 📱

يُحسّن الذكاء الاصطناعي المُدمج في الجهاز زمن الوصول والخصوصية. المسار الشائع: التدريب باستخدام بايثون، والتصدير إلى ONNX، والتحويل إلى الهدف (مثل Core ML أو TFLite)، وربطه باستخدام Swift أو Kotlin . يكمن جوهر العمل في موازنة حجم النموذج ودقته وعمر البطارية؛ وتساعد عمليات التكميم والتوافق مع الأجهزة [2][4].

المجموعة الواقعية: امزج وطابق دون خجل 🧩

قد يبدو نظام الذكاء الاصطناعي النموذجي على النحو التالي:

  • نموذج البحث - دفاتر Python مع PyTorch.

  • خطوط أنابيب البيانات - Spark على Scala أو PySpark للراحة، مجدولة مع Airflow.

  • التحسين - التصدير إلى ONNX؛ التسريع باستخدام TensorRT أو ONNX Runtime EPs.

  • الخدمة - خدمة مصغّرة Rust أو Go مع طبقة gRPC/HTTP رقيقة، مع التوسع التلقائي.

  • العملاء - تطبيق الويب في TypeScript؛ التطبيقات المحمولة في Swift أو Kotlin.

  • إمكانية المراقبة - المقاييس والسجلات المنظمة واكتشاف الانحراف ومجموعة من لوحات المعلومات.

هل يحتاج كل مشروع إلى كل ذلك؟ بالطبع لا. لكن رسم المسارات على الخريطة يساعدك على معرفة المنعطف التالي [2][3][4].

الأخطاء الشائعة عند اختيار لغة البرمجة المستخدمة للذكاء الاصطناعي 😬

  • الإفراط في التحسين في وقت مبكر جدًا - كتابة النموذج الأولي، وإثبات القيمة، ثم مطاردة النانو ثانية.

  • نسيان هدف النشر - إذا كان يجب تشغيله في المتصفح أو على الجهاز، فقم بالتخطيط لسلسلة الأدوات في اليوم الأول [2].

  • إن تجاهل بيانات السباكة - النموذج الرائع للميزات غير الواضحة يشبه القصر على الرمال [3].

  • تفكير مترابط - يمكنك الاحتفاظ بـ Python للنمذجة وتقديم الخدمة باستخدام Go أو Rust عبر ONNX.

  • مطاردة الجديد - الأطر الجديدة رائعة؛ والموثوقية أكثر روعة.

اختيارات سريعة حسب السيناريو 🧭

  • البدء من الصفر - بايثون مع PyTorch. إضافة scikit-learn لتعلم الآلة الكلاسيكي.

  • الحافة أو زمن الوصول الحرج - Python للتدريب؛ C++/CUDA بالإضافة إلى TensorRT أو ONNX Runtime للاستدلال [2][4].

  • هندسة ميزات البيانات الضخمة - Spark مع Scala أو PySpark.

  • تطبيقات الويب أولاً أو العروض التوضيحية التفاعلية - TypeScript مع ONNX Runtime Web [2].

  • الشحن لنظامي التشغيل iOS وAndroid - Swift مع نموذج مُحوّل إلى Core-ML أو Kotlin مع نموذج TFLite/ONNX [2].

  • الخدمات المهمة للمهمة - الخدمة في Rust أو Go؛ الحفاظ على إمكانية نقل القطع الأثرية النموذجية عبر ONNX [2].

الأسئلة الشائعة: إذًا... ما هي لغة البرمجة المستخدمة في الذكاء الاصطناعي، مرة أخرى؟ ❓

  • ما لغة البرمجة المستخدمة في الذكاء الاصطناعي في البحث؟
    بايثون، ثم أحيانًا أدوات خاصة بـ JAX أو PyTorch، مع استخدام C++/CUDA للسرعة [1][4].

  • ماذا عن الإنتاج؟
    التدريب باستخدام بايثون، التصدير باستخدام ONNX، الخدمة عبر Rust/Go أو C++ عندما يكون اختصار الملي ثانية مهمًا [2][4].

  • هل جافا سكريبت كافية للذكاء الاصطناعي؟
    بالنسبة للعروض التوضيحية، والأدوات التفاعلية، وبعض استنتاجات الإنتاج عبر أوقات تشغيل الويب، نعم؛ أما بالنسبة للتدريب المكثف، فليست كافية [2].

  • هل لغة R قديمة؟
    لا، إنها رائعة للإحصائيات وإعداد التقارير وبعض مهام التعلم الآلي.

  • هل ستحل جوليا محل بايثون؟
    ربما يومًا ما، وربما لا. منحنيات التبني تستغرق وقتًا؛ استخدم الأداة التي تُزيل العوائق اليوم.

ملخص:🎯

  • ابدأ في Python لتحقيق السرعة وراحة النظام البيئي.

  • استخدم C++/CUDA وأوقات التشغيل المُحسّنة عندما تحتاج إلى التسريع.

  • يتم تقديمه مع Rust أو Go لتحقيق الاستقرار مع انخفاض زمن الوصول.

  • حافظ على سلامة خطوط أنابيب البيانات باستخدام Scala/Java على Spark.

  • لا تنسَ مسارات المتصفح والهاتف المحمول عندما تكون جزءًا من قصة المنتج.

  • قبل كل شيء، اختر التركيبة التي تُخفف الاحتكاك بين الفكرة والتأثير. هذا هو الجواب الحقيقي لسؤال: ما هي لغة البرمجة المُستخدمة في الذكاء الاصطناعي ؟ ليست لغة واحدة، بل الأوركسترا الصغيرة المُناسبة. 🎻

مراجع

  1. استطلاع Stack Overflow للمطورين لعام 2024 - استخدام اللغة وإشارات النظام البيئي
    https://survey.stackoverflow.co/2024/

  2. وقت تشغيل ONNX (الوثائق الرسمية) - الاستدلال عبر الأنظمة الأساسية (السحابة، الحافة، الويب، الهاتف المحمول)، التوافق بين إطارات العمل
    https://onnxruntime.ai/docs/

  3. Apache Spark (الموقع الرسمي) - محرك متعدد اللغات لهندسة البيانات/العلوم والتعلم الآلي على نطاق واسع
    https://spark.apache.org/

  4. مجموعة أدوات NVIDIA CUDA (الوثائق الرسمية) - مكتبات مُسرّعة بواسطة وحدة معالجة الرسوميات، ومُجمّعات، وأدوات لـ C/C++ ومكدسات التعلم العميق
    https://docs.nvidia.com/cuda/

  5. PyTorch (الموقع الرسمي) - إطار عمل التعلم العميق المستخدم على نطاق واسع للبحث والإنتاج
    https://pytorch.org/

ابحث عن أحدث الذكاء الاصطناعي في متجر مساعد الذكاء الاصطناعي الرسمي

معلومات عنا

العودة إلى المدونة