【51CTO.com快譯】自 20 世紀中葉以來，人工智能就已經出現。盡管如此，它只是在過去的十年左右才被那些希望將人工智能構建到應用程序中的開發人員所使用。

編程語言是人工智能開發項目的支柱，因為它們可以幫助軟件開發人員創建創新的 AI 解決方案，而無需學習科學家用來相互交流的高度專業化的語言。 

您知道全球各行業的人工智能采用率嗎？

資料來源：Statista - AI 采用

在本文中，我們將介紹一些最適合 AI 的編程語言，以及它們的優缺點。

1)python

Python 非常適合人工智能，因為它具有強大的數據科學和機器學習能力。它的計算簡潔性和可讀性使其成為數據科學家的首選，他們可以使用它來分析甚至大量復雜的數據集，而不必擔心計算速度。
Python 有大量與人工智能相關的軟件包，例如 PyBrain、NeuralTalk2 和 PyTorch。雖然 TensorFlow 現在比 PyTorch 使用更廣泛，但由于其最近發布的所有獨特功能，它的受歡迎程度可能會在幾年內與 PyTorch 相當。
除了用于深度學習網絡的 GPU 加速外，還包括可變精度。最新版本還提供了多設備支持。最終，Python 比 C++ 或 Java 更容易學習（因此受到初學者的青睞）。它也是專業人士使用的最流行的語言之一。
由于開發人員不斷添加新庫或升級現有庫，因此它在開發方面并不落后于其他語言。
此外，假設你已經了解 C++ 或 Java，但不太熟悉神經網絡或深度學習方法。在這種情況下，由于僅 Numpy 庫中就有 830 多個類，您可以輕松獲取所需的內容。

將 Python 用于 AI 的好處

• Python 有許多可用的庫，可以通過機器學習簡化編程。
• 如果你正在從事基于 AI 的項目，很可能已經有一個 Python 庫可以滿足需求。
• 如果您是一名新開發人員，那么您很有可能選擇學習 Python，因為它比大多數編程語言更容易學習。
• 它有一個強大的機器學習框架 PyBrain，并擁有一個活躍的用戶社區，使其能夠在開發問題上提出問題并獲得幫助。

2) R

R 是一種開源編程語言，支持統計分析和科學計算。事實證明，R 編程語言有助于生成交互式圖形和其他高級可視化效果。它的設計可以處理所有類型的數據分析，從簡單的線性回歸到復雜的 3D 模擬，任何人都可以使用 R。
作為一種編程語言，R 的設計從統計計算到機器學習技術。R 具有面向對象編程、高度可擴展性、內存高效的不間斷計算、全面的功能、龐大的用戶群，并廣泛用于預測。

將 R 用于 AI 的好處

• R 的計算能力在處理大量數據時是個例外。
• 它應用數學函數的能力也使得它在創建具有復雜決策過程的程序時更受歡迎。
• 關于性能，您甚至可以使用像 R 這樣的開源工具獲得更好的結果。
• 它還擅長在大數據集中尋找模式，使其受到希望分析客戶信息以用于營銷目的或識別運營中的重大風險的公司的歡迎。

3) Java

Java 被認為是當今最受歡迎的編程語言之一。憑借其面向對象的特性，Java 可以快速完成任務；由于 Java 對并發的內置支持，因此很容易在 Java 中使用線程和多線程功能。
也可以將許多編程語言（例如 Ruby on Rails、Python 和 Node.js）與 Java 結合使用，因為它們都提供了與之配合使用的綜合框架。
由于 Java 是當今最流行的編程語言之一，如果你現在的角色或未來的愿望涉及使用人工智能解決方案，你應該考慮學習如何使用 Java。

將 Java 用于 AI 的好處

• Java 編程語言有幾個特點，使其特別適合開發 AI 程序。Java 是一種高級的、面向對象的編程語言。
• 它是高度可讀的，當你認為開發人員經常在大型項目上工作時，許多其他團隊成員在不同時區以不同的速度工作。
• 它是一種 5 級編程語言，可確保程序員獲得多種好處。
•  由于 AI 應用程序使用機器學習算法，因此從頭編寫的代碼而不是預制的庫比用 Java 編寫的代碼需要更長的時間來編譯。

4) LISP

 

LISP 最初創建于 1958 年，是一種函數式編程語言，這意味著其中的一切都是一個表達式。換句話說，每一行代碼都做了一些事情。一開始聽起來可能有點復雜，但由于可以編寫一個函數來做你想做的任何事情，所以理解和構建 LISP 語法比從頭開始學習一門全新的語言更簡單。
因此，如果您已經有任何編程經驗——甚至是 Python 或 C++——學習 LISP 對您來說將很容易。但是，即使您不了解 Java 或 JavaScript 以外的任何語言，也有在線資源可以幫助您開始使用函數式語言。

將 LISP 用于 AI 的好處

• 幾乎所有主要的深度學習框架的核心操作都依賴于 LISP，這為您在選擇庫或工具時提供了很大的靈活性。
• 代碼快速執行，無需考慮環境細節。
• 它非常適合抽象：使用更簡單的模型來解釋更深層次的模型，因此程序員無需了解單個組件的工作原理。
• 如果基于初始模型的預測結果是錯誤的，它可以幫助您在以后節省時間，因此重寫它們會變得相對簡單，而不會在此過程中失去太多進展。

5) Prolog

Prolog 是一種聲明式編程語言，您可以在其中描述要實現的目標而不是如何實現。在 Prolog 中，知識由事實和規則表示。事實是關于對象的陳述，例如吉姆有兩個孩子或簡最喜歡的數字是八。
規則描述了您何時可以從現有事實推斷出新事實，例如，如果一個人有多個孩子，則該人有兩個以上孩子。這是一種人工智能方法，可以讓程序員花更少的時間在算法上，而將更多的時間花在思考目標上。 

將 Prolog 用于 AI 的好處

• Prolog 可以快速處理大量數據，因為它使用統一。
• 它在其語法中享有盛譽；使用它的人通常比普通程序員更聰明。
• 它有助于提高這些項目的速度和準確性。
• 如果您希望您的程序隨著時間的推移變得有感知力（就像天網一樣），那么 Prolog 可能正是您所需要的！能夠修改您的程序顯著提高了它的能力。

6) C++

C++ 是一種流行的通用編程語言。它是一種高級語言，由貝爾實驗室的 Bjarne Stroustrup 領導的計算機科學家團隊開發。它可以在 Windows、Linux、Mac OS X 操作系統以及智能手機和平板電腦等移動設備上運行。C++ 已被用于開發游戲、應用程序和圖形程序。
它習慣于創建許多其他軟件程序，包括那些設計用于人工智能技術的軟件程序。但是，由于其復雜性和緩慢的開發速度，它不適用于 GUI（圖形用戶界面）設計或快速原型設計等任務。

將 C++ 用于 AI 的好處

• C++ 有助于機器學習的原型設計和生產，因為它使您能夠輕松快速地將極其復雜的模型加載到內存中。
• 它還可以讓您快速試驗新模型或重新設計現有模型，而無需過多的加載時間或犧牲處理能力。
• 在開發需要快速訪問許多數據存儲空間的高性能代碼時，它是最佳選擇之一。
• 如果您需要算法或您的應用程序需要尚未內置在語言中的功能，那么其他人可能已經編寫了您需要的東西。大多數情況下，這些模塊將是開源的，這意味著它們可以免費使用和修改用于商業目的。

7) Haskell

Haskell 是一種純粹基于函數的語言，這意味著所有表達式都被評估為只產生一個值。由于它沒有變量，Haskell 大量依賴遞歸來創建其代碼，但有一些可變類型，特別是列表和數組。
它使 Haskell 成為開發復雜算法的理想選擇，這些算法在達到最終結果之前依賴于幾個步驟。語法可能令人反感，因為它使用布局將代碼組織成行，并在其末尾使用分號而不是縮進。
Haskell 更令人興奮的特性之一是它的類型系統。它沒有空值——你不能在變量中存儲任何東西，也不能將任何東西作為參數傳遞。

使用 Haskell for AI 的好處

• Haskell 包含一個健壯的類型系統來避免代碼中的許多類型的錯誤。
• 雖然其他語言使編寫簡潔的代碼更具挑戰性，但 Haskell 使其變得非常容易。因此，它適用于涉及大量數據的項目。
• 由于其簡潔性，它還允許您同時處理多個項目。
• 使用 Haskell 的一個顯著好處是它的速度。用 Haskell 編寫的程序通常比用其他編程語言編寫的程序運行得更快，因為它非常簡單。

8）JavaScript

JavaScript 是一種廣泛使用的編程語言，對人工智能至關重要，可以幫助您構建從聊天機器人到計算機視覺的所有內容。由于其靈活性和深厚的開發人員社區，JavaScript 已迅速成為人工智能最受歡迎的語言之一。

自 1995 年創建 JavaScript 以來，已經使用它編寫了許多類似人類的行為，例如面部識別和藝術生成程序。隨著企業繼續遠離老式遺留系統，JavaScript 仍將是任何希望深入了解人工智能的人的基本技能。 

將 JavaScript 用于 AI 的好處

• JS 的高度靈活性使其可以與開發人員正在使用的各種操作系統、瀏覽器和虛擬機一起使用。
• 它不必從一個系統移植到另一個系統，因為許多系統在類似的架構上運行。
• 它也是那些極有可能將其應用于您選擇的任何領域的稀有語言之一。
• 由于它是基于網絡的（和基于瀏覽器的），編碼相對較輕；沒有太多的技術要求。

9) Julia

AI 是一個熱門的研究領域，而 Julia 可以很好地利用這一興趣。Jeff Bezanson、Stefan Karpinski、Viral B. Shah 和他們的團隊從頭開始構建該語言并考慮到數值性能，并且它幾乎可以在任何操作系統上運行。它也非常容易學習——它使用了許多你已經知道的常見編碼概念，比如循環和條件語句。 
Julia 的開發環境目前并不理想——工具可以使用一些工作——但隨著越來越多的人圍繞編程語言構建工具，它會隨著時間的推移變得更好。

將 Julia 用于 AI 的好處

• 它是一種專為科學計算而設計的高級、高性能編程語言。
• Julia 的語法優雅簡潔，讓您可以專注于解決問題而不是編寫新代碼。
• 通過使用 Julia，您可以節省時間并生成更清晰、速度更快、錯誤更少的代碼。
• Julia 的最大優勢之一是它是免費和開源的，這意味著任何人都可以訪問其代碼。

總結

總之，您可以使用多種編程語言來開發人工智能。沒有一種語言在所有方面都擅長。一些專注于開發速度，一些具有概率模型的天然優勢，而另一些則與現有軟件更好地集成。理想的選擇取決于您嘗試構建的內容以及到達那里所需的時間。

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