适合人工智能的九大编程语言人工智能应用的主流语言是什么意思

发表时间：2023-07-04 22:17:25

适合人工智能的九大编程语言

人工智能如今改变了几乎每个行业的运作方式。企业在开始实施一个项目之前，需要详细了解适合人工智能的编程语言。

人工智能这一术语起源于20世纪中叶，尽管有了多年的发展，但在过去的十年才被开发人员将人工智能技术用在应用程序的开发中。

编程语言是人工智能开发项目的支柱，因为它们可以帮助软件开发人员创建创新的人工智能解决方案，而无需学习专业人士用来相互交流的高度专业化的语言。

人工智能开发者

本文将介绍一些最适合人工智能的编程语言，以及它们的重要性。

以下是一些适合人工智能的优秀编程语言：

1.Python

Python非常适合人工智能，因为它具有强大的数据科学和机器学习的能力。它的计算优雅性和可读性使其成为数据科学家的首选，他们可以使用它来分析甚至大量复杂的数据集，而不必担心计算速度。

Python拥有大量与人工智能相关的软件包列表，例如PyBrain、NeuralTalk2和PyTorch。虽然TensorFlow现在比PyTorch使用更广泛，但由于其最近发布的独特功能，它的普及率可能会在几年内与PyTorch相同。

除了用于深度学习网络的GPU加速之外，这些还包括可变精度。其最新版本还为用户提供多设备支持。最终，Python比C++或Java更容易学习，因此也会受到初学者的青睐。它也是专业人士使用的最流行的语言之一。

由于开发人员不断添加新库或升级现有库，因此它在开发方面并不落后于其他语言；通常情况下，他们在从事专业项目的同时为企业带来一些优势。

此外，假设用户已经了解C++或Java，但不太熟悉神经网络或深度学习方法。在这种情况下，由于仅Numpy库中就有830多个类，可以轻松选择所需的内容。

将Python用于人工智能的好处：

Python有许多可用的库，可通过机器学习简化编程。

如果正在从事基于人工智能的项目，很可能已经有一个Python库可以满足需求。

如果是初级开发人员，很有可能选择学习Python，因为它比大多数编程语言更容易学习。

它有一个强大的机器学习框架，名称为PyBrain，并拥有一个活跃的用户社区，可以提出问题并获得帮助。

2.R

R是一种开源编程语言，支持统计分析和科学计算。R编程语言证明有助于生成交互式图形和其他高级可视化。它的设计可以处理所有类型的数据分析，从简单的线性回归到复杂的3D模拟。任何人都可以使用R。

作为一种编程语言，R的设计从统计计算到机器学习技术。R具有面向对象编程、高度可扩展性、内存高效的不间断计算、全面的功能、庞大的用户群，被广泛用于预测。

将R用于人工智能的好处：

R的计算能力在处理大量数据时是个例外。

在创建具有复杂决策过程的程序时，它还具有应用数学函数的能力。

关于性能，可以使用像R这样的开源工具获得更好的结果，因为它不需要许可费用。

它还擅长在大数据集中寻找模式，因此受到一些企业的欢迎，因为他们希望分析客户信息以进行营销或识别运营中的重大风险。

3.Java

Java被认为是当今最受欢迎的编程语言之一。凭借其面向对象的特性，Java可以让用户毫不费力地快速完成任务；由于Java对并发的内置支持，因此很容易在Java中使用单线程和多线程功能。

用户可以将许多编程语言(例如RubyonRails、Python和Node.js)与Java结合使用，因为它们都提供了与之配合使用的综合框架。

由于Java是当今最流行的编程语言之一，如果用户在当前或未来的愿望涉及使用人工智能解决方案，应该考虑学习如何使用Java。

将Java用于人工智能的好处：

Java编程语言有一些特别适合开发人工智能程序的特点。Java是一种高级的、面向对象的编程语言。

当考虑到开发人员经常与许多其他团队成员在不同时区以不同速度开发大型项目而一起工作时，它具有高度的可读性。

它是一种5级编程语言，可确保程序员获得多种好处。

由于人工智能应用程序使用机器学习算法，从头开始编写的代码而不是预制的库要比用Java编码的代码需要更长的时间来编译。

4.LISP

LISP最初创建于1958年，是一种函数式编程语言，这意味着其中的一切都是一个表达式。换句话说，每一行代码都做某事。一开始听起来可能有点复杂，但是因为可以编写一个函数实现想做的任何事情，所以理解和构建LISP语法要比从头开始学习一门全新的语言更简单。

因此，如果已经有编程经验(甚至是Python或C++)学习LISP对一些人来说将很容易。即使不了解Java或JavaScript以外的任何语言，也有在线资源可以帮助开始使用函数式语言。

将LISP用于人工智能的好处：

几乎所有主要的深度学习框架的核心操作都依赖于LISP，这为用户在选择库或工具时提供了很大的灵活性。

无需考虑环境细节即可快速执行代码。

非常适合抽象：使用更简单的模型来解释更深层次的模型，因此程序员无需了解单个组件的工作原理。

如果基于初始模型的预测结果是错误的，它可以帮助用户在以后节省时间，因此重写它们会变得相对简单，而不会在这一过程中影响进展。

5.Prolog

Prolog是一种声明式编程语言，可以在其中描述要实现的目标而不是如何实现。在Prolog中，知识由事实和规则表示。事实是关于对象的陈述，例如Jim有两个孩子或最喜欢的数字是8。

规则描述了用户何时可以从现有事实推断出新事实，例如，如果一个人有多个孩子，则此人有两个以上孩子。这是一种人工智能方法，可以让程序员在算法上花费更少的时间，而将更多的时间花在思考目标上。

将Prolog用于人工智能的好处：

Prolog可以快速处理大量数据，因为它使用比较统一。

它在语法中享有盛誉；使用它的人员通常比普通程序员经验更丰富。

它有助于提高这些项目的速度和准确性。

如果希望程序随着时间的推移提高能力，那么Prolog可能正是人们所需要的。能够修改程序显著地提高了它的能力。

6.C++

C++是一种流行的通用编程语言。它是一种高级语言，由贝尔实验室的BjarneStroustrup领导的计算机科学家团队开发。它可以在Windows、Linux、MacOSX操作系统以及智能手机和平板电脑等移动设备上运行。C++已被用于开发游戏、应用程序和图形程序。

它习惯于创建许多其他软件程序，包括那些设计用于人工智能技术的软件程序。但是，由于其复杂性和缓慢的开发速度，它不适用于图形用户界面(GUI)设计或快速原型设计等任务。

将C++用于人工智能的好处：

C++有助于原型设计和生产的机器学习，因为它使用户能够轻松快速地将极其复杂的模型加载到内存中。

它还可以让用户快速试验新模型或重新设计现有模型，而无需过多的加载时间或牺牲处理能力。

在开发需要快速访问许多数据存储空间的高性能代码时，它是最佳选择之一。

如果一种算法或应用程序需要语言中尚未内置的功能，那么很可能其他人已经编写了用户需要的东西。大多数情况下，这些模块将是开源的，这意味着它们可以免费使用和修改用于商业目的。

7.Haskell

Haskell是一种纯粹基于函数的语言，这意味着所有表达式都被评估为只产生一个值。由于它没有变量，Haskell大量依赖递归来创建其代码，但有一些可变类型，特别是列表和数组。

它使Haskell成为开发复杂算法的理想选择，这些算法在达到最终结果之前依赖于几个步骤。其语法可能令人不太适应，因为它使用布局将代码组织成行，并在其末尾使用分号而不是缩进符。

Haskell更令人兴奋的特性之一是它的类型系统。它没有空值，这不能在变量中存储任何东西，也不能将任何东西作为参数传递。

将Haskell用于人工智能的好处：

Haskell包含一个健壮的类型系统，以避免代码中出现多种类型的错误。

虽然其他语言使编写简洁的代码更具挑战性，但Haskell使其变得非常容易。因此，它适用于涉及大量数据的项目。

由于其简洁性，它还允许用户同时处理多个项目。

使用Haskell的一个显著优势是它的速度。用Haskell编写的程序通常比用其他编程语言编写的程序运行得更快，因为它非常简单。

8.JavaScript

JavaScript是一种广泛使用的编程语言，对人工智能至关重要，可以帮助用户构建从聊天机器人到计算机视觉的所有内容。由于其灵活性和深厚的开发人员社区，JavaScript已经迅速成为人工智能最受欢迎的语言之一。

自从1995年创建JavaScript以来，已经使用它编写了许多类似人类的行为，例如面部识别和艺术生成程序。随着企业继续远离遗留系统，JavaScript仍将是任何希望深入了解人工智能的人的基本技能。

将JavaScript用于人工智能的好处：

JavaScript的高度灵活性使其可以与开发人员使用的各种操作系统、浏览器和虚拟机一起使用。

它不必从一个系统移植到另一个系统，因为许多系统运行在类似的架构上。

它也是那些极有可能将其应用于用户选择的任何领域的稀有语言之一。

由于它是基于网络的(和基于浏览器的)，编码相对较轻。没有太多的技术要求。

9.Julia

人工智能是一个热门的研究领域，而Julia可以很好地利用这一兴趣。JeffBezanson、StefanKarpinski、Viral

B.Shah和他们的团队从头开始构建该语言并考虑到数值性能，并且它几乎可以在任何操作系统上运行。它也非常容易学习，使用了许多已经知道的常见编码概念，比如循环和条件语句。

Julia的开发环境目前并不理想，工具可以使用一些工作，但随着越来越多的人围绕编程语言构建工具，它会随着时间的推移变得更好。

将Julia用于人工智能的好处：

它是一种专为科学计算设计的高级、高性能编程语言。

Julia的语法优雅简洁，让用户可以专注于解决问题而不是编写新代码。

通过使用Julia，用户可以节省时间并生成更清晰、速度更快、错误更少的代码。

Julia的最大优势之一是它是免费和开源的，这意味着任何人都可以访问其代码。

结语

总之，可以使用多种编程语言来开发人工智能。但没有一种语言在所有方面都擅长。一些专注于开发速度，一些具有概率模型的天然优势，而另一些则与现有软件更好地集成。

理想的选择取决于用户尝试构建的内容以及到达那里所需的时间。

常见问题1.问题：在开发人工智能项目时应该考虑什么?

回答：在设计和实施人工智能和机器学习程序时，有两个因素在起作用：首先，使用的是哪种算法；其次，它是用什么语言编写的。

为应用程序选择一种算法并不难，只有少数可供选择。问题是这些算法中的每一个都需要各自的计算机语言。

因此，假设选择了一种称为DeepQLearning的算法。要编写这一程序，必须知道如何使用Java、Python、JavaScript或C++进行编码――如果决定为GPU操作与数据分析操作做一些不同的事情，那么可能不止这些语言中的一种。

如今有100多种算法，每种算法都有自己的语言，也各有优缺点。例如，只有少数优秀的深度学习平台可用，但有几十种决策树算法或启发式算法。

2.哪个更好――Python或R编程语言?

回答：R和Python是人工智能、机器学习和数据分析的标准编程语言。如果从人工智能和机器学习开始，用户很可能会采用这两种语言，并且必须选择一种语言。

这两种语言有几个共同点：

它们都是开源的。

它们很强大。

它们易于学习(如果已经知道一种编程语言)。

它们带有多个库，可以轻松导入和分析数据。

那么应该选择哪一个呢?这是它们的方式比较。

3.问题：2021年最常用的五种编程语言是什么?

回答：根据Statista公司的调查，2021年的编程语言包括：

JavaScript，有64.96％的受访者对该语言表示认同。

HTML/CSS，有56.07％的受访者对该语言表示认同。

Python，有48.24％的受访者对该语言表示认同。

SQL，有47.08％的受访者对该语言表示认同。

Java，有35.35％的受访者对该语言表示认同。

除此之外，Node.js、TypeScript、C#、Shell和C++均跻身全球开发者使用的前10名编程语言。

6大人工智能应用关键技术，终于有人讲明白了

导读：我国《人工智能标准化白皮书（2018年）》中也给出了人工智能的定义：“人工智能是利用数字计算机或者由数字计算机控制的机器，模拟、延伸和扩展人类的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术和应用系统。”

人工智能的核心思想在于构造智能的人工系统。人工智能是一项知识工程，利用机器模仿人类完成一系列的动作。根据是否能够实现理解、思考、推理、解决问题等高级行为。

在未来，人工智能应用主要会体现如下几大核心技术特点。

作者：达观数据

来源：大数据DT（ID：hzdashuju）

01机器人流程自动化（RoboticProcessAutomation，RPA）

RPA（RoboticProcessAutomation，机器人流程自动化）的定义：通过特定的、可模拟人类在计算机界面上进行操作的技术，按规则自动执行相应的流程任务，代替或辅助人类完成相关的计算机操作。

与大家通常所认为的具备机械实体的“机器人”不同，RPA本质上是一种能按特定指令完成工作的软件，这种软件安装在个人计算机或大型服务器上，通过模拟键盘、鼠标等人工操作来实现办公操作的自动化。

▲图1-1RPA是未来办公创新和发展的趋势

RPA也被形象地称为数字化劳动力（DigitalLabor），是因为其综合运用了大数据、人工智能、云计算等技术，通过操纵用户图形界面（GUI）中的元素，模拟并增强人与计算机的交互过程，从而能够辅助执行以往只有人类才能完成的工作，或者作为人类高强度工作的劳动力补充。

自2015年以来，人工智能技术和RPA在同一时间大幅度发展和进步，恰好相辅相成，汇合在了一起。自然而然地，RPA和AI两者的结合运用，带来了一股非常独特的智能化应用的发展潮流，我们称之为智能RPA技术，或者IPA技术（IntelligentProcessingAutomation），即智能流程自动化技术（如图1-2所示）。

▲图1-2智能RPA的构成：RPA+AI=IPA

换句话说就是，RPA是基础，需要与其他技术手段整合在一起，方能实现IPA及其优势。

商业社会对流程自动化的功能的期望将与日俱增，将机器学习等AI技术运用到RPA中，将人工智能功能集成到产品套件中，以提供更多类型的自动化功能，已经成为未来RPA发展的主流趋势。

02光学字符识别（OpticalCharacterRecognition，OCR）

OCR技术是指利用电子设备（例如扫描仪或数码相机）将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件，并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式，供文字处理软件进一步编辑加工的技术。通俗地说就是，对文本资料进行扫描，然后对图像文件进行分析处理，以获取文字及版面信息的技术。

OCR技术一般可分为如图3-1所示的5个阶段。

▲图3-1OCR技术的5个阶段

下面具体说明OCR的识别流程。

1.图像处理

针对图像的成像问题进行修正。常见的图像预处理过程包括：几何变换（透视、扭曲、旋转等）、畸变校正、去除模糊、图像增强和光线校正、二值化处理等。

2.文字检测

检测文本所在位置、范围及其布局，通常还包括版面分析和文字行检测等。文字检测解决的主要问题是哪里有文字，文字的范围有多大。

文字检测采用的处理算法一般包括：Faster-RCNN、Mask-RCNN、FPN、PANet、Unet、IoUNet、YOLO、SSD。

3.文字识别

在文本检测的基础上，对文本内容进行识别，将图像中的文本信息转化为计算机可识别和处理的文本信息。文字识别主要解决的问题是每个文字是什么。

文字识别常采用的处理算法包括：CRNN、AttentionOCR、RNNLM、BERT。

4.文本抽取

从文字识别结果中抽取出需要的字段或要素。

文本抽取常采用的处理算法包括：CRF、HMM、HAN、DPCNN、BiLSTM+CRF、BERT+CRF、Regex。

5.输出

输出最终的文字识别结果或者文本抽取结果。

03机器学习/大数据分析

机器学习/大数据分析是一种用于设计复杂模型和算法并以此实现预测功能的方法，即计算机有能力去学习，而不是依靠预先编写的代码。它能够基于对现有结构化数据的观察，自行识别结构化数据中的模型，并以此来输出对未来结果的预测。

机器学习是一种通过“监督”和“无监督”学习来识别结构化数据中的模式（例如日常性能数据）的算法。监督算法是指在根据自己的输入做出预测之前，会从输入和输出的结构化数据集来进行学习。无监督算法是指观察结构化数据，并对已识别的模式提供相关见解。

机器学习和高级分析可能会改变保险公司的游戏规则，例如，在提高合规性、降低成本结构，以及从新的见解中获得竞争优势。高级分析已经在领先的人力资源部门中得到了广泛应用，主要用于确定和评估领导者和管理者的核心品质，以便更好地预测行为、规划职业发展道路和下一任领导岗位归属。

04自然语言生成（NaturalLanguageGeneration，NLG）

计算机具有与人一样的表达能力和写作能力，它遵循某种规则，将从数据中观察到的信息转换成高质量的自然语言文本。例如，自动识别会议邮件中的主题、数字地名、人名地址并生成行程表备忘录，或者识别出合同条款的关键内容并将摘要的重点生成列表。

关于自然语言生成及自然语言处理的详细介绍，请阅读《详解自然语言处理5大语义分析技术及14类应用（建议收藏）》

05智能工作流（SmartWorkflow）

智能工作流是一种用于流程管理的软件工具，其中集成了由人和机器共同执行的工作，允许用户实时启动和跟踪端到端流程的状态，以便于管理不同组之间的切换，包括机器人与人类用户之间的切换，同时还能提供瓶颈阶段的统计数据。

随着社会和科技的不断进步，各个领域都开始逐步朝着自动化、智能化的方向快速发展。工作流相关技术的研究也越来越受重视，并广泛地应用于制造业、软件开发、银行金融、生物医学等不同领域。

工作流不但能够自动化地处理相关的活动和任务，减少人机交互处理过程中带来的潜在错误，而且能够精确化每一个处理步骤，最大化地提高生成效率，并且将工作流应用到动态、可变且灵活的应用场景当中。

近年来，在大数据、人工智能的背景下，工作流中的业务流程日趋复杂，所面临的环境和数据也日趋复杂，由需求分析引起的业务过程重新建模或由维护升级引起的过程模式变更和改进也变得越来越频繁。

在这种动态多变的复杂环境下，如何快速识别出任务，然后快速高效并有针对性地处理工作流问题，已成为目前工作流任务研究的关键问题。

RPA软件机器人在工作过程中，也会遇到很多类似的情况。工作流的复杂多变，会导致RPA作业流程的复杂多变，使其无法做到自适应，这将会大大影响RPA软件机器人的作业效率。

因此，需要通过智能工作流的技术，实现动态地调整RPA里的任务设定，以及RPA业务流程的自动变更和自动升级，在智能工作流的指导下实现自适应作业模式。

实现智能工作流的方法有很多，比如，美国J.H.Holland教授提出的基于遗传算法的工作流调度，PandeyS等提出的基于粒子群优化算法的启发式算法（PSO）可用于不同资源的智能调度。除此之外，还有很多基于自然界和仿生学的智能算法，比如，混合蛙跳算法、布谷鸟搜索算法、蝙蝠算法、人工蜂群算法等。

目前比较常见的方法是实现一种基于智能规划的工作流处理模式，该模式不再是单纯地将不同的活动当作对彼此没有影响的单独事件，而是有针对性地考虑多个事件的共同影响。

该模式充分考虑了工作流和智能规划之间的相似之处，通过智能规划推导出不同工作流任务之间的内在逻辑关系，并从其他的渠道和外部信息中充分挖掘潜在的关系。

逐步改进传统工作流中的问题，使用全新的智能规划的手段，从表面动作中挖掘出潜在的信息，过滤噪声数据，进而实现流程的自动修正，最后，通过前面得出的结论，有针对性地修改之前的RPA作业流程，实现自适应性的作业模式和作业过程。

06认知智能体（CognitiveAgent）

认知智能体是一种结合了机器学习和自然语言生成的技术，并在此基础上加入情感检测功能以做出判断和分析，使其能够执行任务，交流沟通，从数据集中学习，甚至根据情感检测结果作出决策。换句话说，机器会像人一样产生“情感共鸣、精神共振”，真正成为一个完全虚拟的劳动力（或者智能体）。

在客服领域，英国某汽车保险公司通过使用认知智能体技术，将客户转化率提高了22%，验证错误率降低了40%，整体投资回报率达到了330%。

当然，德勤、安永等咨询公司也坦然表示，就现阶段许多企业的流程管理与系统的基础能力来看，仍存在着大量的基础建设工作有待开展。而打造智能流程自动化所需的部分核心技术（例如认知智能体等）也还停留在雏形阶段。

智能包含三个方面，分别是计算智能、感知智能和认知智能。

在计算智能方面，计算机的速度早已远远超过人工的效率。

在感知智能方面，随着OCR、NLP等技术的发展，目前也已经能够实现很多的效果。

但是在认知智能方面，即使在某些特定领域，自然语言的处理也已经可以得到比人工更好的成绩，但是在某些领域，特别是知识理解、知识推理、知识判断等方面，还有很多需要逐步积累、逐步完善的地方。

按照机器能否产生自我认知和机器人的适用范围，人工智能分为弱人工智能和强人工智能，其中弱人工智能里的机器没有自我意识，不具备真正的推理和独立解决问题的能力，通常只适用于解决特定条件下的某种问题。当前人工智能的研究主要在弱人工智能领域。

而在强人工智能方面，机器具有一定的自我意识，能够通过学习拓展功能。对于当前不具备的功能或者当前不了解的知识，能通过自行学习获得。

当前条件下，全面的强人工智能还面临技术能力、社会伦理等多方面的挑战，但是在某些领域的特定场景下，具备认知智能能力和学习能力的人工智能软件，不仅能够优化作业流程、快速响应、覆盖更多不同的情况，同时还能够最大限度地避免技术风险和应用风险，是一个非常有价值的研究方向。

认知智能有很多种定义，其中，复旦大学肖仰华教授曾经提到过，所谓让机器具备认知智能是指让机器能够像人一样思考，而这种思考能力具体体现在如下几个方面。

第一，机器具备能够理解数据、理解语言进而理解现实世界的能力。

第二，机器具备能够解释数据、解释过程进而解释现象的能力。

第三，机器具备推理、规划等一系列人类所独有的认知能力，也就是说认知智能需要解决推理、规划、联想、创作等一系列复杂任务。

智能体是指驻留在某一环境下，能够持续自主地发挥作用，具备驻留性、反应性、社会性、主动性特征的计算实体。根据著名人工智能学者，美国斯坦福大学Hayes-Roth教授的理论“智能体能够持续执行三项功能：感知环境中的动态条件、执行动作影响环境、进行推理以解释感知信息、求解问题和决定动作”。

从前面的定义我们可以看出，认知智能体能够感知到环境中的动态条件，然后根据这些条件执行相应的动作来影响现有的环境，同时其还能够用推理来解释感知信息，求解相关问题，决定后续动作。

将认知智能体与RPA相结合，我们能够得到一个具备认知智能的机器人，它可以根据所涉及的应用系统和其他环境的变化动态感知下一步需要做的事情，同时执行相应的动作来影响对应的环境信息，实现智能录入、智能监控、智能文档处理和辅助判定。

与此同时，认知智能体通过RPA技术在处理业务的同时，还能够学习到相关的经验和知识，逐步掌握识别重点的能力。

认知智能体的研究包含了多种不同的方法，近年来，随着分布式人工智能、信息科学和网络科学的不断发展，面向动态环境下的分布式协同决策已经成为认知智能体的一个重要的研究方式。这种方式在以多无人机系统、多机器人系统为代表的典型无中心式多智能体系统中得到了广泛的应用。

与此同时，受限于自身设计，智能体对所在环境和系统常呈现出信息的部分可观测特征，而有限的智能体之间的交互和外部的约束也使得获得全局信息需要付出极高的代价。

同时，无中心式的多智能体系统在应用中呈现出了与社会网络相类似的自组结构和相应的复杂网络特征，即网络中单个智能体通常仅能连接/交互所在局部网络中的小部分智能体，传统的集中式协同模型则不再适用。

此外，类似于社会网络中人与人之间的有限信息交换便可大大提升个体的决策效率，同样的方法能否应用到相应的研究当中，也处于不断的尝试过程中。

关于作者：达观数据，中国智能RPA领域的龙头企业，独立开发了全套“RPA+AI”系统，拥有核心知识产权。达观智能RPA产品是业界不依赖微软底层开发框架、未使用第三方开源框架的RPA产品。

本文摘编自《智能RPA实战》，经出版方授权发布。

适合人工智能的九大编程语言 人工智能应用的主流语言是什么意思