适合人工智能的编程语言有哪些
人工智能早在20世纪50年代就已经出现，尽管如此，直到最近10年，软件开发人员才能如愿以偿地将AI构建到应用程序中。编程语言是人工智能开发项目的支柱，有了它的帮助，软件开发人员才可以在不用通晓仅用于科学家相互交流的高度专业化语言的情况下而创建出新的AI解决方案。
那么，人工智能在全球各行业中的使用率如何？
AI在各行业的使用率资料来源：Statista
目录1) Python2) R语言3)Java4)LISP5)Prolog6)C++7)Haskell8）JavaScript9)Julia2021年常用编程语言极其占比表本文中，我们将介绍一些最适合AI的编程语言，以及这些语言所具备的优势。
1) PythonPython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能力。它的计算能力之快、可读性之强使其成为数据科学家的首选。借助Python，数据科学家可以分析大量复杂的数据集，同时不必担心计算速度。
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的使用范围更广，但由于PyTorch最近发布了一些独特功能，几年内它的受欢迎程度可能会与TensorFlow持平。
这些独特功能除了用于深度学习网络的GPU加速之外，还包括可变精度，最新版本的PyTorch还支持多设备。这也使得Python比C++或Java学起来更容易（因此受到初学者的青睐）。Python也是专业人士使用的最流行的语言之一。
由于开发人员不断地添加新库或升级现有库，因此Python在开发方面并不落后于其他语言。如果你了解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，你可以借助Numpy库中的830多个类，轻松选择所需的内容。
在AI中使用Python的好处
Python有许多可用的库，可以通过机器学习简化编程。如果你正在做一个基于AI的项目，那Python库可以满足你所有的需求。作为一名新开发人员，学习Python会更为合适，因为它与大多数编程语言相比，学习曲线更为简单，学起来更容易。它有一个强大的机器学习框架PyBrain，并拥有一个活跃的用户社区，开发员可以随时提出问题并得到相关解答。2) R语言R语言是一种开源编程语言，支持统计分析和科学计算。R编程语言可以帮助我们生成交互式图形和其他高级的可视化图形。它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。而且任何人都可以使用R语言。
作为一种编程语言，R语言的使用范围很广，从统计计算到机器学习技术。R语言面向对象编程，具有高度可扩展性、可以不间断地进行高效能计算，同时它功能全面，拥有庞大的用户群，被广泛用于预测。
在AI中使用R语言的好处
R语言在处理大量数据时表现的计算能力极为强大。R语言应用数学函数的能力也使它在创建具有复杂决策过程的程序时更受欢迎。R语言作为一种开源工具，在为我们提供同等功能的同时还不收取任何费用。R语言擅长在大数据集中寻找新模式。重大风险公司需要分析客户信息并将这些信息用于商业营销和运营中，R语言的这一特征尤其受到风险公司的欢迎。3)JavaJava被评为当今最受欢迎的编程语言之一。凭借其面向对象的特性，Java可以让我们毫不费力地快速完成任务；在Java中很容易使用线程和多线程功能，因为它内置了对并发的支持。
许多编程语言（例如RubyonRails、Python和Node.js）都能与Java结合使用，因为它们都提供了与之配合使用的综合框架。
在AI中使用Java的好处
Java编程语言有几个特点，使其特别适合开发AI程序。Java是一种高级的、面向对象的编程语言。Java可读性高，当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一起完成一个大型项目时，这一特征变得极为重要。它是一种5级编程语言，可确保程序员得到多种好处。由于人工智能应用程序使用机器学习算法，从零开始编写代码(而不是预先制作好的库)的编译时间比Java代码要长。4)LISPLISP最初创建于1958年，是一种函数式编程语言，这也意味着LISP中的一切都是一个表达式。换句话说，每一行代码都做特定的事。一开始听起来可能有点复杂，但是你可以编写一个函数来做任何你想做的事情，所以了解并构建LISP语法比从头开始学习一门全新的语言更简单。
因此，如果你有任何一种编程经验，即便是是Python或C++，那么学习LISP对你来说都不费吹灰之力。
在AI中使用LISP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，在选择库或工具时这为我们提供了很大的灵活性。代码快速执行，无需考虑环境细节。它非常适合抽象操作：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，使用LISP可以在后面帮我们节省时间，因此重写模型会变得相对简单，也不会过多影响工作进展。5)PrologProlog是一种声明式编程语言，我们可以在其中描述要实现的目标而不用写出具体的实现方法。在Prolog中，知识由事实和规则表示。事实是关于对象的陈述，例如迪丽热巴长得很漂亮或张怡宁打乒乓球天下无敌。
规则描述如何从现有事实推断出新事实，例如，如果说一个人有很多孩子，那么推断出的新事实将是这个人至少有2个孩子。这是一种人工智能方法，可以让程序员将更少的时间花在算法上，而将更多的时间花在思考目标上。
在AI中使用Prolog的好处
Prolog可以快速处理大量数据。Prolog的语句享有盛誉，使用它的人通常比普通程序员更聪明。Prolog有助于提高这些项目的速度和准确性。如果你希望自己的程序随着时间的推移变得有感知力（就像天网一样），那么Prolog可能正是你要找的！因为它能够修改你的程序从而显著提高程序的能力。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所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。
C++能够帮助我们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GUI（图形用户界面）设计或快速原型设计等任务。
在AI中使用C++的好处
C++有助于机器学习的原型设计和生产，因为它能够帮我们轻松快速地将复杂的模型加载到内存中。它还可以让我们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，C++是最佳选择之一。如果我们需要用到某种算法或者我们使用的应用程序需要尚未内置在语言中的功能，而其他人可能已经编写了我们需要的东西，大多数情况下，这些模块都是开源的，也就是说我们可以直接使用或修改别人写好的东西。7)HaskellHaskell是一种纯粹基于函数的语言，这也就导致Haskell的所有表达式都只产生一个值。由于没有变量，Haskell极度依赖递归来创建代码，但是也有一些可变类型，特别是列表和数组。
有一些复杂算法需要多步操作才能达到最终想要的结果，在这种情况下，Haskell就成为一个理想的选项。而它更为吸引人的一个特征是它的类型系统，Haskell没有空值，你不能在变量中存储任何东西，也不能传递任何参数。
在AI中使用Haskell的好处
Haskell包含一个健全的类型系统，以避免代码中出现多种类型的错误。虽然其他语言不容易帮我们写出简洁的代码，但Haskell却可以做到。因此，对于涉及大量数据的项目来说，使用Haskell是个不错的选择。Haskell的简洁性还有助于我们同时处理多个项目。使用Haskell的一个明显优势是它的速度。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）JavaScriptJavaScript是一种广泛使用的编程语言，对人工智能至关重要，它可以帮助我们构建从聊天机器人到计算机视觉的所有内容。凭借其灵活性和强大的开发人员社区，JavaScript已迅速成为人工智能最受欢迎的语言之一。
自1995年JavaScript创建以来，我们已经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。虽然企业会逐渐淘汰一些过时的系统，JavaScript仍将是任何想要深入人工智能领域的开发人员所必备的基本技能。
在AI中使用JavaScript的好处
JS的高度灵活性使其可以与开发人员正在使用的各种操作系统、浏览器和虚拟机一起使用。JS不必从一个系统移植到另一个系统，因为许多系统都可以在类似的架构上运行。JS可以广泛应用于任何领域。JS基于网络或浏览器，编码相对来说属于轻量级的，没有太多的技术要求。9)JuliaAI是一个热门的研究领域，而Julia在这一领域中占有有利位置。JeffBezanson,StefanKarpinski,ViralB.Shah和他们的团队基于数值性能从无到有构建了这门语言。Julia几乎可以在任何操作系统上运行，此外，它使用了许多我们已经掌握的通用编码概念，如循环和条件语句，所以学起来也很容易。
Julia的开发环境目前并不理想（需要做一些开发工具的工作），但随着时间的推移，越来越多的人围绕编程语言构建工具，Julia的开发环境会变得更好。
在AI中使用Julia的好处
它是一种专为科学计算而设计的高级、高性能的编程语言。Julia的语句美观简洁，这样，你可以专注于解决问题本身而不是编写新代码。使用Julia，你可以在节省时间的同时生成更清晰、速度更快、错误更少的代码。Julia一个最大的优势是它是开源、免费的，这意味着任何人都可以访问其代码。总结
综上所述，我们可以使用多种编程语言来开发人工智能。没有一种语言是十全十美的，有的专注于开发速度，有的具备概率模型的天然优势，而另外一些则能与现有软件无缝衔接。究竟使用哪种编程语言，最终还是要看我们的实际需求。文章最后为大家分享一份2021年常用编程语言极其占比信息。
2021年常用编程语言极其占比表人工智能编程：4个最流行的人工智能编程语言
人工智能编程是一种技术的提升，它为不同公司的运营和人们的生活带来了效率和最佳利益。人工智能为不同行业带来了另一个层次的智能技术，其潜力的前景仍在增长，有望达到人类智能。本文旨在阐明合适的人工智能编程语言，以及人工智能编程如何为各个行业带来优势
什么是人工智能编程开发人员愿意探索、试验和实施AI功能，以满足更多的人类和组织需求。毕竟，需求是开发之母。因此，由于人工智能编程的广泛采用，我们可以体验到令人印象深刻的技术进步。人工智能已经覆盖了众多领域的需求（虽然目前国内的企业、生活中大多还没有使用这些）。
个人虚拟助手的可用性，提供有关个人日常生活的信息，从而促进他们的日常目标和需求。多个基于语音的小工具的可用性。这就是定制汽车和电视等大多数基本物品的地方，以允许他们倾听并为个人提供解决方案。借助生物识别功能，用面部识别技术取代信用卡。人工智能创建了媒体平台，观众或听众可以在其中选择他们需要的规格，例如要收听的音乐类型。有同理心的计算机，即所谓的智能设备，不再提供单一、简单的问题和离散的回答；相反，他们提供类似人类的反应。这些是对查询和问题的全面反馈，甚至是明智的解决方案。提供医疗保健的人工智能；医疗保健采用人工智能系统，例如，在诊断专业。人工智能提供新闻和其他报道；这就是系统为个人提供所需的全面信息工作的地方。越来越多的公司计划在各个业务领域采用人工智能。他们有机会提出新的解决方案并更新现有方法。随着产品的创建，他们有机会优化开发流程、简化规划、获取新知识并改善用户体验。这无疑会带来更高的生产率、更高的质量和更快的速度。
就像在定制开发，开发人员可以使用多种语言来编写AI。但是，没有完美的编程语言可以指出人工智能中使用的最佳编程语言。开发过程取决于开发的AI应用程序所需的功能。人工智能已经实现了生物识别智能、自动驾驶汽车的自动驾驶仪，以及其他需要不同人工智能编码语言开发项目的应用。因此，让我们一起继续探索最流行的AI编程语言。
流行的人工智能编程语言关于人工智能最佳编程语言的争论从未停止。因此，我们比较人工智能项目常用的语言，以概述每种语言的优缺点。
Java、Python、Lisp、Prolog和C++是用于人工智能的主要AI编程语言，能够满足开发和设计软件的不同需求。开发人员可以选择哪些AI语言可以满足应用程序要求的所需功能和特性。
PYHTONPython由于其语法简单和通用性，它是开发人员最喜欢的开发中的AI编程语言之一。Python非常适合开发人员进行机器学习，因为与C++和Java相比，它不那么复杂。它也是一种在包括Linux、Windows、MacOS和UNIX在内的平台上使用的非常便携的语言。它的可交互性、解释性、模块化、动态性、可移植性、高级性等特点使它比Java更具特色。
此外，Python是支持面向对象、过程和函数式编程风格的多范式编程。PythonAI编程支持神经网络和NLP解决方案的开发，这得益于其简单的函数库和理想的结构。
优点
Python有各种各样的库和工具。支持算法测试，无需实现。支持面向对象设计的Python提高了程序员的生产力。与Java和C++相比，Python的开发速度更快。缺点
习惯于使用Python的开发人员在尝试使用其他语言进行AI编码时，很难适应完全不同的语法。与C++和Java不同，Python是在解释器的帮助下工作的，这使得AI开发中的编译和执行速度较慢。不适合移动计算。Python不适合用于移动应用程序的AI，因为它的移动计算语言较弱。C++C++是最快的计算机语言。对于时间敏感的AI编程项目，它的速度受到赞赏。它提供更快的执行速度和更少的响应时间，适用于搜索引擎和计算机游戏的开发。此外，C++允许广泛使用算法，并且可以高效地使用统计AI技术。另一个重要的因素是C++由于继承和数据隐藏而支持开发中程序的重用，从而节省时间和成本。C++适用于机器学习和神经网络。
优点
适合为复杂的AI问题寻找解决方案。丰富的库函数和编程工具集合。C++是支持面向对象原则的多范式编程，因此有助于实现有组织的数据。缺点
多任务处理能力差；C++只适用于实现核心或特定系统或算法的基础。它遵循自下而上的方法，因此非常复杂，使得新手开发人员很难使用它来编写AI程序。JAVAJAVA是另一种编程语言来回答“哪种计算机语言用于人工智能？” Java也是一种多范式语言，遵循面向对象的原则和一次编写，随处可读(WORA)的原则。它是一种无需重新编译即可在任何支持它的平台上运行的人工智能编程语言。
Java是最常用的语言之一，而不仅仅是在AI开发中。除了较少的工具外，它的大部分语法都源自C和C++。Java不仅适用于NLP和搜索算法，也适用于神经网络。
优点
非常便携；由于虚拟机技术，它很容易在不同的平台上实现。与C++不同，Java易于使用甚至调试。Java有一个自动内存管理器，可以简化开发人员的工作。缺点
然而，Java比C++慢；它的执行速度较慢，响应时间较长。尽管具有高度可移植性，但Java需要对软件和硬件进行重大更改才能在旧平台上提供便利。Java是一种普遍不成熟的编程AI语言，因为仍有一些开发正在进行中。LISPLISP是另一种用于人工智能开发的语言。它是一个计算机编程语言家族，是仅次于Fortran的第二古老的编程语言。随着时间的推移，Lisp已经发展成为一种强大而动态的编码语言。
一些人认为Lisp是AI的最佳编程语言，因为它为开发人员提供了便利的自由。Lisp之所以被用于AI，是因为它具有快速原型设计和实验的灵活性，这反过来又促进了Lisp成长为一种标准的AI语言。例如，Lisp有一个独特的宏系统，便于探索和实现不同层次的IntellectualIntelligence。
与大多数AI编程语言不同，Lisp可以更有效地解决特定问题，因为它可以适应开发人员正在编写的解决方案的需求。它非常适合归纳逻辑项目和机器学习。
优点
编码快速高效，因为编译器而不是解释器支持它。为Lisp发明了一个自动内存管理器；因此，它有一个垃圾收集。Lisp提供对系统的特定控制，从而最大限度地利用它们。缺点
很少有开发人员熟悉Lisp编程。作为一种古老的人工智能编程语言，Lisp需要配置新的软件和硬件来适应它的使用。人工智能编程给软件开发带来什么好处？随着企业对人工智能编程语言越来越感兴趣，人工智能肯定会对软件开发产生影响。毫无疑问，它会影响团队构建应用程序的方式以及用户与应用程序交互的方式。AI帮助开发人员处理各种活动并建立新技能来改进产品。明显的好处仍然是支持开发人员高效工作的机会。
探索AI如何为开发人员带来优势以及它如何帮助应对常见的软件开发挑战将会很有趣。
准确的项目估算软件开发中的常见挑战之一是提供准确的估计。它需要丰富的专业知识、上下文意识和项目熟悉度。因此，AI允许开发人员应用以前项目的历史数据，并促进预算和截止日期的估算。考虑到各种场景和可能的挑战，他们能够包括更好的评估、用户故事、功能描述等。它使开发人员能够预测所需的预算和工作量。
创新设计项目规划还需要专门的软件设计经验和知识。有时，将客户需求转化为具有出色用户体验的美观产品是一项挑战。然而，人工智能工具可以帮助自动化有关软件设计及其实施步骤的不同任务。例如，使用AI设计助手和其他技术创新可以更轻松地呈现可视化界面。它极大地帮助了解客户偏好并将其转化为功能强大且设计良好的软件。
质量代码代码的质量影响软件的实施及其长期维护。每个团队都意识到需要了解最新信息并应用最新的技术方法。人工智能编程绝对是这里的头把交椅。开发人员使用人工智能来生成更好的代码、优化操作并获得新知识。此外，人工智能解决方案非常适合提高编码过程的准确性和速度。例如，启用AI的编码支持在错误发生时进行错误检测。它可以提高生产力并增加软件价值。
自动化安全软件安全是许多开发团队关注的主要问题之一。他们寻找新的方法来辨别不当行为、避免延迟通知、发出提前警告等。因此，结合人工智能工具变得非常必要。由于更易于访问和更快地检测安全问题，它们被用于研究数据和推进AI编码。同时，它有助于节省查看可执行文件的时间。
质量评估重要的是要提到人工智能在软件测试中的重要性以及确保质量评估程序的能力。质量保证专家极大地受益于人工智能工具的参与。它大大提高了测试、错误查找和修复的质量。此外，它通常在产品投放市场之前完成。这使团队能够简化开发过程并展示高质量的产品。
分析自动化基于人工智能的技术还涵盖了数据分析的自动化。它帮助团队自动化、加速和简化数据分析过程。这支持有价值的数据洞察力和战略决策。AI/ML算法用于自主监控和分析大量数据。此外，它还为用户参与、软件优化和洞察生成提供了新的解决方案。
战略决策无论是创建新产品还是改进现有解决方案，团队都必须做出许多战略决策。为了提高效率，他们可以应用人工智能平台来积累以前的经验，以减少项目误解并确定需求的优先级。不断审查软件性能使他们能够增强软件性能以满足不断增长的业务需求。
人工智能编程已经成为软件行业不可避免的一部分。各种AI支持的工具有助于简化开发过程、与团队高效协作、获得有价值的见解并创造出色的市场产品。
结论学的头皮发麻，同行卷的我人麻，点赞吧~
本文正在参加人工智能创作者扶持计划
适合人工智能的九大编程语言
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【51CTO.com快译】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.PythonPython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.RR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.JavaJava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.LISPLISP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.PrologProlog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.HaskellHaskell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.JavaScriptJavaScript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、ViralB.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。
原文标题：TheBestProgrammingLanguagesforAI，作者：DeveshChauhan
【51CTO译稿，合作站点转载请注明原文译者和出处为51CTO.com】