ภาษาโปรแกรมใดที่ใช้สำหรับ AI

ภาษาโปรแกรมใดที่ใช้สำหรับปัญญาประดิษฐ์? คู่มือภาคปฏิบัติ.

ถ้าคุณเคยสงสัยว่า ภาษาโปรแกรมอะไรถูกใช้สำหรับ AIคุณก็ไม่ได้อยู่คนเดียว หลายคนนึกภาพห้องแล็บที่สว่างไสวด้วยแสงนีออนและคณิตศาสตร์ลับๆ แต่คำตอบที่แท้จริงนั้นเป็นมิตรมากกว่า ยุ่งเหยิงเล็กน้อย และเป็นธรรมชาติ ภาษาต่างๆ โดดเด่นในขั้นตอนที่แตกต่างกัน: การสร้างต้นแบบ การฝึกฝน การปรับแต่ง การให้บริการ หรือแม้แต่การทำงานในเบราว์เซอร์หรือบนโทรศัพท์ของคุณ ในคู่มือนี้ เราจะข้ามส่วนที่ไม่จำเป็นไปและเน้นที่การใช้งานจริง เพื่อให้คุณสามารถเลือกเทคโนโลยีได้โดยไม่ต้องลังเลในทุกๆ การตัดสินใจ และใช่ เราจะพูดถึง ภาษาโปรแกรมที่ใช้สำหรับ AI มากกว่าหนึ่งครั้ง เพราะนั่นคือคำถามที่ทุกคนสงสัย ไปกันเลย 

บทความที่คุณอาจสนใจอ่านต่อหลังจากบทความนี้:

🔗 10 อันดับเครื่องมือ AI สำหรับนักพัฒนา
เพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน เขียนโค้ดอย่างชาญฉลาด และเร่งการพัฒนาด้วยเครื่องมือ AI ชั้นนำ.

🔗 การพัฒนาซอฟต์แวร์ AI เทียบกับการพัฒนาซอฟต์แวร์ทั่วไป
ทำความเข้าใจความแตกต่างที่สำคัญและเรียนรู้วิธีเริ่มต้นสร้างแอปพลิเคชันด้วย AI.

🔗 วิศวกรซอฟต์แวร์จะถูกแทนที่ด้วย AI หรือไม่?
สำรวจว่าปัญญาประดิษฐ์ (AI) ส่งผลกระทบต่ออนาคตของอาชีพวิศวกรรมซอฟต์แวร์อย่างไร.

“ภาษาโปรแกรมใดที่ใช้สำหรับ AI?”

คำตอบสั้นๆ: ภาษาที่ดีที่สุดคือภาษาที่ช่วยให้คุณเปลี่ยนจากความคิดไปสู่ผลลัพธ์ที่เชื่อถือได้โดยมีปัญหาให้น้อยที่สุด คำตอบยาวๆ:

  • ความลึกของระบบนิเวศ - ไลบรารีที่ครบครัน การสนับสนุนจากชุมชนที่แข็งขัน และเฟรมเวิร์กที่ใช้งานได้ดี

  • ความเร็วในการพัฒนา - ไวยากรณ์กระชับ โค้ดอ่านง่าย ครบครันทุกอย่าง

  • ทางลัดสู่ประสิทธิภาพสูงสุด - เมื่อคุณต้องการความเร็วสูงสุด ให้เปลี่ยนไปใช้ C++ หรือ GPU kernel โดยไม่ต้องเปลี่ยนแปลงโลกทั้งใบ

  • ความสามารถในการทำงานร่วมกัน - API ที่ใช้งานง่าย รูปแบบ ONNX หรือรูปแบบที่คล้ายกัน เส้นทางการปรับใช้ที่สะดวก

  • แพลตฟอร์มเป้าหมาย - สามารถใช้งานได้บนเซิร์ฟเวอร์ มือถือ เว็บ และอุปกรณ์เอดจ์ โดยมีการปรับแต่งน้อยที่สุด

  • ความเป็นจริงของเครื่องมือต่างๆ - ดีบักเกอร์, โปรไฟล์เลอร์, โน้ตบุ๊ก, ตัวจัดการแพ็กเกจ, CI - ครบทุกอย่าง

พูดตามตรง คุณอาจจะใช้ภาษาปะปนกันไปบ้าง นี่มันห้องครัว ไม่ใช่พิพิธภัณฑ์นะ 🍳

สรุปสั้นๆ: ค่าเริ่มต้นของคุณควรเป็น Python 🐍

คนส่วนใหญ่เริ่มต้นด้วย Python สำหรับการสร้างต้นแบบ การวิจัย การปรับแต่ง และแม้แต่ไปป์ไลน์การผลิต เนื่องจากระบบนิเวศ (เช่น PyTorch) มีความลึกและได้รับการดูแลอย่างดี และการทำงานร่วมกันผ่าน ONNX ทำให้การส่งต่อไปยังรันไทม์อื่น ๆ ทำได้ง่าย [1][2] สำหรับการเตรียมข้อมูลและการจัดการขนาดใหญ่ ทีมมักจะใช้ Scala หรือ Java ร่วมกับ Apache Spark [3] สำหรับไมโครเซอร์วิสที่คล่องตัวและรวดเร็ว Go หรือ Rust ให้การอนุมานที่แข็งแกร่งและมีความหน่วงต่ำ และใช่ คุณสามารถเรียกใช้โมเดลในเบราว์เซอร์โดยใช้ ONNX Runtime Web ได้เมื่อเหมาะสมกับความต้องการของผลิตภัณฑ์ [2]

ดังนั้น… ภาษาโปรแกรมใดที่ใช้สำหรับ AI ในทางปฏิบัติ? เปรียบเสมือนแซนด์วิชแสนสุขที่ประกอบด้วย Python สำหรับสมอง, C++/CUDA สำหรับกำลังกาย และภาษาอย่าง Go หรือ Rust สำหรับทางเข้าที่ผู้ใช้เดินผ่านเข้าไปจริงๆ [1][2][4]

ตารางเปรียบเทียบ: ภาษาที่ใช้ใน AI โดยสังเขป 📊

ภาษา ผู้ชม ราคา เหตุผลที่มันได้ผล บันทึกเกี่ยวกับระบบนิเวศ
ไพธอน นักวิจัย, ผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูล ฟรี คลังข้อมูลขนาดใหญ่ การสร้างต้นแบบอย่างรวดเร็ว PyTorch, scikit-learn, JAX [1]
ซี++ วิศวกรด้านประสิทธิภาพ ฟรี การควบคุมระดับต่ำ การอนุมานที่รวดเร็ว TensorRT, การดำเนินการแบบกำหนดเอง, แบ็กเอนด์ ONNX [4]
สนิม นักพัฒนาระบบ ฟรี ความปลอดภัยของหน่วยความจำด้วยความเร็วที่ลดลง - การยิงปืนน้อยลง กล่องอนุมานที่กำลังเติบโต
ไป ทีมแพลตฟอร์ม ฟรี การทำงานพร้อมกันอย่างง่าย บริการที่สามารถปรับใช้ได้ gRPC, รูปภาพขนาดเล็ก, การใช้งานง่าย
สกาล่า/จาวา วิศวกรรมข้อมูล ฟรี ไปป์ไลน์ข้อมูลขนาดใหญ่, Spark MLlib Spark, Kafka, เครื่องมือ JVM [3]
ไทป์สคริปต์ ส่วนหน้า, การสาธิต ฟรี การอนุมานในเบราว์เซอร์ผ่าน ONNX Runtime Web รันไทม์เว็บ/เว็บจีพียู [2]
สวิฟต์ แอป iOS ฟรี การอนุมานแบบเนทีฟบนอุปกรณ์ Core ML (แปลงจาก ONNX/TF)
โคทลิน/จาวา แอป Android ฟรี การติดตั้ง Android ที่ราบรื่น TFLite/ONNX Runtime Mobile
อาร์ นักสถิติ ฟรี ขั้นตอนการทำงานและรายงานสถิติที่ชัดเจน caret, tidymodels
จูเลีย การคำนวณเชิงตัวเลข ฟรี ประสิทธิภาพสูงพร้อมไวยากรณ์ที่อ่านง่าย Flux.jl, MLJ.jl

ใช่ ระยะห่างของตารางค่อนข้างแปลกเหมือนชีวิต นอกจากนี้ Python ไม่ใช่ยาวิเศษ มันเป็นเพียงเครื่องมือที่คุณจะหยิบใช้บ่อยที่สุด [1].

เจาะลึกบทที่ 1: Python สำหรับงานวิจัย การสร้างต้นแบบ และการฝึกอบรมส่วนใหญ่ 🧪

จุดเด่นของ Python คือแรงดึงดูดของระบบนิเวศ ด้วย PyTorch คุณจะได้รับกราฟแบบไดนามิก รูปแบบเชิงคำสั่งที่สะอาดตา และชุมชนที่กระตือรือร้น ที่สำคัญ คุณสามารถส่งต่อโมเดลไปยังรันไทม์อื่น ๆ ผ่าน ONNX เมื่อถึงเวลาที่จะส่งมอบ [1][2] จุดเด่นอีกอย่างคือ เมื่อความเร็วเป็นสิ่งสำคัญ Python ไม่จำเป็นต้องใช้เวกเตอร์แบบช้า ๆ กับ NumPy หรือเขียนโอเปอเรเตอร์แบบกำหนดเองที่ตกลงไปในเส้นทาง C++/CUDA ที่เปิดเผยโดยเฟรมเวิร์กของคุณ [4].

เรื่องเล่าสั้นๆ: ทีมคอมพิวเตอร์วิชั่นสร้างต้นแบบการตรวจจับข้อบกพร่องในสมุดบันทึก Python ตรวจสอบความถูกต้องบนภาพเป็นเวลาหนึ่งสัปดาห์ ส่งออกไปยัง ONNX จากนั้นส่งต่อไปยังบริการ Go โดยใช้รันไทม์ที่เร่งความเร็ว โดยไม่ต้องฝึกอบรมใหม่หรือเขียนใหม่ วงจรการวิจัยยังคงคล่องตัว การผลิตยังคงน่าเบื่อ (ในทางที่ดีที่สุด) [2]

เจาะลึกบทที่ 2: C++, CUDA และ TensorRT เพื่อความเร็วสูงสุด 🏎️

การฝึกโมเดลขนาดใหญ่เกิดขึ้นบนสแต็กที่เร่งความเร็วด้วย GPU และการดำเนินการที่สำคัญต่อประสิทธิภาพจะอยู่ใน C++/CUDA รันไทม์ที่ได้รับการปรับให้เหมาะสม (เช่น TensorRT, ONNX Runtime ที่มีผู้ให้บริการการประมวลผลฮาร์ดแวร์) มอบผลลัพธ์ที่ยอดเยี่ยมผ่านเคอร์เนลแบบรวม ความแม่นยำแบบผสม และการเพิ่มประสิทธิภาพกราฟ [2][4] เริ่มต้นด้วยการทำโปรไฟล์ และสร้างเคอร์เนลแบบกำหนดเองเฉพาะในส่วนที่ส่งผลเสียอย่างแท้จริงเท่านั้น.

เจาะลึกบทที่ 3: Rust และ Go สำหรับบริการที่เชื่อถือได้และมีความหน่วงต่ำ 🧱

เมื่อ ML เข้าสู่การผลิต การสนทนาจะเปลี่ยนจากความเร็วระดับ F1 ไปเป็นรถมินิแวนที่ไม่เคยเสีย Rust และ Go โดดเด่นในจุดนี้: ประสิทธิภาพที่แข็งแกร่ง โปรไฟล์หน่วยความจำที่คาดการณ์ได้ และการปรับใช้ที่ง่าย ในทางปฏิบัติ ทีมจำนวนมากฝึกฝนด้วย Python ส่งออกไปยัง ONNX และให้บริการเบื้องหลัง API ของ Rust หรือ Go ซึ่งเป็นการแยกความรับผิดชอบที่ชัดเจน ลดภาระทางความคิดสำหรับฝ่ายปฏิบัติการให้น้อยที่สุด [2]

เจาะลึกบทที่ 4: Scala และ Java สำหรับ Data Pipeline และ Feature Store 🏗️

AI จะเกิดขึ้นไม่ได้หากปราศจากข้อมูลที่ดี สำหรับ ETL ขนาดใหญ่ การสตรีมมิ่ง และการสร้างฟีเจอร์ Scala หรือ Java ร่วมกับ Apache Spark ยังคงเป็นเครื่องมือหลักในการทำงาน โดยรวมการประมวลผลแบบแบตช์และสตรีมมิ่งไว้ในที่เดียว และรองรับหลายภาษาเพื่อให้ทีมสามารถทำงานร่วมกันได้อย่างราบรื่น [3]

เจาะลึกบทที่ 5: TypeScript และ AI ในเบราว์เซอร์ 🌐

การรันโมเดลในเบราว์เซอร์ไม่ใช่เรื่องเล่น ๆ อีกต่อไป ONNX Runtime Web สามารถรันโมเดลฝั่งไคลเอ็นต์ ทำให้สามารถอนุมานแบบส่วนตัวโดยค่าเริ่มต้นสำหรับเดโมขนาดเล็กและวิดเจ็ตแบบโต้ตอบโดยไม่มีค่าใช้จ่ายเซิร์ฟเวอร์ [2] เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการวนซ้ำผลิตภัณฑ์อย่างรวดเร็วหรือประสบการณ์แบบฝังตัว.

เจาะลึกบทที่ 6: AI บนมือถือด้วย Swift, Kotlin และรูปแบบพกพา 📱

AI บนอุปกรณ์ช่วยลดความหน่วงและเพิ่มความเป็นส่วนตัว เส้นทางทั่วไปคือ ฝึกฝนใน Python ส่งออกเป็น ONNX แปลงสำหรับเป้าหมาย (เช่น Core ML หรือ TFLite) และเชื่อมต่อใน Swift หรือ Kotlinสิ่งสำคัญคือการสร้างสมดุลระหว่างขนาดของโมเดล ความแม่นยำ และอายุการใช้งานแบตเตอรี่ การควอนไทเซชันและการดำเนินการที่คำนึงถึงฮาร์ดแวร์จะช่วยได้ [2][4]

การจัดเรียงไอเท็มในชีวิตจริง: ผสมผสานและจับคู่ได้อย่างมั่นใจ 🧩

ระบบ AI ทั่วไปอาจมีลักษณะดังนี้:

  • การวิจัยโมเดล - สมุดบันทึก Python ด้วย PyTorch

  • ไปป์ไลน์ข้อมูล - ใช้ Spark บน Scala หรือ PySpark เพื่อความสะดวก และกำหนดเวลาด้วย Airflow

  • การเพิ่มประสิทธิภาพ - ส่งออกเป็น ONNX; เร่งความเร็วด้วย TensorRT หรือ ONNX Runtime EPs

  • การให้บริการ - ไมโครเซอร์วิสที่เขียนด้วย Rust หรือ Go พร้อมเลเยอร์ gRPC/HTTP บาง ๆ และปรับขนาดอัตโนมัติ

  • ลูกค้า - เว็บแอปพลิเคชันที่เขียนด้วย TypeScript; แอปพลิเคชันมือถือที่เขียนด้วย Swift หรือ Kotlin

  • ความสามารถในการสังเกตการณ์ - ตัวชี้วัด บันทึกข้อมูลที่มีโครงสร้าง การตรวจจับการเปลี่ยนแปลง และแดชบอร์ดต่างๆ

ทุกโครงการจำเป็นต้องมีทั้งหมดนั้นหรือไม่? แน่นอนว่าไม่ แต่การทำแผนที่เส้นทางจะช่วยให้คุณรู้ว่าจะต้องเลี้ยวไปทางไหนต่อไป [2][3][4].

ข้อผิดพลาดทั่วไปในการเลือกภาษาโปรแกรมที่ใช้สำหรับ AI 😬

  • การปรับแต่งให้เหมาะสมที่สุดเร็วเกินไป - ควรสร้างต้นแบบ พิสูจน์คุณค่า แล้ว ค่อยไปไล่ตามความแม่นยำระดับนาโนวินาที

  • การลืมเป้าหมายการใช้งาน - หากต้องใช้งานในเบราว์เซอร์หรือบนอุปกรณ์ ให้วางแผนชุดเครื่องมือตั้งแต่วันแรก [2]

  • การเพิกเฉยต่อการวางระบบข้อมูล - แบบจำลองที่สวยงามบนคุณสมบัติที่ไม่ชัดเจนก็เหมือนคฤหาสน์บนผืนทราย [3]

  • แนวคิดแบบโมโนลิธ - คุณสามารถใช้ Python สำหรับการสร้างแบบจำลอง และใช้ Go หรือ Rust ในการให้บริการผ่าน ONNX ได้

  • การไล่ตามสิ่งใหม่ๆ - เฟรมเวิร์กใหม่ๆ นั้นเจ๋ง แต่ความน่าเชื่อถือเจ๋งกว่า

ตัวเลือกด่วนตามสถานการณ์ 🧭

  • เริ่มต้นจากศูนย์ - Python กับ PyTorch เพิ่ม scikit-learn สำหรับแมชชีนเลิร์นนิงแบบดั้งเดิม

  • Edge หรือ latency-critical - Python สำหรับการฝึกอบรม; C++/CUDA บวก TensorRT หรือ ONNX Runtime สำหรับการอนุมาน [2][4]

  • การสร้างฟีเจอร์ข้อมูลขนาดใหญ่ - Spark กับ Scala หรือ PySpark

  • แอปเว็บเฟิร์สหรือเดโมแบบโต้ตอบ - TypeScript กับ ONNX Runtime Web [2]

  • การจัดส่ง iOS และ Android - Swift ด้วยโมเดลที่แปลงเป็น Core-ML หรือ Kotlin ด้วยโมเดล TFLite/ONNX [2]

  • บริการที่สำคัญต่อภารกิจ - ให้บริการใน Rust หรือ Go; รักษาสิ่งประดิษฐ์ของโมเดลให้พกพาได้ผ่าน ONNX [2]

คำถามที่พบบ่อย: สรุปแล้ว… ภาษาโปรแกรมที่ใช้สำหรับ AI คืออะไรกันแน่? ❓

  • ภาษาโปรแกรมใดที่ใช้สำหรับ AI ในการวิจัย?
    Python - จากนั้นบางครั้ง JAX หรือเครื่องมือเฉพาะของ PyTorch โดยมี C++/CUDA อยู่เบื้องหลังเพื่อความเร็ว [1][4]

  • แล้วการผลิตล่ะ?
    ฝึกฝนด้วย Python ส่งออกด้วย ONNX ให้บริการผ่าน Rust/Go หรือ C++ เมื่อการลดมิลลิวินาทีมีความสำคัญ [2][4]

  • JavaScript เพียงพอสำหรับ AI หรือไม่?
    สำหรับการสาธิต วิดเจ็ตแบบโต้ตอบ และการอนุมานการผลิตบางส่วนผ่านรันไทม์เว็บ ใช่ แต่สำหรับการฝึกอบรมจำนวนมาก ไม่ค่อยเท่าไหร่ [2]

  • ภาษา R ล้าสมัยแล้วหรือ?
    ไม่เลย มันยอดเยี่ยมมากสำหรับงานด้านสถิติ การรายงาน และเวิร์กโฟลว์แมชชีนเลิร์นนิงบางอย่าง

  • Julia จะมาแทนที่ Python หรือไม่?
    อาจจะในอนาคต หรืออาจจะไม่ก็ได้ การใช้งานต้องใช้เวลา ดังนั้นจงใช้เครื่องมือที่ช่วยให้คุณก้าวข้ามอุปสรรคในวันนี้

สรุปสั้นๆ 🎯

  • เริ่มต้นด้วย Python เพื่อความเร็วและความสะดวกสบายในการใช้งานระบบนิเวศ

  • ใช้ C++/CUDA และรันไทม์ที่ปรับแต่งแล้วเมื่อคุณต้องการเร่งความเร็ว

  • ใช้งานร่วมกับ Rust หรือ Go เพื่อความเสถียรและความหน่วงต่ำ

  • รักษาประสิทธิภาพของ Data Pipeline ด้วย Scala/Java บน Spark

  • อย่าลืมพิจารณาเส้นทางการใช้งานผ่านเว็บเบราว์เซอร์และอุปกรณ์มือถือเมื่อนำมาเป็นส่วนหนึ่งของเรื่องราวผลิตภัณฑ์.

  • เหนือสิ่งอื่นใด จงเลือกชุดค่าผสมที่ช่วยลดอุปสรรคตั้งแต่เริ่มต้นไอเดียไปจนถึงการสร้างผลลัพธ์ นั่นคือคำตอบที่แท้จริงว่า ควรใช้ภาษาโปรแกรมใดสำหรับ AIไม่ใช่ภาษาเดียว แต่เป็นการจัดเรียงภาษาที่ลงตัวราวกับวงดนตรีขนาดเล็ก 🎻

เอกสารอ้างอิง

  1. แบบสำรวจนักพัฒนา Stack Overflow ปี 2024 - การใช้งานภาษาและสัญญาณระบบนิเวศ
    https://survey.stackoverflow.co/2024/

  2. ONNX Runtime (เอกสารอย่างเป็นทางการ) - การอนุมานข้ามแพลตฟอร์ม (คลาวด์, เอดจ์, เว็บ, มือถือ), ความสามารถในการทำงานร่วมกันของเฟรมเวิร์ก
    https://onnxruntime.ai/docs/

  3. Apache Spark (เว็บไซต์อย่างเป็นทางการ) - เครื่องมือหลายภาษาสำหรับวิศวกรรม/วิทยาศาสตร์ข้อมูลและแมชชีนเลิร์นนิงในระดับขนาดใหญ่
    https://spark.apache.org/

  4. NVIDIA CUDA Toolkit (เอกสารอย่างเป็นทางการ) - ไลบรารี คอมไพเลอร์ และเครื่องมือเร่งความเร็ว GPU สำหรับ C/C++ และชุดโปรแกรมสำหรับการเรียนรู้เชิงลึก
    https://docs.nvidia.com/cuda/

  5. PyTorch (เว็บไซต์ทางการ) - เฟรมเวิร์กการเรียนรู้เชิงลึกที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในการวิจัยและการใช้งานจริง
    https://pytorch.org/

ค้นหา AI รุ่นล่าสุดได้ที่ร้านค้าผู้ช่วย AI อย่างเป็นทางการ

เกี่ยวกับเรา

กลับไปที่บล็อก