教育

AI(人工知能)をプログラミングするなら習得しておきたい言語とは

プログラミングのイメージ

近年のAI(人工知能)技術の発展には目を見張るものがありますよね。私たちの日常においても日に日にその活躍の場を増やしています。そんな中、もちろんAI(人工知能)の研究や開発も盛んに行われ、それにともなってAI(人工知能)のプログラミングを習得しようとする人も増えてきているというのです。

でも、プログラミングと言っても世の中には数多くのプログラミング言語が存在しており、AI(人工知能)のプログラミングにはどのような言語が適しているのかわからないでしょう。

そこで今回は、これからAI(人工知能)のプログラミングを習得しようとする人のために、AI(人工知能)をプログラミングをするなら習得しておきたい言語についてご紹介します。

AI(人工知能)をプログラミングするときに使う言語の特徴は

AIのイメージ

AI(人工知能)を語るうえで欠くことのできない基本的な概念のひとつに「機械学習」があります。この「機械学習」は、機械に膨大な量のデータを読み分析させることで、カテゴライズしたり、未来の予測をしたりすることが可能です。

ですから、AI(人工知能)をプログラミングするのに適した言語の特徴として、データ解析処理との相性が良くなければならないということが言えるでしょう。そのためには十分な演算速度を持ったものでなければなりません。
また、言うまでもないですが、AI(人工知能)は非常に複雑な処理を実行するものです。それだけにプログラミングも非常に高度なものが必要となってきますから、ライブラリの充実であったり、開発環境の利便性の高さなど開発のしやすさといったことも、AI(人工知能)をプログラミングするときに使う言語には求められます。

このように、AI(人工知能)をプログラミングするときに適した言語にはいくつかの特徴がありますので「何となく」や「とりあえず」で言語を選んでしまっては危険でしょう。

事前にしっかりと用途に合った言語を使用するようにしてください。

AI(人工知能)ならPythonは必須

AI(人工知能)ならPythonは必須

数あるプログラミング言語の中でも、最もAI(人工知能)のプログラミングに適した言語のひとつと言われているのが、いま人気急上昇中の「Python(パイソン)」。実際に機械学習の分野では最も高いシェアを誇っています。

では、なぜPythonがAI(人工知能)のプログラミング言語としてこれほどまでに用いられるのでしょうか。その理由のひとつが、文法のシンプルさです。

Pythonは文法が非常にシンプルであるためプログラミングも比較的容易、開発も効率よく行うことができます。もちろん習得もしやすい言語でもあります。

また、もうひとつPythonの大きな特徴として、豊富なライブラリが使用可能であるという点があります。

PythonにはTensorflow、Chainerなどのライブラリが用意されており、これらのライブラリを使うことで、CPUでは速度の足りないような非常に複雑な計算をGPUを使って高速化することができるのです。
すなわち、Pythonを使えば、最新の高性能コンピュータの恩恵を受けることで、機械学習に必要な複雑な計算処理を比較的容易に行うことができます。

これは、他の言語にはない大きな強みといえるでしょう。

さらにPythonには、機械学習に活用できるさまざまなアルゴリズムもライブラリとして公開されているので、それらを用いることで機械学習のプログラミングを簡単に行うことができます。

PythonがAI(人工知能)のプログラミングに適した言語であることが、お判りいただけたのではないでしょうか。

手堅いCやJavaも習得しよう

手堅いCやJavaも習得しよう

AI(人工知能)のプログラミングに適した言語はPythonだけではありません。プログラミング言語としておなじみのCやJavaなどの言語もAI(人工知能)をプログラミングするならぜひ習得しておきたい言語です。

C言語は、一般的にはプログラミング初学者にはあまり勧められていません。なぜなら、メモリやCPUといったハードウェアのリソースを意識しながら記述しなければならないから。
ですが、その分ハードウェアのリソースを有効活用できるので、前述のPythonなどほかの言語と比べても圧倒的に実行速度が速いという特徴があります。

このような特徴をもつC言語は、ハードウェアリソースの有効活用と、高速な処理速度が求められるAI(人工知能)のプログラミングにも適した言語といえるでしょう。

また、C言語にオブジェクト指向の概念を追加した拡張言語C++も、C言語と組み合わせてAI(人工知能)の開発に用いられることが多い言語ですので、覚えておくとよいかもしれません。

Javaは、WindowsはもとよりLinuxやMacOS、AndroidなどあらゆるOSで動作することが特徴のプログラミング言語です。この汎用性により、JavaでAI(人工知能)を開発すれば、さまざまなデバイス上で利用できるというメリットがあります。

また、Pythonほどではないものの、Deeplearning4jというDeep LearningのライブラリやJava-ML(Java Machine Learning Library)といった機械学習のためのライブラリも公開されていますので、こういった点でもAI(人工知能)のプログラミングに適した言語のひとつといえるでしょう。

データ解析・統計のRも大事

データ解析・統計のRも大事

もうひとつ、AI(人工知能)をプログラミングするときにおすすめの言語があります。それが統計解析向けのプログラミング言語であるR言語。

R言語はJavaやCのように汎用性を持った言語ではありませんが、データ解析を容易に行うための機能が数多く用意されます。中でも折れ線グラフや、円グラフなどのグラフを出力するための機能は有名です。

R言語でも主要なアルゴリズムがパッケージとして公開されていますし、Tensotflow、Kerasなどのライブラリもしっかりサポートしています。ですからPythonと同じようにこれらを使うことで効率よく開発が行える点が強みです。
また、R言語は統計学者が開発したプログラミングということもあり、ソースコードは決して難しくありません。プログラミングの知識が少しでもある人であれば、比較的容易に習得できるのではないでしょうか。

ただし、RはPythonよりも高速な動作が苦手で、ライブラリを使いこなすのに専門分野の知識が必要になるというデメリットもありますので、習得しようとする際は注意が必要です。

習得する優先順位は?どの言語から学ぶのがおすすめか

プログラミングの勉強のイメージ

AI(人工知能)に適したいくつかの言語をおすすめしてきましたが、これだけのプログラミング言語を一度に習得するのは至難の業ですよね。ここでは、初学者の人でも学習しやすいおすすめの優先順位をご紹介しましょう。

まず、総合的にみて最も習得しやすく、かつAI(人工知能)開発への親和性の高い言語としてはPythonが挙げられるでしょう。ですから、これからAI(人工知能)プログラミングを習得しようという人にはまずPythonを学習することをおすすめします。
つづいて、同様に文法がシンプルで習得しやすいR言語を学習するとよいでしょう。R言語を学習することにより、AI(人工知能)にも大きな関わりのある統計解析の知識も自ずと身についてくるので一石二鳥。

これらの2つの言語がある程度自由自在に使いこなせるようになったら、C言語やJavaの習得を目指してみるとよいのではないでしょうか。

先ほどもご紹介したとおり、メモリやCPUなどハードウェアのリソースを意識しながらプログラミングをする必要があります。その分高度な技能と知識が身につくことは間違いありません。

 

プログラミングのイメージ

今回は、AI(人工知能)をプログラミングするなら習得しておきたい言語として次の4つご紹介してきました。

  • Python
  • C言語
  • Java
  • R言語

それぞれの言語に、AI(人工知能)のプログラミングに適したおすすめポイントがありましたよね。

Python、R言語はその文法のシンプルさから初学者にも非常に習得しやすい言語であること。そして、AI(人工知能)や機械学習のプログラミングに必要なアルゴリズムがライブラリとして用意されているため、構築がしやすいという点が特徴でした。

一方、C言語はメモリやCPUといったハードウェアリソースを意識しながらプログラミングをする必要があるため初心者には敷居が高い言語ではありますが、ハードウェアリソースの有効活用と、高速な処理速度が必要なAI(人工知能)の開発にはメリットとなる点も持ち合わせています。

そしてJavaは、さまざまなOS上で動作すること、PythonやRと同じく機械学習のための豊富なライブラリが用意されていることが特徴でした。

これらどの言語を選ぶかはあなた次第ですが、これからAI(人工知能)のプログラミングを習得しようとする人はぜひ参考にしてみて、AI(人工知能)のプログラミングをやってみましょう。

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