こんにちは。
Kredo編集部です。
今回の記事では、
「人工知能に最適な言語はなに？」
「人工知能開発に必要な知識とは？」
と思っているそんなあたたへ向けて書きました。
将来、人工知能開発に関わりたいと考えているかたは是非一読下さい。
記事のもくじ
そもそも人工知能（AI）とは
人工知能（AI）とは人の脳の機能を備えたソフトウェアやシステムのことを指します。
つまり、多くのデータをインプットすることによって、コンピューター自ら理解、認識、推理などをすることです。
フォーマルに言うと、
人工知能（じんこうちのう、（ artificial intelligence、AI）とは、「『計算（computation）』という概念と『コンピュータ（computer）』という道具を用いて『知能』を研究する計算機科学（computer science）の一分野」を指す語[1]。「言語の理解や推論、問題解決などの知的行動を人間に代わってコンピューターに行わせる技術」[2]、または、「計算機（コンピュータ）による知的な情報処理システムの設計や実現に関する研究分野」ともされる[3]。
人工知能を構築するためには、人間の脳と同じく学習する必要があります。
これを機械学習といいます。
これは、人工知能開発に最も欠かせないものです。
機械に学習させる「機械学習」
近年ではその機械学習の1つ「ディープラーニング（深層学習）」が有名です。
理由は、ディープラーニングを行うことにより、高精度な認識精度を得ることができます。
詳しく説明すると、従来は人の手によって判断基準を与えることで人工知能は物事を認識していました。
しかし、ディープラーニングをすることにより、自らその判断基準を見つけだし認識することが可能になりました。
この識別精度はかなり高く、時には人間を超えるほどと言われています。
人工知能（AI）プログラミング言語の特徴
人工知能開発のためには機械学習が必要になり、機械学習のためにはプログラミング言語が必要になります。
そのなかで人工知能開発に適したプログラミング言語の特徴として、
-
-
- 開発がしやすい
- 計算処理速度が速い
- データ分析、統計解析能力が高い
- 「ライブラリ」が豊富
「ライブラリ」とは、汎用的に使うプログラムだけ取り出してまとめたものです。
-
ことが挙げられます。
ライティングが充実していると機械学習の複雑な処理を手助けしてくれるため、開発効率が格段に向上します。
例えば、機械学習では行列計算や統計処理などを頻繁に行いますが、その都度実装していてはかなり時間がかかります。
しかし、ライブラリを使うことで、時間削減になるでけでなく、効率よく学習できます。
人工知能オススメプログラミング言語５選
人工知能の適したプログラミング言語といっても多種多様で多くのものが存在します。
以下では、それぞれプログラミング言語の特徴を踏まえながら紹介していきたいと思います。
オススメ人工知能プログラミング言語①：Python
- ソースコードがシンプル
- コミュニティーが広い
- 機械学習に役に立つライブラリが豊富
- 汎用性が高い
- 多くの人工知能開発者が使用している
- 学習難易度が低い
現在世界で最もシェア率が高い「Python」。
IEEE Spectrumによると、2018年のプログラミング言語ランキング第１位です。
（引用元：人気の理由は、
①Pythonは汎用性が高く、機械学習に加え、Webアプリやゲームなども作ることができる。
②ソースコードはシンプルで誰が書いてもほぼ同じようになる。
③Pythonのライブラリは他のどの言語よりも優れており、アップデートも定期的に行われるため機械学習に必要な機能が揃いやすい。
ソースコードが理解しやすく、日本語向けのドキュメントも充実しているため、プログラミング言語初学者にはオススメです。
C言語のようにコンパイルしないため、実行速度で劣る部分はありますが、ライブラリを使うことで実行速度を高めることが出来ます。
頻繁に使われるライブラリとして、ベクトルや行列計算を行うための「Numpy」やデータ解析を支援する「pandas」、高度コンピューティング用の信号処理や統計の科学計算用の「Scipy」などがあります。
人口知能開発において、開発の効率、ライブラリの性能を優先させたい方にはオススメの言語です。
オススメ人工知能プログラミング言語②：R言語
-
- データ分析や統計解析に強い
- オープンソースのため無料で扱える
- 学習難易度が高い
- 機械学習に役に立つ「パッケージ」が豊富
「パッケージ」はPythonでいうライブラリの事を指し、R言語では「パッケージ」と呼びます。
R言語はデータ分析・統計解析に特化した言語です。
そのため、統計解析は他の言語に比べ桁違いの高性能です。
しかし、R言語はPythonのように汎用的なプログラミング言語でなく、統計学者が統計学を行うために開発された言語のため、修得難易度は高めです。
上記で述べた通り、R言語はオープンソースのため誰でも無料で扱えます。
また、多くの人工知能開発者はR言語とRStudio（Rスタジオ）両方セットで使います。
気になる方は下記からダウンロード可能です。
とりあえず始めてみたい方は、上部のR言語のみでも問題ありません。
人口知能開発において、データ分析、統計解析を優先したい方はR言語がオススメです。
オススメ人工知能プログラミング言語③：C/C++
C言語
- 実行速度は最速
- 汎用性が高い
- 学習難易度が高い
- 「コンパイル」が必要
「コンパイル」とは、ソースコード（人間語で書いたプログラム）をコンピューターが理解できるようにバイナリーコード（機械語）に翻訳することです。
C++
- C言語の拡張機能
- C言語と互換性がある
- 効率化できる
C言語の大きな特徴として、コンパイルが必須になることです。
理由は、数字で並べられたバイナリーコードを理解することは非常に困難なためです。
C言語はハードウェアリソースを有効活用するため、他のプログラミング言語に比べ実行速度が著しく速いです。
また、汎用性も高く、機械学習だけでなく、Web開発、ゲーム開発なども行えます。
初学者には学習難易度高めですが、C言語は様々なプログラミング言語の基礎になっており、根本的にコンピューターへの知識を深めることができます。
C++は、C言語にオブジェクト指向を追加したものです。
C言語と同時に使うことで、更に開発効率が高まります。
C/C++と表記しているのは、人工知能開発によく使われる機械学習ライブラリとディープラーニングライブラリの大部分がC / C ++で書かれているからです。
人口知能開発において、実行速度、細かい制御を優先したい方は、C/C++がオススメです。
オススメ人工知能プログラミング言語④：Julia
- C言語の次に実行速度が速い
- ソースコードがシンプル
- 技術計算に強い
- 新しい言語
Juliaは後発型プログラミング言語の１つで、技術計算処理のために作られた言語です。
２０１２年オープンソースとして公開されており、プログラミング言語の中では比較的新しい方です。
この言語は、ソースコードはシンプルで扱いやすく、実行速度はC言語には劣りますが、Pythonの倍以上の速度です。
また、PythonやR言語などで使用いたライブラリは、Juliaからでもコントロールすることができます。
人工知能開発において、ソースコードの書きやすさ、実行速度を優先させたい方はJuliaがオススメです。
オススメ人工知能プログラミング言語⑤：JavaScript
- フロントエンド言語
- 汎用性が高い
- 学習難易度は低い
Webアプリ開発業界では誰もが知る言語、JavaScript。
そもそもこの言語は、Webサイトに動作を付けるために開発されたプログラミング言語です。
そのため、機会学習よりもWeb・携帯アプリ開発、ゲーム開発などに使われることが主流です。
ライブラリはWeb系以外に機会学習用も公開されています。
例えば、ディープラーニングのためのConventJSなどがあり、効率よく開発することができます。
Web系の知識を既に持っている方はJavaScriptを使った人工知能開発がオススメです。
その他に人工知能（AI）に必要な知識
１．大学受験レベルの数学知識
理由は、人工知能アリゴリズムの多くには計算式が使われているからです。
人工知能の機能を完全に活用するためには、少なくとも大学受験レベルの数学知識が必要です。
特に、全く新しい高性能の人工知能開発を目指すのであれば数学は習慣的に勉強するようにしましょう。
数学知識は主に以下５点の、
- 微分
- 積分
- 線形代数
- 確率
- 統計
です。
２．フレームワーク
フレームワークは、簡単に言うと枠組み・プログラムの雛形です。
フレームワークを用いることで、システム開発の効率を上げることができます。
例えば、人工知能やWeb開発などの作業を複数人で行う際、フレームワークを用いることで共通作業に伴う労力を軽減します。
フレームワークには、それぞれプログラミング言語によって利用できるもの、できないものがあります。
詳しくは以下の記事からどうぞ。
人工知能プログラミング言語学習方法
空いた時間で学習したい：独学
独学するにあたって抑えておきたい勉強方法は以下の３つです。
- 書籍を使ってインプットする
- 学習サイトを使ってアウトプットする
- 学んだ言語でサービスを作ってみる
この３つを繰り返し行うことにより、プログラミング自由自在に扱えるようになります。
より詳しい学習方法については以下の記事でまとめています。
早く&確実に習得したい：スクール
独学よりもお金がかかる分、成果は確実に出せると言っていいでしょう。
理由は、プログラミングスキル習得が確実なカリキュラムが組まれているからです。
また、自分と同じ学習者と切磋琢磨することでモチベーションの維持につながり、プログラミング学習成功に結び付きます。
それだけでなく、プログラミングスクールでは、就職・転職サポートを受けられる可能性があります。
プログラミングスクールによっては、扱う言語や学費、就職・転職サポートなどが異なるため、詳しくは以下の記事から確認してみて下さい。
まとめ
人工知能を開発するためのプログラミング言語と言っても数多く存在します。
実際にPythonは現在の流行りで、多くの人工知能開発者が利用しています。
しかし、決して流行りだからといって決め手はいけません。
この記事で紹介した５つの言語の特徴をしっかりと理解したうえで、どのプログラミング言語を学習するか選択しましょう。
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