Lý do nên chọn lập trình trình trí tuệ nhân tạo (AI) bằng Python

Hiện nay, trong thế giới lập trình, Python đang dẫn đầu trong cuộc đua tìm ra ngôn ngữ tốt nhất cho AI và mạng nơ-ron. Trong bài viết này, hãy cùng tìm hiểu tại sao lập trình trí tuệ nhân tạo bằng Python lại là một lựa chọn lý tưởng đến vậy.

Những thế mạnh của Python

Trước hết, Python là ngôn ngữ được thông dịch (interpreted language), vì vậy nó không cần phải được biên dịch thành ngôn ngữ máy trước khi thực thi, và có thể được sử dụng trực tiếp để chạy chương trình. Điều này làm cho Python có thể được hiểu bởi một trình giả lập, hoặc một máy ảo trên ngôn ngữ máy mẹ đẻ mà phần cứng hiểu được.

Thứ hai, Python là một ngôn ngữ lập trình bậc cao (high-level programing language) và có thể được sử dụng cho các tình huống phức tạp. Các ngôn ngữ bậc cao có thể xử lý các biến, mảng, đối tượng, các biểu thức số học phức tạp hoặc Boolean và các khái niệm khoa học máy tính trừu tượng khác. Điều này làm cho Python trở nên toàn diện hơn, tăng khả năng sử dụng của nó theo cấp số nhân. Ngoài ra, Python cũng là một ngôn ngữ lập trình đa năng (general-purpose programming language), có nghĩa là nó có thể được sử dụng với các miền và công nghệ khác nhau.

Không chỉ vậy, Python cũng có hệ thống kiểu động (dynamic type system) và quản lý bộ nhớ tự động hỗ trợ nhiều mô hình bao gồm lập trình hướng đối tượng (object-oriented), mệnh lệnh (functional), hàm (functional) và thủ tục (procedural). Python có sẵn cho tất cả các hệ điều hành và có một sản phẩm mã nguồn mở có tên CPython cũng đang thu hút sự phổ biến rộng rãi.

Tại sao lại chọn Python cho AI?

1. Hệ sinh thái thư viện đa dạng

Thư viện là nơi chứa các hàm và codes đã viết sẵn. Một bộ thư viện vững chắc giúp lập trình viên tránh phải viết lại codes khi thực hiện các bài toán phức tạp. Hệ sinh thái thư viện tuyệt vời là một trong những lý do chính tại sao Python là ngôn ngữ được ưa thích nhất cho ngành trí tuệ nhân tạo. Thư viện trong Python cung cấp cho lập trình viên tất cả các items cơ bản cần thiết để phát triển AI và ML (Machine Learning) mà không phải viết mọi codes từ đầu.

Một số thư viện Python phổ biến nhất được sử dụng cho AI và ML có thể kể đến là Pandas, NumPy, TensorFlow, SciPy, Scikit-learn, v.v.

2. Định dạng code đơn giản

Lập trình bằng Python rất dễ để học và thực hiện. Lý do là bởi nó sử dụng ngôn ngữ giống như tiếng Anh với các lệnh tự giải thích, các quy tắc cú pháp tối thiểu và nhiều khoảng trắng để người dùng dễ đọc nội dung.Nhiều lập trình viên mô tả cú pháp của Python giống như toán học, phù hợp với ngành AI và ML.

Trong khi việc xây dựng mô hình cho AI và ML liên quan đến các thuật toán phức tạp và quy trình làm việc linh hoạt, tính đơn giản của Python cho phép các lập trình viên viết một cách đáng tin cậy. Họ có thể dồn mọi nỗ lực vào việc viết code thay vì tập trung quá sâu vào các khía cạnh kỹ thuật.

3. Sự linh hoạt cao

Python là một lựa chọn hoàn hảo cho AI và ML bởi sự linh hoạt của nó:

• Các lập trình viên có thể sử dụng các thuật toán và ngôn ngữ khác nhau cùng với Python (phần lớn code có thể được kiểm tra trong IDE – môi trường phát triển tích hợp)
• Python hoạt động như một phần mềm phụ trợ lý tưởng và phù hợp để liên kết các cấu trúc dữ liệu khác nhau 
• Python cung cấp tùy chọn để chọn giữa các OOPs và Scripting

4. Nền tảng độc lập

Một trong những ưu điểm lớn nhất của Python là khả năng hoạt động trên nhiều hệ điều hành khác nhau như Windows, Linux và MacOS.

Các lập trình viên có thể viết và triển khai code trên một nền tảng và chạy nó trên một nền tảng khác với những thay đổi tối thiểu thay vì những thay đổi lớn để di chuyển mã nguồn.

5. Sự hỗ trợ từ cộng đồng Python lớn mạnh

Python được yêu thích bởi hàng triệu lập trình viên trên toàn thế giới. Điều này được chứng minh ở số lượng lớn các cộng đồng, nhóm và diễn đàn về ngôn ngữ này (Ví dụ: Python.org, Stack Overflow và GitHub).

Sự hiện diện của một cộng đồng lớn và hoạt động thường xuyên như vậy có thể giúp bạn trong bất kỳ giai đoạn nào của vòng đời phát triển phần mềm.

6. Nhiều công cụ trực quan hoá có sẵn

Như đã đề cập ở trên, Python hỗ trợ nhiều loại thư viện được tạo sẵn. Một số trong số chúng hoạt động như công cụ trực quan hóa. Do đó, các lập trình viên có cơ hội thể hiện dữ liệu thông qua biểu đồ, giúp cho cả những người không rành về kỹ thuật cũng hiểu được dữ liệu đó.

Điều này khá hữu ích trong ngành trí tuệ nhân tạo và học máy. Ví dụ, thư viện Matplotlib được sử dụng để xây dựng các biểu đồ và kịch bản để dữ liệu có thể được hiểu và trình bày hiệu quả, trực quan hơn.

Có thể thấy, trí tuệ nhân tạo đang tạo ra một ảnh hưởng ngày càng quan trọng trong cuộc sống của chúng ta. Với bộ thư viện tuyệt vời, định dạng code đơn giản và sạch, tính linh hoạt vượt trội và cộng đồng lớn mạnh, lập trình trí tuệ nhân tạo bằng Python là một giải pháp dễ dàng, nhanh chóng và phù hợp với ngân sách của nhiều doanh nghiệp.