掌握這幾種開發語言，讓你玩轉人工智慧

人工智慧的火熱讓許多開發人員趨之若鶩，相信身邊的人都想你安利過不少關於AI開發的語言，那麼為了更好的瞭解人工智慧AI開發的相關內容，筆者將統計下最好的幾種AI開發語言供大家參考。

Python

優勢

Python是一種，物件導向的動態型別語言，最初被設計用於編寫自動化指令碼(shell)，隨著版本的不斷更新和語言新功能的新增，越來越多被用於獨立的、大型專案的開發。Python語法簡單，功能多樣，是開發人員最喜愛的AI開發程式語言之一。對於開發人員來說，Python在機器學習上的應用非常令人高興，因為它比C ++和Java等語言要簡單。 Python也是一種非常便攜的語言，因為它可以在Linux，Windows，Mac OS和UNIX平臺上使用。 Python也很受開發人員的歡迎，因為它允許開發人員建立互動式，可解釋式性，模組化，動態，可移植和高階的程式碼，這使得它比Java語言更獨特。由於Python語言的簡潔性、易讀性以及可擴充套件性，在國外用Python做科學計算的研究機構日益增多，一些知名大學已經採用Python來教授程式設計課程。

另外，Python是一種多正規化程式語言，支援物件導向，程式導向和函數語言程式設計風格。 由於它擁有簡單的函式庫和理想的結構，Python很適合神經網路和自然語言處理(NLP)解決方案的開發。

Python具有豐富多樣的庫和工具。2.在不必實施的情況下進行演算法測試。3.Python的物件導向設計提高了開發人員的工作效率。4.與Java和C ++相比，Python在開發中執行速度更快。

缺點

1.習慣於使用Python的開發人員在嘗試使用其他語言進行AI程式設計時，難以調整到使用完全不同的語法進行開發。

2.與C ++和Java不同，Python在直譯器的幫助下執行，在AI開發中這會使編譯和執行變的更慢。

3.也是很多人討厭的一點，並不是不適合移動計算

C++

優點

C ++作為使用最廣的一個語言，它也是最快的計算機語言，它特別適用於對時間敏感的AI程式設計專案。C ++能夠提供更快的執行時間和響應時間(這就是為什麼它經常用於搜尋引擎和遊戲以及電話機器人的開發)。 此外，C ++允許大規模的使用演算法，並且在使用統計AI技術方面非常高效。另一個重要因素是由於繼承和資料隱藏，在開發中C ++支援重用程式碼，因此既省時又省錢。

C ++適用於機器學習和神經網路。

缺點

1.多工處理效果不佳; C ++僅適用於實現特定系統或演算法的核心或基礎。

2.2.C++遵循自下而上的方法，因此非常複雜。

Java

作為一個多正規化語言的java，遵循物件導向的原則和一次編寫、到處執行(WORA)的原則。Java是一種可在任何支援它的平臺上執行的AI程式語言，而無需重新編譯。

除了AI開發，Java也是最常用的語言之一，相容了C和C ++中的大部分語法。 Java不僅適用於自然語言處理和搜尋演算法，並且還適用於神經網路。

LISP

優點

Lisp是計算機程式語言家族中繼Fortran之後的第二種最古老的程式語言。 隨著時間的推移，LISP已經發展成為一門強大且動態的程式語言。

有些人認為Lisp是最好的AI程式語言，因為它為開發人員提供了自由。在AI開發中使用Lisp語言，是因為它的靈活性使快速建模和實驗成為可能，這反過來又促進了Lisp在AI開發中的發展。例如，Lisp有一個獨特的宏觀系統，可以幫助探索和實現不同層次的智慧。

與大多數AI程式語言不同，Lisp在解決特定問題方面效率更高，因為它能夠適應開發人員編寫解決方案的需求。Lisp非常適合於歸納邏輯專案和機器學習。

缺點

1.很少有開發人員熟悉Lisp程式設計。

2.2.作為一種古老的程式語言，Lisp需要配置新的軟體和硬體以適應在當前環境下使用。

Prolog

Prolog也是最古老的程式語言之一，因此它也適用於AI的開發。 像Lisp一樣，它也是主要的AI程式語言。Prolog的機制能夠開發出受開發人員歡迎的較為靈活的框架。Prolog是一種基於規則和宣告的語言，這是因為它具有規定AI程式語言的事實和規則。

Prolog支援基本機制，如模式匹配，基於樹的資料結構以及AI程式設計所必需的自動回溯，智慧電話機器人好不好用的問題可以依靠這套機制進行很大的改善，身處智慧語音行業的小夥伴可以試一試。除了廣泛應用於AI專案之外，Prolog也應用於建立醫療系統以及CRM系統的構建，不過相較於前者更加適用些。