人工智能编程是一种技术的提升，为不同公司的运营和人们的生活带来了极高的效率和最佳效益。 人工智能为不同的行业带来了另一种智能技术，其潜力的前景仍在增长，期望它能够达到人类的智慧。 这是因为开发人员愿意探索，试验和实施其能力，以满足更多的人力和组织需求。 毕竟，需求是发明之母。
就像在大多数软件应用程序的开发中一样，开发人员可以使用各种语言来编写AI。 但是，没有完美的编程语言可以作为人工智能中使用的最佳编程语言。 开发过程取决于正在开发的AI应用程序的所需功能。 到目前为止，AI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的人工智能编码语言用于其开发项目的应用程序。
我们喜欢AI编程，查看我们的AI和基于神经网络的手写字符识别应用案例研究。 关于AI编程语言最佳语言的争论永远不会停止。 因此，我们决定比较我们通常用于人工智能项目的语言，以概述每个语言的优缺点。
Java，Python，Lisp，Prolog和C ++是用于人工智能的主要AI编程语言，能够满足不同软件开发和设计的不同需求。 开发人员可以选择哪种AI语言满足应用程序要求的所需功能和特性。
因此，本文旨在为您提供适当的人工智能编程语言。 它回答了这个问题，“用于人工智能的语言是什么?”
一、Python
Python是开发人员在AI开发中最喜欢的编程语言之一，因为它具有语法简洁性和多功能性。 Python对于开发人员的机器学习非常鼓舞人心，因为与C ++和Java相比，它不那么复杂。 它也是一种非常便携的语言，因为它在Linux，Windows，Mac OS和UNIX等平台上使用。 它还具有互动，解释，模块化，动态，可移植和高级等功能，使其比Java更独特。
此外，Python是一种多范式编程，支持面向对象，程序和功能的编程风格。 由于其简单的函数库和更加理想的结构，Python支持神经网络和NLP解决方案的开发。
优点
Python拥有丰富多样的库和工具。
支持算法测试而无需实现它们。
支持面向对象设计的Python提高了程序员的工作效率。
与Java和C ++相比，Python的开发速度更快。
缺点
习惯使用Python的开发人员在尝试使用其他语言进行AI编程时，难以适应完全不同的语法。
与C ++和Java不同，python在解释器的帮助下工作，这使得AI开发中的编译和执行变慢。
不适合移动计算。 对于AI意味着移动应用程序，Python由于其移动计算语言较弱而不适合。
二、C++
C ++是最快的计算机语言，它的速度对于时间敏感的AI编程项目非常有用。 它提供了更快的执行速度，并且响应时间更短，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，并且在使用统计AI技术方面是有效的。 另一个重要因素是C ++支持由于继承和数据隐藏而在开发中重用程序，因此节省了时间和成本。
C ++适用于机器学习和神经网络。
优点
适合寻找复杂AI问题的解决方案。
丰富的库函数和编程工具集合。
C ++是一种多范式编程，支持面向对象的原则，因此可用于实现有组织的数据。
缺点
多任务处理能力差; C ++仅适用于实现特定系统或算法的核心或基础。
因此，它遵循自下而上的方法，非常复杂，使新手开发人员难以使用它来编写AI程序。
三、Java
Java是另一种编程语言，可以回答'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写入读/运行的原则(WORA)。 它是一种AI编程语言，可以在任何支持它的平台上运行，而无需重新编译。
Java是最常用的之一，而不仅仅是AI开发。 除了它们较少的工具之外，它还从C和C ++中获得了其语法的主要部分。 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。
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，它的执行速度更慢，响应时间更长。
虽然在高级平台上具有高度可移植性，但Java需要对软件和硬件进行大幅改动才能实现。
Java也是一种通常不成熟的编程AI语言，因为仍有一些正在进行的开发，例如JDK 1.1测试版。
四、LISP
LISP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已经发展成为编码中强大而动态的语言。
有些人认为LISP是最好的AI编程语言，因为它为开发人员提供了自由的青睐。 LISP用于AI，因为它具有快速原型设计和实验的灵活性，从而有助于LISP成长为标准的AI语言。 例如，LISP有一个独特的宏观系统，有助于探索和实施不同层次的智力智能。
与大多数AI编程语言不同，LISP在解决特定问题时效率更高，因为它适应开发人员编写的解决方案的需求。 它非常适用于归纳逻辑项目和机器学习。
优点
编码快速高效，因为它由编译器而不是解释器支持。
自动内存管理器是为LISP发明的，因此它具有垃圾收集功能。
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。
作为一种复古编程语言的人工智能，LISP需要配置新的软件和硬件以适应它的使用。
五、Prolog
Prolog也是最古老的编程语言之一，因此也适用于编程AI的开发。 像Lisp一样，它也是人工智能的主要计算机语言。 它具有促进开发人员喜欢使用的灵活框架的机制。 它是一种基于规则的声明性语言，因为它包含规定其人工智能编码语言的事实和规则。
Prolog支持基本机制，例如模式匹配，基于树的数据结构化以及AI编程必不可少的自动回溯。 除了在AI项目中广泛使用外，Prolog还用于创建医疗系统。
优点
Prolog有一个内置的列表处理代表基于树的数据结构。
高效地进行快速原型设计，以便AI程序经常发布模块。
允许在运行程序的同时创建数据库。
缺点
尽管prolog已经老了，但它尚未完全标准化，因为某些功能在实现上有所不同，使得开发人员的工作变得繁琐。
在保持技术发展方面，每个人，企业人员和组织都不希望被抛在脑后。 人工智能技术的出现带来了将渗透到我们生活核心的变化，因此理解和使用人工智能技术将是目前最好的策略。
人工智能已经成为趋势，世界各大科技巨头也在纷纷布局人工智能领域。比如谷歌，在IO大会上，就倡导AI for Everyone， 开发了人工智能学习语言框架TensorFlow，各种AI开发硬件Edge TPU芯片等等。
说到Google Edge TPU芯片，那就顺便提一下基于这款硬件，由国内团队研发的Model Play。它是面向全球 AI 开发者的 AI 模型共享市场。Model Play 不仅为全球开发者提供了 AI 模型展示交流的平台，更能搭配含 Edge TPU 的 Coral Dev Board 进行使用，加速 ML 推理，通过手机实时预览模型运行效果，助力 AI 由原型向产品拓展。
开发者既能发布自己训练的 AI 模型，也可以订阅并下载自己感兴趣的模型，用于再训练和拓展自己的 AI 创意，实现想法-原型-产品的过程。Model Play 中还预置了各种常用 AI 模型，例如 MobileNetV1、InceptionV2 等，并支持可再训练模型的提交发布，方便用户在自己业务数据上优化微调。
就如谷歌在今年的I/O大会上，号召开发者们共同为开发社区做出贡献。与此同时，Model Play团队也正在向全球开发者发出了AI模型召集令，征集基于 TensorFlow、可在 Google Coral Dev Board 上运行的深度学习模型，以鼓励更多开发者们参与活动，与全球千万 AI 开发者，分享创意和想法。
