適用於人工智慧場景的五大編程語言

人工智慧已經將智能技術帶入了下一個創新級別，為不同行業展現了前景。除此之外，可以將新技術添加到令人興奮的功能中以使企業受益。

因此，開發公司正在努力探索和實施其能力以滿足企業的先進需求。在AI中，如果我們談論成功案例，會看到生物識別智能和自動駕駛汽車的自動駕駛儀。對於這樣的人工智慧開發項目，需要不同的編程語言。

現在的問題是，哪種編程語言可以幫助AI，以及如何利用它來增加盈利？為此，你還需要良好的機器學習和深度學習庫。需要關注的因素，如良好的運行時，性能，良好的工具支持，以及擁有生態系統的大型開發者社區。

並不是說人工智慧有自己的一套編程語言。軟體開發公司一直在努力使用現有的語言。

Python

易學性，可擴展性和適應性加速了Python的普及，使其成為增長最快的編程語言之一。基於DRY（不要重複自己）和RAD（快速應用程序開發），這種語言是在20世紀90年代初誕生的。Python的面向對象設計提高了程序員的工作效率，並加快了開發速度，支持演算法測試。

Python中有數百個豐富的庫可以用於任何類型的AI項目。例如，Apache Spark MLlib是一個非常可擴展的機器學習庫。它非常高效，因為它可以與Python和R庫中的NumPy庫互操作。

C ++

它被認為是全球最快的計算機語言，具有更快的執行時間和快速的響應時間。這是AI編程的絕佳語言，因為它允許廣泛使用演算法以及統計AI技術。除此之外，速度因素使其成為AI實施的理想語言。

它支持代碼重用，具有繼承和數據隱藏等功能。該語言與3D遊戲的複雜性兼容。它優化了資源管理並且通過網路為多人遊戲提供便利。

Doom 3是一個完美的例子。（它使用C ++和虛幻引擎，這是一套遊戲開發工具）。其他基於C ++的應用程序包括Windows，Maya 3D軟體，CAD，Mozilla Firefox和Adobe Photoshop。

Lisp

這種語言引入了諸如動態輸入，自動存儲管理，樹形數據結構，自主託管等理念，是最重要的語言之一，並以獨特的靈活性而聞名。符號表達和計算使這種語言適合人工智慧。這意味著它支持基於符號計算的程序員執行。Lisp是機器學習和歸納邏輯項目的理想搭檔。

Java

Java是一種多功能的編程語言，可加強應用程序/AI，透明度，便攜性和可操作性，並將AI要求與最佳匹配。它有助於更??好的用戶集成，易於調試以很好地支持基於AI的大型項目。

除此之外，Java語言中的Java虛擬機技術支持創建單個應用程序版本。這意味著該應用將支持所有基於Java的平台。

Prolog

像Lisp一樣，Prolog是一種適用於AI編程開發的主要編程語言。它為開發人員提供了一個靈活而強大的框架。它用於非數值編程，自然語言的處理以及定理的證明。具有形式化邏輯，AI開發人員使用此聲明來進行高級抽象，預先設計的搜索機制等。