人工智能开发的 10 种 AI 最佳编程语言

众所周知，编程语言是多才多艺的，每种语言都能够在合适的人手中取得巨大的成就。 AI（人工智能）技术也依赖它们在监控系统、触发命令、显示内容等时正常运行。作为程序员，您应该了解开发 AI 的最佳语言。 以下是大眼仔（www.dayanzai.me）觉得您需要考虑的 10 个选项以及它们如何使您的智能项目受益。

AI 最佳编程语言

1. Python

Python 的用户友好性比其他任何东西都更使其成为 AI 开发人员中最受欢迎的选择。 也就是说，它也是一种高性能且广泛使用的编程语言，能够为各种任务和平台处理复杂的过程。

人工智能已经够难了，所以一个让你的编码生活更轻松的工具是无价的，可以节省你的时间、金钱和耐心。

另一个需要考虑的优势是图书馆和论坛的无限支持。 如果您可以使用 Tkinter GUI 库在 Python 中创建桌面应用程序，想象一下您可以在 NumPy 和 SciPy 等机器学习库的帮助下构建什么。

2. Java

这是另一种编程语言，以其灵活性、易用性和充足的支持赢得了 AI 程序员的青睐。 Java 没有其他编码工具那么快，但它功能强大并且可以很好地与 AI 应用程序配合使用。

一个关键特性是它跨平台的兼容性，因此您不必每次使用不同的系统时都重新编写代码。 Java 还产生了良好的视觉效果。 您不必太担心 AI 图形的质量。

涉及的编码比 Python 多，但 Java 在处理人工智能时的整体结果显然使其成为该技术的最佳编程语言之一。

3. JavaScript

优点和缺点与 Java 相似，不同之处在于 JavaScript 更多用于动态和安全的网站。 不介意编码的程序员会选择它而不是 Python。

它的 AI 功能主要涉及与其他源代码（如 CSS 和 HTML）顺畅工作的交互性。 它可以管理前端和后端功能，从按钮和多媒体到数据存储。

JavaScript 也得到了程序员和整个社区的大力支持。 查看 React.js、jQuery 和 Underscore.js 等库以获取创意。

4. Scala

Scala 采用了 Java 虚拟机 (JVM) 环境，开发了更好的智能软件编程解决方案。 它与 Java 和 JavaScript 兼容，同时使编码过程更容易、更快、更有效率。

由于 Scala 的强大功能，如高性能函数、灵活的接口、模式匹配和浏览器工具，它给程序员留下深刻印象的努力得到了回报。 它现在是用于 AI 开发的最佳语言之一。

要记住的另一个好处是 Scaladex，一个包含任何可用 Scala 库及其资源的索引。

5. Lisp

Lisp 开发于 1960 年代，是用于人工智能开发的最古老的编程语言。 它非常聪明和适应性强，特别适合解决问题、编写修改自身的代码、创建动态对象和快速原型设计。

不过也有缺点。 与现代计算机语言相比，Lisp 的语法很不寻常，使其更难解释。 相关的库也是有限的，更别说程序员给你建议了。

尽管存在缺陷，Lisp 仍在使用中，值得研究它可以为您的 AI 项目提供什么。 Grammarly、DART 和 Routinic 是它的一些成功案例。

6. R

如果您正在使用涉及分析和表示数据的 AI，R 是您的首选编程语言。 它是一种开源工具，可以处理数据、根据需要自动应用数据、报告模式和变化、帮助进行预测等等。

除了主要提供统计功能外，R 还是一种很难学习的语言，应该与其他可靠的工具搭配使用，为您的业务开发全面的软件和高效的工作流程。

但是，R 在创建图形和图表等视觉效果时，无论多么详细，它都以高兼容性和出色的风格弥补了范围上的不足。

7. Prolog

有关对 AI 系统进行编程的更合乎逻辑的方式，请查看 Prolog。 使用它的软件遵循一组基本的事实、规则、目标和查询，而不是编码指令序列。

Prolog 可以理解和匹配模式，逻辑地查找和构建数据，并自动回溯过程以找到更好的路径。 总而言之，在 AI 中使用这种语言的最佳方式是解决问题，其中 Prolog 会搜索一个或多个解决方案。

因此，它被用于聊天机器人和 IBM 的 Watson 等虚拟助手。 想想这些形式的智能通信是多么简单但很有帮助。 Prolog 可能不像 Python 或 Java 那样通用或易于使用，但它可以提供无价的服务。

8. Julia

Julia 是另一种高端产品，只是没有获得应有的地位或社区支持。 即便如此，它的功能也不会让人失望。 这种编程语言对于一般任务很有用，但最适用于数字和数据分析。

例如，它提供了多种工具来创建动态界面和令人印象深刻的图形来可视化您的数据。 还有内存管理、元编程和调试以提高效率。

在 AI 能力方面，Julia 非常适合任何机器学习项目。 无论您是想要预制模型、算法帮助还是玩概率编程，都有一系列包等待着您，包括 MLJ.jl、Flux.jl、Turing.jl 和 Metalhead。

9. Haskell

如果你想要纯粹的功能高于一切，Haskell 是一种很好的编程语言。 掌握 AI 开发的窍门可能需要一段时间，部分原因是支持有限。

但是，它的抽象能力使它非常灵活，尤其是在处理错误时。 Haskell 的高效内存管理和类型系统是主要优势，您可以重用代码。

它也是一种惰性编程语言，这意味着它只在必要时评估代码片段。 一方面，它可以帮助产生一个非常智能的过程。 另一方面，它可能最终会滞后。 即便如此，正确的设置可以使 Haskell 成为 AI 开发人员的一个不错的工具。

10. C++

这可能是最流行的语言之一，但它对 AI 开发的效果不如之前的选项。与 AI 相关的主要问题是 C++ 的语法。为机器或深度学习应用程序快速创建有用的编码太复杂了。

同时，如果没有 C++，我们就不会拥有 TensorFlow，这是一个关键的机器学习框架。它仍然是用于设计软件的强大而灵活的工具，因此对于某些任务和其他工具，您应该牢记它。

例如，谷歌等搜索引擎利用其内存能力和快速功能来确保低响应时间和高效的排名系统。换句话说，可以随意使用 C++，但要小心使用。

探索您可以通过 AI 编程创造什么

您有多种用于 AI 开发的编程语言可供选择，具体取决于您希望您的过程变得多么简单或技术性如何。另一个需要考虑的因素是哪种系统最适合您正在设计的软件。

解决这个问题的一种方法是查看已经存在的流行应用程序。他们在做什么？它们的基本或交互功能如何工作？他们使用什么语言？你发现的越多，你得到的想法就越多。