人工知能をプログラミングするならPython!

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囲碁で人工知能がトッププロを破るといったニュースなどが話題になり、最近「人工知能」に対する関心が高まってきています。特に「機械学習」や「Deep Learning」という言葉は、IT系のエンジニアや研究者でなくても耳にする機会がでてきたのではないでしょうか。そうして人工知能に興味を持ったり、または「プログラミングで作りたい」と思う人もいるかもしれません。ですが、そもそも人工知能についてどれくらいご存知でしょうか？

今回の記事では、人工知能とはどんなものか、また巷で評判になっているPythonですが、なぜPythonが人気なのかについて記載しています。人工知能に興味があるけどよくわからないという人やPythonって具体的にはどんな言語かわからないという人にぜひ読んでみて欲しい内容です。

人工知能とは

人工知能とは「人間の頭脳を持ったコンピュータ」であり、映画の世界で登場するロボットも含めて、大きく2つのタイプがあるとされています。

人間と同等もしくはそれ以上の知能を持ったコンピュータ

プログラムで規定された範囲を超えて、あらゆる状況に瞬間的に判断して行動できるコンピューターとなります。ドラえもんはこれに該当します。ドラえもんはのびたが将来じずかちゃんと結婚するためにのびたのことを全部理解していき手助けする人工知能であると言えます。

知能を持たないが人間が知性を使って解くような特定の課題を解くコンピューター

決められた課題をアルゴリズムに従って解決する、といったコンピューターです。CMやお店で見かけることがあるPepper、IBMが開発したワトソンはこちらに該当します。

人工知能の説明をしましたがプログラミングでつくるとなるとどう思いますか？
難しそうといった印象をもたれるかもしれません。しかし、数学の知識が必要ではありますが、プログラミング自体は人工知能のほうが挑戦しやすいのです。

WebプログラミングだとHTML,CSS,SQL,JavaScript,Rubyといった5言語が最低必要なのですが、人工知能のプログラミングに必要な言語はPythonだけですみます。人工知能に使われる言語は他にもある中で、Pythonがオススメな理由を書いていきます。

Pythonについて

Pythonときくと最近注目されだしてはいますが、日本ではまだマイナーな言語です。しかし、海外ではとても人気な言語であり、Googleの公用言語の1つだったりします。日本でも人工知能の人気の高まりに伴い需要が急増しています。ビズリーチのIT投資動向調査2026によれば転職市場でPythonが案件数9175で651万円となっていて1位です。2位のPerlは633万円、3位はRubyで606万円となっているので、数字でも人気さがうかがえます。（詳しくは参考文献からご覧ください。）

Pythonの言語としての特徴については、下の記事で詳しく説明していますので、あわせてお読みください。

Pythonがオススメな理由

人工知能のプログラミングに適している言語はC/C++,JAVA,Pythonと言われています。それらの言語が使用される理由は人工知能のプログラミングでは多くのデータ量を扱うので、演算速度や開発効率の良い言語が求められるからです。その中でもPythonはどんな点が優れているのかをいかにまとめました。

コーディングが容易

Pyhtonは読みやすさを非常に重視した言語であり、「やりかたはひとつ」というポリシーを掲げています。普通他の言語だと個人の書き方のクセが出てきて、他人が読みにくなってしまうケースがあります。試しにC言語と比較しましょう。

• C言語
  
  C

  #include <studio.h> void main() { pirntf("Hello World!"); return 0; }

  1 2 3 4 5 6

  #include <studio.h> void main() {    pirntf("Hello World!");    return 0; }

• Python
  
  Python

  print("Hello World!")

  1	print("Hello World!")

  
  ご覧のようにPythonでは、単純な文章ではありますが、コードする量が極めて少なくて済みます。そのためコーディングの自由度が少なくなるので、初心者もエキスパートも無く誰が書いても同じようなコードになります。他の言語だと個人での書き方のクセが出てきて、他人が確認しづらくなることがありますが、Pyhtonでは比較的そのようなケースは起こりにくく、安心して作業ができスピードが速まります。

  ライブラリが豊富

  Pythonにはnumpyとscipyというようにライブラリが豊富にあります。ディープラーニングやビックデータなど今注目されている分野のライブラリがほかの言語よりも多くあり、計算ライブラリ以外にもWeb系やGUIなども全て豊富に揃っています。こうしたおかげで自分でライブラリを作るという手間を省くことができます。プロスタではライブラりの中でもおすすめなのものをまとめた記事があります。ぜひご活用ください。

  

  エラーを積極的に表示

  Pythonの基本方針としてエラーかもしれない場合は積極的にエラーと例外の表示を発生させてくれます。タイプミスなどのイージーミスを早い段階で検出し、無駄な時間を大幅に削減することができます。

  Python

  >>>whileTrue print 'Helo worl' File "<stdin>", line 1, in? 　while True print 'Hello world' SyntaxError: invalid syntax

  1 2 3 4 5

  >>>whileTrue print 'Helo worl'   File "<stdin>", line 1, in?   　while True print 'Hello world'   SyntaxError: invalid syntax

  高いパフォーマンス

  Pythonのようなスクリプト言語で数値計算を行うと、速度がC/C++に比べてどうしても遅くなるデメリットがあります。しかし、numpyは数値計算を高速に行う事ができるライブラリであり、numpyを使えば行列計算や高水準数学関数がC/C++並の速さで行うことができ克服できます。その上でPythonは他の言語とは異なりコンパイルが不要という特徴があり、コードが少なく分かりやすいという長所もあるので開発に使用しやすい言語なのです。

  人工知能を開発したい人にはもちろんですが、初心者が選ぶプログラミング言語にも向いています。プロスタでは、Pythonを短い期間でマスターするためにコツをまとめた記事がありますので、良かったらぜひ参考にしてみてください。

  

  おわりに

  いかがでしたでしょうか。日本でも人工知能への注目が高まりPythonへの需要が顕著に高まっています。人工知能をプログラミングできる言語の中でもPythonは分かり易く、開発効率性も高いのでオススメとされています。それらの特徴から初心者が始めて体系的に学ぶプログラミング言語としてもオススメです。

  参考記事
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投稿者：プログラミング教育ナビ編集部

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