人工智能是一個很廣闊的領域，很多編程語言都可以用于人工智能開發，所以很難說人工智能必須用哪一種語言來開發。選擇多也意味著會有優劣之分，并不是每種編程語言都能夠為開發人員節省時間及精力。所以我們整理了5種比較適用于人工智能開發的編程語言，希望能夠對你有所幫助。

Python

Python由于簡單易用，是人工智能領域中使用最廣泛的編程語言之一，它可以無縫地與數據結構和其他常用的AI算法一起使用。

Python之所以時候AI項目，其實也是基于Python的很多有用的庫都可以在AI中使用，如

Numpy提供科學的計算能力，Scypy的高級計算和Pybrain的機器學習。

另外，Python有大量的在線資源，所以學習曲線也不會特別陡峭。

Java

Java也是AI項目的一個很好的選擇。它是一種面向對象的編程語言，專注于提供AI項目上所需的所有高級功能，它是可移植的，并且提供了內置的垃圾回收。另外Java社區也是一個加分項，完善豐富的社區生態可以幫助開發人員隨時隨地查詢和解決遇到的問題。

對于AI項目來說，算法幾乎是靈魂，無論是搜索算法、自然語言處理算法還是神經網絡，Java都可以提供一種簡單的編碼算法。另外，Java的擴展性也是AI項目必備的功能之一。

Lisp

Lisp因其出色的原型設計能力和對符號表達式的支持在AI領域嶄露頭角。LISP作為因應人工智能而設計的語言，是第一個聲明式系內函數式程序設計語言，有別于命令式系內過程式的C、Fortran和面向對象的Java、C#等結構化程序設計語言。

Lisp語言因其可用性和符號結構而主要用于機器學習/ ILP子領域。著名的AI專家彼得·諾維奇（Peter Norvig）在其《ArTIficial Intelligence： A modern approach》一書中，詳細解釋了為什么Lisp是AI開發的頂級編程語言之一，感興趣的朋友可以自行查看。

Prolog

Prolog與Lisp在可用性方面旗鼓相當，據《Prolog Programming for ArTIficial Intelligence》一文介紹，Prolog一種邏輯編程語言，主要是對一些基本機制進行編程，對于AI編程十分有效，例如它提供模式匹配，自動回溯和基于樹的數據結構化機制。結合這些機制可以為AI項目提供一個靈活的框架。

Prolog廣泛應用于AI的 expert系統，也可用于醫療項目的工作。

C ++

C ++是世界上速度最快的編程語言，其在硬件層面上的交流能力使開發人員能夠改進程序執行時間。 C ++對于時間很敏感，這對于AI項目是非常有用的，例如，搜索引擎可以廣泛使用C ++。

在AI項目中，C++可用于統計，如神經網絡。另外算法也可以在C ++被廣泛地快速執行，游戲中的AI主要用C ++編碼，以便更快的執行和響應時間。

寫在最后：

其實為AI項目選擇編程語言，其實很大程度上都取決于sub-field，對于編程語言的選擇要從大局入手，不能只考慮部分功能。在這些編程語言中，Python因為適用于大多數AI sub-field，所以漸有成為AI編程語言之首的趨勢，而Lisp和Prolog因其獨特的功能，所以在部分AI項目中卓有成效，地位暫時難以撼動。而Java和C++的自身優勢將在AI項目中繼續保持。

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