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【51CTO.com快譯】人工智能這一術語起源于20世紀中葉，盡管有了多年的發展，但在過去的十年才被開發人員將人工智能技術用在應用程序的開發中。

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人工智能解決方案，而無需學習專業人士用來相互交流的高度專業化的語言。

人工智能開發者

本文將介紹一些最適合人工智能的編程語言，以及它們的重要性。

以下是一些適合人工智能的優秀編程語言：

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的能力。它的計算優雅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擁有大量與人工智能相關的軟件包列表，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獨特功能，它的普及率可能會在幾年內與PyTorch相同。

除了用于深度學習網絡的GPU加速之外，這些還包括可變精度。其最新版本還為用戶提供多設備支持。最終，Python比C++或Java更容易學習，因此也會受到初學者的青睞。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;通常情況下，他們在從事專業項目的同時為企業帶來一些優勢。

此外，假設用戶已經了解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，可以輕松選擇所需的內容。

將Python用于人工智能的好處：

• Python有許多可用的庫，可通過機器學習簡化編程。
• 如果正在從事基于人工智能的項目，很可能已經有一個Python庫可以滿足需求。
• 如果是初級開發人員，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，名稱為PyBrain，并擁有一個活躍的用戶社區，可以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。R編程語言證明有助于生成交互式圖形和其他高級可視化。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，被廣泛用于預測。

將R用于人工智能的好處：

• R的計算能力在處理大量數據時是個例外。
• 在創建具有復雜決策過程的程序時，它還具有應用數學函數的能力。
• 關于性能，可以使用像R這樣的開源工具獲得更好的結果，因為它不需要許可費用。
• 它還擅長在大數據集中尋找模式，因此受到一些企業的歡迎，因為他們希望分析客戶信息以進行營銷或識別運營中的重大風險。

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可以讓用戶毫不費力地快速完成任務;由于Java對并發的內置支持，因此很容易在Java中使用單線程和多線程功能。

用戶可以將許多編程語言(例如Rubyon 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，如果用戶在當前或未來的愿望涉及使用人工智能解決方案，應該考慮學習如何使用Java。

將Java用于人工智能的好處：

• Java編程語言有一些特別適合開發人工智能程序的特點。Java是一種高級的、面向對象的編程語言。
• 當考慮到開發人員經常與許多其他團隊成員在不同時區以不同速度開發大型項目而一起工作時，它具有高度的可讀性。
• 它是一種5級編程語言，可確保程序員獲得多種好處。
• 由于人工智能應用程序使用機器學習算法，從頭開始編寫的代碼而不是預制的庫要比用Java編碼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，每一行代碼都做某事。一開始聽起來可能有點復雜，但是因為可以編寫一個函數實現想做的任何事情，所以理解和構建LISP語法要比從頭開始學習一門全新的語言更簡單。

因此，如果已經有編程經驗(甚至是Python或C++)學習LISP對一些人來說將很容易。即使不了解Java或JavaScript以外的任何語言，也有在線資源可以幫助開始使用函數式語言。

將LISP用于人工智能的好處：

• 幾乎所有主要的深度學習框架的核心操作都依賴于LISP，這為用戶在選擇庫或工具時提供了很大的靈活性。
• 無需考慮環境細節即可快速執行代碼。
• 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，它可以幫助用戶在以后節省時間，因此重寫它們會變得相對簡單，而不會在這一過程中影響進展。

5.Prolog

Prolog是一種聲明式編程語言，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Jim有兩個孩子或最喜歡的數字是8。

規則描述了用戶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，則此人有兩個以上孩子。這是一種人工智能方法，可以讓程序員在算法上花費更少的時間，而將更多的時間花在思考目標上。

將Prolog用于人工智能的好處：

• Prolog可以快速處理大量數據，因為它使用比較統一。
• 它在語法中享有盛譽;使用它的人員通常比普通程序員經驗更豐富。
• 它有助于提高這些項目的速度和準確性。
• 如果希望程序隨著時間的推移提高能力，那么Prolog可能正是人們所需要的。能夠修改程序顯著地提高了它的能力。

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 OSX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，它不適用于圖形用戶界面(GUI)設計或快速原型設計等任務。

將C++用于人工智能的好處：

• C++有助于原型設計和生產的機器學習，因為它使用戶能夠輕松快速地將極其復雜的模型加載到內存中。
• 它還可以讓用戶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。
• 如果一種算法或應用程序需要語言中尚未內置的功能，那么很可能其他人已經編寫了用戶需要的東西。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。其語法可能令人不太適應，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符。

Haskell更令人興奮的特性之一是它的類型系統。它沒有空值，這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。

將Haskell用于人工智能的好處：

• Haskell包含一個健壯的類型系統，以避免代碼中出現多種類型的錯誤。
• 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，它還允許用戶同時處理多個項目。
• 使用Haskell的一個顯著優勢是它的速度。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，可以幫助用戶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已經迅速成為人工智能最受歡迎的語言之一。

自從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用于人工智能的好處：

• JavaScript的高度靈活性使其可以與開發人員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，因為許多系統運行在類似的架構上。
• 它也是那些極有可能將其應用于用戶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

人工智能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，使用了許多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用于人工智能的好處：

• 它是一種專為科學計算設計的高級、高性能編程語言。
• Julia的語法優雅簡潔，讓用戶可以專注于解決問題而不是編寫新代碼。
• 通過使用Julia，用戶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。

結語

總之，可以使用多種編程語言來開發人工智能。但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。

理想的選擇取決于用戶嘗試構建的內容以及到達那里所需的時間。

常見問題

1.問題：在開發人工智能項目時應該考慮什么?

回答：在設計和實施人工智能和機器學習程序時，有兩個因素在起作用：首先，使用的是哪種算法;其次，它是用什么語言編寫的。

為應用程序選擇一種算法并不難，只有少數可供選擇。問題是這些算法中的每一個都需要各自的計算機語言。

因此，假設選擇了一種稱為Deep Q Learning的算法。要編寫這一程序，必須知道如何使用Java、Python、JavaScript或C++進行編碼——如果決定為GPU操作與數據分析操作做一些不同的事情，那么可能不止這些語言中的一種。

如今有100多種算法，每種算法都有自己的語言，也各有優缺點。例如，只有少數優秀的深度學習平臺可用，但有幾十種決策樹算法或啟發式算法。

2.哪個更好——Python或R編程語言?

回答：R和Python是人工智能、機器學習和數據分析的標準編程語言。如果從人工智能和機器學習開始，用戶很可能會采用這兩種語言，并且必須選擇一種語言。

這兩種語言有幾個共同點：

• 它們都是開源的。
• 它們很強大。
• 它們易于學習(如果已經知道一種編程語言)。
• 它們帶有多個庫，可以輕松導入和分析數據。

那么應該選擇哪一個呢?這是它們的方式比較。

3.問題：2021年最常用的五種編程語言是什么?

回答：根據Statista公司的調查，2021年的編程語言包括：

• JavaScript，有64.96%的受訪者對該語言表示認同。
• HTML/CSS，有56.07%的受訪者對該語言表示認同。
• Python，有48.24%的受訪者對該語言表示認同。
• SQL，有47.08%的受訪者對該語言表示認同。
• Java，有35.35%的受訪者對該語言表示認同。

除此之外，Node.js、TypeScript、C#、Shell和C++均躋身全球開發者使用的前10名編程語言。

原文標題：The Best Programming Languages for AI，作者：Devesh Chauhan

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