人工知能に最適なプログラミング言語トップ9

パイソン

人工知能のための最も人気のあるプログラミング言語の一つがPythonです。Pythonには強力なコミュニティがあり、人工知能を扱う際の作業を容易にするための多くのフレームワークが用意されています。また、新しい機能を追加しながらも、後方互換性を確保しているため、古いコードを更新する必要がないなど、常に最新の状態を維持しています。

代表的なライブラリには以下のものがあります。

• Scikit-learn: 機械学習やデータマイニングのための様々なツールを含むライブラリ
• TensorFlow: 人工ニューラルネットワークを構築するための人気ライブラリ
• Theano: ニューラルネットワークをはじめとする高度なアルゴリズムを、数式を手作業でコーディングすることなく作成できる高度な数学ライブラリです。

JavaScript

多くの開発者は、人工知能を扱う際にJavaScriptを好んで使用します。JavaScriptが人気なのは、ウェブブラウザのクライアントサイドで動作することができるという点もありますが、一般的に柔軟なプログラミング言語でもあります。

最も人気のあるライブラリには次のようなものがあります。

• TensorFlow.js: このライブラリは、開発者がJavaScriptを使って機械学習のワークフローを簡単に作成できるようにします。
• ConvNetJS: 機械学習のためのJavaScriptライブラリで、開発者はニューラルネットワークを構築できます。
• Math.js: です。様々な数学的・統計的関数を含むライブラリ
• Brain.js: JavaScriptで書かれたオープンソースのニューラルネットワークライブラリ
• Node-fann: 人工ニューラルネットワークに特化した、オープンソースの機械学習ライブラリ

C#

C#は、人工知能アプリケーションを構築するためのツールを多く含むプログラミング言語です。C#はオブジェクト指向の言語で、Microsoftの.NETフレームワークに簡単に統合できます。

この言語に対応した人気の高いAIフレームワークには次のようなものがあります。

• Microsoft Cognitive Toolkit
• MyCaffe フレームワーク
• Tensor Flow .Net

R

Rは、機械学習に適したトップレベルの言語であり、学術研究で頻繁に使用されています。企業が機械学習のために統計モデルを使用する必要がある場合には、良い選択肢となります。企業は、RをHadoopまたはSparkのMLLibライブラリと組み合わせて独自のモデルを作成したり、Rパッケージを使用して既存のモデルにアクセスしたりすることができます。

その中でも特に人気のあるライブラリを紹介します。

• RevoScaleR: SparkやHadoopで使用できる、データの統計解析を行うための独自のライブラリです。
• MASS: 機械学習や統計学のための多くの関数とデータセットを含むライブラリ
• plyr: 大規模データの操作を容易にするために作られた統計パッケージ

Java

Javaは、人工知能の導入を検討している企業、特にオブジェクト指向プログラミングを多用する企業にとって、もう一つの良い選択肢です。Javaは豊富なライブラリを持ち、あらゆる種類のハードウェアで動作するため、柔軟性に優れています。また、他のツールとの統合が最も容易な言語の一つであり、ビッグデータにも適しています。Javaは、HiveやPigと組み合わせて大規模なデータを処理することができます。

その代表的なライブラリをいくつかご紹介します。

• MillWheel: です。このライブラリは、複数のサーバーに展開可能なストリーム処理アプリケーションを構築するためのインフラを開発者に提供します。
• Deeplearning4j: ニューラルネットワークなどの機械学習アルゴリズムをJavaで構築するためのライブラリです。また、これらのモデルをSparkクラスターに展開することも可能です。
• Thinc: ニューラルネットワークの背後にある数学モデルを構築することなく、ニューラルネットワークを構築することができるライブラリです。
• PredictionIO: この機械学習エンジンはまだベータ版ですが、独自のレコメンデーションエンジンやその他のタイプの予測ツールを作成したいと考えている企業にとっては便利なツールです。
• Weka: データマイニングと機械学習のためのライブラリです。

C++

C++は、人工知能をハードウェアで利用したいと考えている企業に最適な言語です。C++は低レベルの言語なので、効率的なコードを書くことができ、既存のハードウェアを最大限に活用することができます。このような理由から、C++はビデオゲーム業界でよく使用されています。

その代表的なライブラリをいくつかご紹介します。

• Theano: ニューラルネットワークを構築するためのライブラリです。
• OpenCV: コンピュータ・ビジョン・アプリケーションを構築するためのツール集。
• Intel’s Math Kernel Library (xMKL): 特に人工知能や暗号などの分野におけるハイパフォーマンス・コンピューティングのために設計された高度な数学ライブラリです。C++と併用することで、機械学習アプリケーションの高速化に貢献します。
• LIBSVM: サポートベクターマシンを学習するオープンソースのライブラリで、予測モデリングや分類によく使われます。

Go

Goは比較的新しいプログラミング言語で、CPUやメモリの最適化が可能なことから、人工知能のアプリケーションに使用され始めています。専門家の中には、その高レベルな機能により、コードの読み取りや並列コンピューティングのためのコードの開発が容易になったと言う人もいます。

その代表的なライブラリをいくつか紹介します。

• The Go Learn Toolkit: オープンソースのライブラリで、機械学習の例題が豊富に用意されており、開発者は例題からアプリケーションの構築方法を学ぶことができます。
• Gorgonia: ニューラルネットワークをはじめとする機械学習関連のコードをGoで構築するためのパッケージです。また、CPUとGPUの両方でモデルを実行することができます。
• GoNN: 進化的計算を用いてニューラルネットワークなどの機械学習モデルを学習するライブラリです。
• Go-Torch: 機械学習とNLPのタスク、特に自然言語処理とテキストの処理、人工知能モデルのトレーニングに使用されるライブラリです。
• TensorFlow-Go: TensorFlowをGoで使用するためのライブラリです。
• ggplot2: 統計プログラミング言語「R」で動作するように作られた、オープンソースのプロッティングライブラリ。

Matlab

独自のプログラミング言語であるMatlabは、オープンソースではありませんが、最高の数値計算ライブラリを備えており、数学的な操作や画像処理に適しています。高価ではありますが、人工知能を行う際にこれらの機能を必要とする企業であれば、手に入れる価値はあるでしょう。

その中でも特に人気のあるライブラリを紹介します。

• MATLAB Coder: プログラムをスタンドアローンのCまたはC++バージョンに変換することができるツール。
• Image Processing Toolbox™: 画像処理・解析のためのツール群です。

ジュリア

Juliaは、最近になってAI向けに普及してきた新しい言語です。HadoopやSparkなどのデータベース上で動作し、複数のマシンに簡単に分散できるため、ビッグデータや大規模プロジェクトに適していることから、人気が高まっています。

その代表的なライブラリを紹介します。

• DataFrames: このパッケージは、RやPythonのデータフレームに似たデータ構造を提供し、大規模なデータセットを扱いやすくすることを目的としています。
• Distributions: 正規分布や一様分布など、乱数やサンプルの生成に必要な関数やメソッドが含まれています。
• JuMP: 数理最適化問題のためのモデリング言語

結論

人工知能プロジェクトで使用するプログラミング言語を決めるのは難しいことです。いくつもの選択肢がありますが、会社の目標や社員の専門性に合わせて最適なものを選ぶことが大切です。

RやMatlabのようなトップレベルの言語は、オープンソースではありませんが、大きなコミュニティがあり、開発者が困ったときに簡単に答えを見つけることができます。また、C++のように、効率的なコードを書いたり、ハードウェアを最大限に活用するための低レベルの言語もあります。

企業が柔軟性と使いやすさを求めるのであれば、JavaScriptは良い選択ですが、スピードを求めたり、カスタムハードウェアを必要とするのであれば、C++の方が良い選択となります。

ここに挙げた言語はいずれも人工知能に適した選択肢であり、それぞれをブラッシュアップすることで、開発の目的に沿った言語を選択することができるでしょう。