人工智能是一個很廣闊的領(lǐng)域，很多編程語言都可以用于人工智能開發(fā)，所以很難說人工智能必須用哪一種語言來開發(fā)。選擇多也意味著會有優(yōu)劣之分，并不是每種編程語言都能夠為開發(fā)人員節(jié)省時間及精力。所以我們整理了5種比較適用于人工智能開發(fā)的編程語言，希望能夠?qū)δ阌兴鶐椭?/p>

Python

Python由于簡單易用，是人工智能領(lǐng)域中使用最廣泛的編程語言之一，它可以無縫地與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和其他常用的AI算法一起使用。

Python之所以時候AI項目，其實也是基于Python的很多有用的庫都可以在AI中使用，如

Numpy提供科學(xué)的計算能力，Scypy的高級計算和Pybrain的機(jī)器學(xué)習(xí)。

另外，Python有大量的在線資源，所以學(xué)習(xí)曲線也不會特別陡峭。

Java

Java也是AI項目的一個很好的選擇。它是一種面向?qū)ο蟮木幊陶Z言，專注于提供AI項目上所需的所有高級功能，它是可移植的，并且提供了內(nèi)置的垃圾回收。另外Java社區(qū)也是一個加分項，完善豐富的社區(qū)生態(tài)可以幫助開發(fā)人員隨時隨地查詢和解決遇到的問題。

對于AI項目來說，算法幾乎是靈魂，無論是搜索算法、自然語言處理算法還是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，Java都可以提供一種簡單的編碼算法。另外，Java的擴(kuò)展性也是AI項目必備的功能之一。

Lisp

Lisp因其出色的原型設(shè)計能力和對符號表達(dá)式的支持在AI領(lǐng)域嶄露頭角。LISP作為因應(yīng)人工智能而設(shè)計的語言，是第一個聲明式系內(nèi)函數(shù)式程序設(shè)計語言，有別于命令式系內(nèi)過程式的C、Fortran和面向?qū)ο蟮腏ava、C#等結(jié)構(gòu)化程序設(shè)計語言。

Lisp語言因其可用性和符號結(jié)構(gòu)而主要用于機(jī)器學(xué)習(xí)/ ILP子領(lǐng)域。著名的AI專家彼得·諾維奇（Peter Norvig）在其《ArTIficial Intelligence： A modern approach》一書中，詳細(xì)解釋了為什么Lisp是AI開發(fā)的頂級編程語言之一，感興趣的朋友可以自行查看。

Prolog

Prolog與Lisp在可用性方面旗鼓相當(dāng)，據(jù)《Prolog Programming for ArTIficial Intelligence》一文介紹，Prolog一種邏輯編程語言，主要是對一些基本機(jī)制進(jìn)行編程，對于AI編程十分有效，例如它提供模式匹配，自動回溯和基于樹的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化機(jī)制。結(jié)合這些機(jī)制可以為AI項目提供一個靈活的框架。

Prolog廣泛應(yīng)用于AI的 expert系統(tǒng)，也可用于醫(yī)療項目的工作。

C ++

C ++是世界上速度最快的編程語言，其在硬件層面上的交流能力使開發(fā)人員能夠改進(jìn)程序執(zhí)行時間。 C ++對于時間很敏感，這對于AI項目是非常有用的，例如，搜索引擎可以廣泛使用C ++。

在AI項目中，C++可用于統(tǒng)計，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。另外算法也可以在C ++被廣泛地快速執(zhí)行，游戲中的AI主要用C ++編碼，以便更快的執(zhí)行和響應(yīng)時間。

寫在最后：

其實為AI項目選擇編程語言，其實很大程度上都取決于sub-field，對于編程語言的選擇要從大局入手，不能只考慮部分功能。在這些編程語言中，Python因為適用于大多數(shù)AI sub-field，所以漸有成為AI編程語言之首的趨勢，而Lisp和Prolog因其獨特的功能，所以在部分AI項目中卓有成效，地位暫時難以撼動。而Java和C++的自身優(yōu)勢將在AI項目中繼續(xù)保持。

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