人工智能的火热让许多开发人员趋之若鹜,相信身边的人都想你安利过不少关于AI开发的语言,那么为了更好的了解人工智能AI开发的相关内容,笔者将统计下最好的几种AI开发语言供大家参考。

Python
优势
Python是一种,面向对象的动态类型语言,最初被设计用于编写自动化脚本(shell),随着版本的不断更新和语言新功能的添加,越来越多被用于独立的、大型项目的开发。Python语法简单,功能多样,是开发人员最喜爱的AI开发编程语言之一。对于开发人员来说,Python在机器学习上的应用非常令人高兴,因为它比C ++和Java等语言要简单。 Python也是一种非常便携的语言,因为它可以在Linux,Windows,Mac OS和UNIX平台上使用。 Python也很受开发人员的欢迎,因为它允许开发人员创建交互式,可解释式性,模块化,动态,可移植和高级的代码,这使得它比Java语言更独特。由于Python语言的简洁性、易读性以及可扩展性,在国外用Python做科学计算的研究机构日益增多,一些知名大学已经采用Python来教授程序设计课程。

另外,Python是一种多范式编程语言,支持面向对象,面向过程和函数式编程风格。 由于它拥有简单的函数库和理想的结构,Python很适合神经网络和自然语言处理(NLP)解决方案的开发。

Python具有丰富多样的库和工具。2.在不必实施的情况下进行算法测试。3.Python的面向对象设计提高了开发人员的工作效率。4.与Java和C ++相比,Python在开发中运行速度更快。

缺点
1.习惯于使用Python的开发人员在尝试使用其他语言进行AI编程时,难以调整到使用完全不同的语法进行开发。
2.与C ++和Java不同,Python在解释器的帮助下运行,在AI开发中这会使编译和执行变的更慢。
3.也是很多人讨厌的一点,并不是不适合移动计算

C++
优点
C ++作为使用最广的一个语言,它也是最快的计算机语言,它特别适用于对时间敏感的AI编程项目。C ++能够提供更快的执行时间和响应时间(这就是为什么它经常用于搜索引擎和游戏以及电话机器人的开发)。 此外,C ++允许大规模的使用算法,并且在使用统计AI技术方面非常高效。另一个重要因素是由于继承和数据隐藏,在开发中C ++支持重用代码,因此既省时又省钱。
C ++适用于机器学习和神经网络。
缺点
1.多任务处理效果不佳; C ++仅适用于实现特定系统或算法的核心或基础。
2.2.C++遵循自下而上的方法,因此非常复杂。

Java
作为一个多范式语言的java,遵循面向对象的原则和一次编写、到处运行(WORA)的原则。Java是一种可在任何支持它的平台上运行的AI编程语言,而无需重新编译。
除了AI开发,Java也是最常用的语言之一,兼容了C和C ++中的大部分语法。 Java不仅适用于自然语言处理和搜索算法,并且还适用于神经网络。

LISP
优点
Lisp是计算机编程语言家族中继Fortran之后的第二种最古老的编程语言。 随着时间的推移,LISP已经发展成为一门强大且动态的编程语言。
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。在AI开发中使用Lisp语言,是因为它的灵活性使快速建模和实验成为可能,这反过来又促进了Lisp在AI开发中的发展。例如,Lisp有一个独特的宏观系统,可以帮助探索和实现不同层次的智能。
与大多数AI编程语言不同,Lisp在解决特定问题方面效率更高,因为它能够适应开发人员编写解决方案的需求。Lisp非常适合于归纳逻辑项目和机器学习。
缺点
1.很少有开发人员熟悉Lisp编程。
2.2.作为一种古老的编程语言,Lisp需要配置新的软件和硬件以适应在当前环境下使用。

Prolog
Prolog也是最古老的编程语言之一,因此它也适用于AI的开发。 像Lisp一样,它也是主要的AI编程语言。Prolog的机制能够开发出受开发人员欢迎的较为灵活的框架。Prolog是一种基于规则和声明的语言,这是因为它具有规定AI编程语言的事实和规则。
Prolog支持基本机制,如模式匹配,基于树的数据结构以及AI编程所必需的自动回溯,智能电话机器人好不好用的问题可以依靠这套机制进行很大的改善,身处智能语音行业的小伙伴可以试一试。除了广泛应用于AI项目之外,Prolog也应用于创建医疗系统以及CRM系统的构建,不过相较于前者更加适用些。