人工智能編程是一種技術的提升，爲不同公司的運營和人們的生活帶來了極高的效率和最佳效益。 人工智能爲不同的行業帶來了另一種智能技術，其潛力的前景仍在增長，期望它能夠達到人類的智慧。 這是因爲開發人員願意探索，試驗和實施其能力，以滿足更多的人力和組織需求。 畢竟，需求是發明之母。
就像在大多數軟件應用程序的開發中一樣，開發人員可以使用各種語言來編寫AI。 但是，沒有完美的編程語言可以作爲人工智能中使用的最佳編程語言。 開發過程取決於正在開發的AI應用程序的所需功能。 到目前爲止，AI已經實現了生物識別智能，自動駕駛汽車的自動駕駛儀以及其他需要不同的人工智能編碼語言用於其開發項目的應用程序。
我們喜歡AI編程，查看我們的AI和基於神經網絡的手寫字符識別應用案例研究。 關於AI編程語言最佳語言的爭論永遠不會停止。 因此，我們決定比較我們通常用於人工智能項目的語言，以概述每個語言的優缺點。
Java，Python，Lisp，Prolog和C ++是用於人工智能的主要AI編程語言，能夠滿足不同軟件開發和設計的不同需求。 開發人員可以選擇哪種AI語言滿足應用程序要求的所需功能和特性。
因此，本文旨在爲您提供適當的人工智能編程語言。 它回答了這個問題，“用於人工智能的語言是什麼？”
一、Python
Python是開發人員在AI開發中最喜歡的編程語言之一，因爲它具有語法簡潔性和多功能性。 Python對於開發人員的機器學習非常鼓舞人心，因爲與C ++和Java相比，它不那麼複雜。 它也是一種非常便攜的語言，因爲它在Linux，Windows，Mac OS和UNIX等平臺上使用。 它還具有互動，解釋，模塊化，動態，可移植和高級等功能，使其比Java更獨特。
此外，Python是一種多範式編程，支持面向對象，程序和功能的編程風格。 由於其簡單的函數庫和更加理想的結構，Python支持神經網絡和NLP解決方案的開發。
優點
Python擁有豐富多樣的庫和工具。
支持算法測試而無需實現它們。
支持面向對象設計的Python提高了程序員的工作效率。
與Java和C ++相比，Python的開發速度更快。
缺點
習慣使用Python的開發人員在嘗試使用其他語言進行AI編程時，難以適應完全不同的語法。
與C ++和Java不同，python在解釋器的幫助下工作，這使得AI開發中的編譯和執行變慢。
不適合移動計算。 對於AI意味着移動應用程序，Python由於其移動計算語言較弱而不適合。
二、C++
C ++是最快的計算機語言，它的速度對於時間敏感的AI編程項目非常有用。 它提供了更快的執行速度，並且響應時間更短，適用於搜索引擎和計算機遊戲的開發。 此外，C ++允許廣泛使用算法，並且在使用統計AI技術方面是有效的。 另一個重要因素是C ++支持由於繼承和數據隱藏而在開發中重用程序，因此節省了時間和成本。
C ++適用於機器學習和神經網絡。
優點
適合尋找複雜AI問題的解決方案。
豐富的庫函數和編程工具集合。
C ++是一種多範式編程，支持面向對象的原則，因此可用於實現有組織的數據。
缺點
多任務處理能力差; C ++僅適用於實現特定系統或算法的核心或基礎。
因此，它遵循自下而上的方法，非常複雜，使新手開發人員難以使用它來編寫AI程序。
三、Java
Java是另一種編程語言，可以回答'哪種計算機語言用於人工智能？'Java也是一種多範式語言，遵循面向對象的原則和一次寫入讀/運行的原則（WORA）。 它是一種AI編程語言，可以在任何支持它的平臺上運行，而無需重新編譯。
Java是最常用的之一，而不僅僅是AI開發。 除了它們較少的工具之外，它還從C和C ++中獲得了其語法的主要部分。 Java不僅適用於NLP和搜索算法，也適用於神經網絡。
優點
非常便攜; 由於虛擬機技術，它很容易在不同的平臺上實現。
與C ++不同，Java易於使用甚至調試。
有一個自動內存管理器，可以簡化開發人員的工作。
缺點
然而，Java比C ++慢，它的執行速度更慢，響應時間更長。
雖然在高級平臺上具有高度可移植性，但Java需要對軟件和硬件進行大幅改動才能實現。
Java也是一種通常不成熟的編程AI語言，因爲仍有一些正在進行的開發，例如JDK 1.1測試版。
四、LISP
LISP是另一種用於人工智能開發的語言。 它是一個計算機編程語言家族，是僅次於Fortran的第二古老的編程語言。 隨着時間的推移，LISP已經發展成爲編碼中強大而動態的語言。
有些人認爲LISP是最好的AI編程語言，因爲它爲開發人員提供了自由的青睞。 LISP用於AI，因爲它具有快速原型設計和實驗的靈活性，從而有助於LISP成長爲標準的AI語言。 例如，LISP有一個獨特的宏觀系統，有助於探索和實施不同層次的智力智能。
與大多數AI編程語言不同，LISP在解決特定問題時效率更高，因爲它適應開發人員編寫的解決方案的需求。 它非常適用於歸納邏輯項目和機器學習。
優點
編碼快速高效，因爲它由編譯器而不是解釋器支持。
自動內存管理器是爲LISP發明的，因此它具有垃圾收集功能。
LISP提供對系統的特定控制，從而最大限度地利用它們。
缺點
很少有開發人員熟悉Lisp編程。
作爲一種復古編程語言的人工智能，LISP需要配置新的軟件和硬件以適應它的使用。
五、Prolog
Prolog也是最古老的編程語言之一，因此也適用於編程AI的開發。 像Lisp一樣，它也是人工智能的主要計算機語言。 它具有促進開發人員喜歡使用的靈活框架的機制。 它是一種基於規則的聲明性語言，因爲它包含規定其人工智能編碼語言的事實和規則。
Prolog支持基本機制，例如模式匹配，基於樹的數據結構化以及AI編程必不可少的自動回溯。 除了在AI項目中廣泛使用外，Prolog還用於創建醫療系統。
優點
Prolog有一個內置的列表處理代表基於樹的數據結構。
高效地進行快速原型設計，以便AI程序經常發佈模塊。
允許在運行程序的同時創建數據庫。
缺點
儘管prolog已經老了，但它尚未完全標準化，因爲某些功能在實現上有所不同，使得開發人員的工作變得繁瑣。
在保持技術發展方面，每個人，企業人員和組織都不希望被拋在腦後。 人工智能技術的出現帶來了將滲透到我們生活核心的變化，因此理解和使用人工智能技術將是目前最好的策略。
人工智能已經成爲趨勢，世界各大科技巨頭也在紛紛佈局人工智能領域。比如谷歌，在IO大會上，就倡導AI for Everyone， 開發了人工智能學習語言框架TensorFlow，各種AI開發硬件Edge TPU芯片等等。
說到Google Edge TPU芯片，那就順便提一下基於這款硬件，由國內團隊研發的Model Play。它是面向全球 AI 開發者的 AI 模型共享市場。Model Play 不僅爲全球開發者提供了 AI 模型展示交流的平臺，更能搭配含 Edge TPU 的 Coral Dev Board 進行使用，加速 ML 推理，通過手機實時預覽模型運行效果，助力 AI 由原型向產品拓展。
開發者既能發佈自己訓練的 AI 模型，也可以訂閱並下載自己感興趣的模型，用於再訓練和拓展自己的 AI 創意，實現想法-原型-產品的過程。Model Play 中還預置了各種常用 AI 模型，例如 MobileNetV1、InceptionV2 等，並支持可再訓練模型的提交發布，方便用戶在自己業務數據上優化微調。
就如谷歌在今年的I/O大會上，號召開發者們共同爲開發社區做出貢獻。與此同時，Model Play團隊也正在向全球開發者發出了AI模型召集令，徵集基於 TensorFlow、可在 Google Coral Dev Board 上運行的深度學習模型，以鼓勵更多開發者們參與活動，與全球千萬 AI 開發者，分享創意和想法。