AI編程：5種最流行的人工智慧編程語言

Python語法簡潔，功能強大，已經成為開發者最喜歡的AI編程語言之一。Python 對機器學習非常體貼開發者，比C++和Java語言更簡潔。

它也是一種非常容易移植的跨開發語言，包括Linux、Windows、Mac OS和Unix在內的平台上使用。包括Web開發它也很受歡迎，它允許開發者創建互動式、解釋式、模塊化、動態、可移植的軟體應用，這使得它比Java更具備優勢。

Python是一種多範式編程語言，同時支持面向對象、過程式和函數式三種編程風格。它支持神經網路和NLP解決方案的開發，提供了方便的函數庫和簡潔的語法結構。

優點：

1、Python 有豐富多樣的庫和工具

2、支持演算法測試

3、Python面向對象設計提供開發者效率

4、與Java、C++等相比，Python的開發速度最快

缺點：

1、當與其它語言進行混合AI編程時，習慣了使用Python的開發者可以難以調整到整齊劃一的語法。

2、與C++和Java不同，Python是解釋型語言，在AI開發中，編譯和執行速度會變慢。

3、不合適移動計算

C++

優點

C++是世界最快的計算機語言，它提供了最快的執行時間和響應時間，對於時間要求高的AI編程項目非常適合，經常被用於搜索引擎與遊戲產品。另外，C++允許廣泛使用演算法，在使用AI技術統計方面非常高效。另一個重要因素是繼承與數據隱藏，C++支持在開發中重用代碼，可謂既省時又省錢。

C++適用於機器學習與神經網路開發。

缺點

1、多任務處理不太強；僅適用於實現特定系統或演算法的核心或基礎。

2、C++遵循自下而上的方法，開發起來非常複雜。

Java

Java也是一種多範式語言，遵循面向對象開發與一次寫入讀取，隨處運行（WORA）的原則。它也是一種AI編程語言，可以在任何支持Java的平台上運行，無需重新編譯。

Java是最常見的語言之一，不僅僅是在AI開發領域。它從C和C++中派生出它的大量語法。Java不僅適用於NLP和搜索演算法，還適用於神經網路。

Lisp

優點

Lisp是計算機編程語言家族繼Fortran之後第二個最古老的編程語言。 隨著時間的推移，LISP已經發展成為一門強大且動態的編碼語言。

有些人認為Lisp是最好的AI編程語言，它為開發者提供了最大限度的自由。 人工智慧使用Lisp是因為它的靈活性，這使原型快速設計和實驗成為可能，反過來促進了Lisp在AI開發中的發展。 比如，Lisp有一個獨特的微系統，可以探索和實現不同層次的智能。

與大多數AI語言不同，Lisp在解決特定問題方面更高效，它能適應開發人員編寫的解決方案的全部需求。它也非常適合于歸納邏輯項目與機器學習。

缺點

熟悉Lisp編程的開發人員很少。

作為一種復古的編程語言，Lisp需要配置新的軟體和硬體以適配其使用。

Prolog

Prolog也是古老的編程語言之一，它也適用於編程AI的開發。像Lisp一樣，也是一種人工智慧的主要開發語言，它有開發者喜歡的靈活框架的獨特機制。Prolog是一種基於規則和聲明的語言，包含著規定人工智慧語言編碼的事實和規則。

Prolog 支持人工智慧的基本機制，例如模式匹配，基於樹型數型結構以及AI編程所必需的自動回溯機制。

Prolog除了廣泛被應用於AI項目，另外它還適用於構建醫療軟體系統。