Khi nhắc đến lập trình trí tuệ nhân tạo, không thể không nhắc đến hai ngôn ngữ quan trọng: Python và Java. Cả hai ngôn ngữ này đều được sử dụng rộng rãi và hiệu quả trong việc phát triển các ứng dụng trí tuệ nhân tạo. Vậy điểm khác nhau cơ bản giữa Python và Java trong lập trình trí tuệ nhân tạo là gì? Trong bài viết này, chúng ta sẽ thảo luận về hai ngôn ngữ linh hoạt nhất được sử dụng để xây dựng các ứng dụng AI và tìm hiểu các điểm phong phú của chúng để xem ngôn ngữ nào tốt hơn cho AI.
Lập trình trí tuệ nhân tạo: Java hay Python?
Không nghi ngờ gì nữa, trí tuệ nhân tạo đã đưa công nghệ lên một tầm cao mới trong các ngành công nghiệp khác nhau. Không có ngôn ngữ lập trình hoàn hảo nào được sử dụng trong AI, mỗi ứng dụng yêu cầu một ngôn ngữ mã hóa khác nhau để phát triển. Cuộc tranh luận về việc lựa chọn ngôn ngữ lập trình giữa Java và Python vẫn chưa có hồi kết. Sau đây chúng ta hãy cùng điểm qua một số đặc điểm chính của 2 ngôn ngữ này nhé!
Ngôn ngữ lập trình Python
Python là một ngôn ngữ lập trình cấp cao được sử dụng cho các tác vụ lập trình phức tạp. Đây là một ngôn ngữ có mục đích chung được sử dụng trên nhiều miền khác nhau. Nó là ngôn ngữ yêu thích của các nhà phát triển vì sự đơn giản và cú pháp ít phức tạp hơn các ngôn ngữ khác. Python là ngôn ngữ có mã nguồn mở và sẵn cho tất cả các hệ điều hành, độc lập với nền tảng và có một thư viện mở rộng cho mã lập trình Python.
Ngôn ngữ lập trình Java
Java là một ngôn ngữ hướng đối tượng và cũng là một ngôn ngữ đa chức năng giống như ngôn ngữ lập trình Python. Nó là một trong những ngôn ngữ được sử dụng phổ biến nhất ra đời trước Python. Đến hiện nay, Java vẫn được xếp hạng trong số năm ngôn ngữ hàng đầu cho lập trình AI. Nó có cú pháp tương đối phức tạp hơn Python, nhưng tốc độ thực thi lại khá cao.
Cả hai ngôn ngữ này đều hỗ trợ mạng nơ-ron và các giải pháp phát triển NLP. Vậy điểm khác biệt chính của 2 ngôn ngữ này là gì? Hãy cùng theo dõi tiếp nhé!
Java và Python: Bốn điểm cần so sánh
Mặc dù cả hai đều là ngôn ngữ hiệu quả cao và có khả năng như nhau được sử dụng cho các dự án lập trình trí tuệ nhân tạo, đây là một số điểm khác biệt chính của Java và Python khiến bạn phải đắn đo xem ngôn ngữ nào phù hợp với mục đích công việc của mình:
Tốc độ
Về tốc độ, Java nhanh hơn Python. Java là ngôn ngữ được biên dịch theo thống kê trong khi Python là ngôn ngữ được thông dịch động, xác định kiểu dữ liệu biến. Java thực hiện kiểm tra kiểu trong quá trình biên dịch, trong khi đó Python thực hiện trong thời gian chạy. Điều này làm tăng thời gian thực thi. Trên thực tế thời gian thực thi của Java ít hơn so với Python. Do đó, Java đánh bại Python về tốc độ.
Cú pháp và mã
Khai báo biến là điều bắt buộc đối với ngôn ngữ Java. Trong Java, bắt buộc phải khai báo một biến và sử dụng dấu chấm phẩy ở cuối mỗi câu lệnh còn đối với Python thì điều này là không bắt buộc.
Thụt lề là bắt buộc trong Python - Thụt lề để cho biết khối mã thuộc về cái gì là điều bắt buộc trong Python. Nếu không có nó, lập trình viên sẽ gặp lỗi, trong khi trong Java, điều đó không cần thiết.
Dễ học
Python thân thiện với người dùng hơn ngôn ngữ Java. Khi nói đến lập trình, các mã được viết bằng Python tương đối ít phức tạp hơn Java. Một người có thể bắt đầu sự nghiệp lập trình của mình bằng cách học ngôn ngữ Python sẽ mất ít thời gian làm quen với mã hơn là những người học Java.
Triển vọng nghề nghiệp
Python đã được sử dụng rộng rãi cho các dự án phát triển AI, do đó, một người mới bắt đầu có thể mong đợi một mức lương cao. Nhưng sau một khoảng thời gian khi kinh nghiệm tăng lên, triển vọng lương cho Java được cho là cao hơn.
Python là một ngôn ngữ lập trình có nhu cầu việc làm cao trong những năm gần đây, vì hiện tại nhiều công việc đang chuyển hướng sang Trí tuệ nhân tạo và học máy do sự xuất hiện ngày càng nhiều của chúng.
Nhưng, nếu chúng ta nhìn thấy khả năng phát triển của các kỹ sư có kinh nghiệm, Java sẽ chiếm ưu thế vì nó đã được sử dụng trước khi Python được biết đến. Mặc dù xu hướng này dự kiến sẽ thay đổi và trong tương lai có thể Python sẽ phát triển vững mạnh hơn nữa.
Python có tốt cho AI không?
Trí tuệ nhân tạo Python biểu thị các ứng dụng được xây dựng bằng ngôn ngữ mã có mục đích chung và tương đối không phức tạp. Python được biết đến với tính linh hoạt, mạnh mẽ, độc lập, mã có thể đọc được, hỗ trợ cộng đồng, một loạt các khuôn khổ đầy đủ và một thư viện hữu ích, giúp các lập trình viên viết mã cho Python AI trở nên dễ dàng.
Thư viện AI trong Python
Danh sách các thư viện Python dựa trên AI hiệu quả nhất mà bạn nên tham khảo:
- Tensorflow: Được sử dụng để viết các thuật toán học máy, học sâu và được sử dụng cho các tính toán nặng, bao gồm cả mạng thần kinh nhân tạo.
- Scikit-Learn: Có khả năng xử lý dữ liệu phức tạp như phân cụm, hồi quy tuyến tính, logistic, phân loại và các dữ liệu khác.
- NumPy: Được sử dụng để tính toán dữ liệu khoa học hoặc toán học.
- Theano: Để tính toán các biểu thức toán học với mảng nhiều chiều.
- Keras: Cho phép tính toán, tạo mẫu nhanh chóng và cung cấp các chức năng cho các mô hình tính toán, tập dữ liệu, trực quan hóa đồ thị,..
- NLTK: Nhận dạng và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, phân tích văn bản và khai thác văn bản.
- Matplotlib: Để tạo các đối tượng trực quan hóa như đồ thị 2D, biểu đồ và đồ thị.
- PyBrain: Được sử dụng trong mạng nơ-ron và học tăng cường.
- Caffe: Được sử dụng để học sâu và xử lý hơn 60 triệu hình ảnh mỗi ngày.
- StatsModels: Được sử dụng cho các thuật toán thống kê.
Ưu điểm của Python
- Tích hợp liền mạch: Python tích hợp hài hòa với các ứng dụng doanh nghiệp, điều này làm cho việc phát triển các dịch vụ web trở nên khả thi. Do đó, Python được xem là một ngôn ngữ được ưu tiên để phát triển các ứng dụng cao cấp.
- Năng suất nâng cao: Tích hợp quy trình mạnh mẽ, khung kiểm thử đơn vị và khả năng kiểm soát của Python làm tăng đáng kể năng suất của các ứng dụng đã phát triển.
Nhược điểm của Python
- Lỗi thời gian chạy: Python là ngôn ngữ được nhập động và gặp nhiều hạn chế về thiết kế, yêu cầu nhiều thời gian kiểm tra hơn và hiển thị lỗi khi ứng dụng đang chạy.
- Các lớp truy cập cơ sở dữ liệu nguyên thủy: Cơ sở dữ liệu của Python vẫn chưa được phát triển nhiều, đó là lý do tại sao nó không phù hợp với các ứng dụng doanh nghiệp lớn so với công nghệ JDBC và ODBC.
Java có tốt cho AI không?
Java là một trong những ngôn ngữ mã nguồn mở lâu đời nhất. Nó được sử dụng cho AI cũng như học máy và có Thư viện máy học Java (JavaML) cung cấp một bộ sưu tập các thuật toán học máy được triển khai trong Java.
Lập trình trí tuệ nhân tạo Java biểu thị mã hóa với sự trợ giúp của một danh sách dài các thư viện mà Java, do đó bất kỳ nhà khoa học dữ liệu nào cũng có thể được hưởng lợi từ đó. Trong bối cảnh AI, Java được sử dụng cho học máy, mạng nơ-ron, thuật toán tìm kiếm và lập trình di truyền.
Thư viện Java AI
Cũng giống như Python, Java cũng có một bộ thư viện và khuôn khổ AI hữu ích trong lập trình AI:
- Apache Jena: Để xây dựng các ứng dụng dữ liệu và web tổng hợp từ dữ liệu RDF.
- PowerLoom: Được sử dụng để tạo các ứng dụng và hệ thống lý luận dựa trên kiến thức, thông minh.
- Deeplearning4j: Thư viện JVM học sâu cung cấp API để tạo mạng thần kinh.
- Apache OpenNLP: Để xử lý văn bản ngôn ngữ tự nhiên.
- RapidMiner: Cung cấp các thuật toán học máy thông qua GUI và Java API.
- Jenetics: Là một thuật toán di truyền tiên tiến.
- JGAP (Gói thuật toán di truyền Java): Đúng như tên gọi, nó là một thành phần để lập trình di truyền.
- Eva: Khung thuật toán ứng dụng hướng đối tượng (OOP).
- Acceleo: Là một trình tạo mã nhật thực để tạo mã từ các mô hình EMF.
Ưu điểm của Java
- Bảo mật: Bảo mật là không thể thiếu đối với một thiết kế Java. Môi trường trình biên dịch, thông dịch và thời gian chạy Java tất cả đều được bảo mật tuyệt đối.
- Phân bổ ngăn xếp: Java tuân theo hệ thống LIFO (Last in First Out) giúp lưu trữ và truy xuất dữ liệu dễ dàng.
- Đa luồng: Sử dụng khả năng đa luồng của Java, một lập trình viên có thể thực hiện đồng thời nhiều tác vụ trong một chương trình.
- Các API phong phú: Java cung cấp các API và một tập hợp các lệnh để kết nối cơ sở dữ liệu, mạng, I/O, phân tích cú pháp XML, các tiện ích và hơn thế nữa.
- Công cụ phát triển nhanh: Các IDE phát triển mã nguồn mở được sử dụng để mã hóa các ngôn ngữ Java như Eclipse và Netbeans cung cấp cơ sở để phát triển ứng dụng mạnh mẽ với mã hóa và gỡ lỗi hiệu quả.
Nhược điểm của Java
- Vấn đề về hiệu suất: Java tiêu tốn nhiều bộ nhớ hơn và chậm hơn khi so sánh với các ngôn ngữ đã biên dịch như C hoặc C++ do đó phải đối mặt với các vấn đề về hiệu suất.
- Mã phức tạp: Mã Java dài, phức tạp, khó đọc và khó hiểu. Các mã quá phức tạp yêu cầu một người giải thích mọi thứ chi tiết.
Tổng kết
Thế giới đang chứng kiến sự trỗi dậy của lập trình trí tuệ nhân tạo và nó đã trở thành công nghệ thế hệ tiếp theo soán ngôi tất cả các công nghệ khác. Phạm vi ứng dụng mà AI đã cung cấp cho chúng ta là rất lớn. Một số ứng dụng được sử dụng nhiều nhất là Siri, Alexa, Tesla, Netflix, Pandora và Nest. Mỗi ngôn ngữ đều là duy nhất và đi kèm với những ưu và nhược điểm riêng. Cả hai ngôn ngữ Java và Python đều có khả năng mang lại một cuộc cách mạng như nhau. Nhưng gần đây Python đã trở nên nổi bật hơn nhiều do lợi thế của nó trong AI và ML. Nhưng một số lập trình viên vẫn thích Java để lập trình và xây dựng các ứng dụng AI. Còn bạn, bạn thích ngôn ngữ lập trình nào, hãy cho OhStem Education cùng biết nhé!
Để tìm hiểu thêm về các đồ chơi, giáo cụ STEAM cho bé, vui lòng liên hệ OhStem qua:
- Fanpage: https://www.facebook.com/ohstem.aitt
- Hotline: 08.6666.8168
- Youtube: https://www.youtube.com/c/ohstem
OhStem Education - Đơn vị cung cấp công cụ và giải pháp giáo dục STEAM cho mọi lứa tuổi tại Việt Nam