人工智能这一术语起源于20世纪中叶，尽管有了多年的发展，但在过去的十年才被开发人员将人工智能技术用在应用程序的开发中。
编程语言是人工智能开发项目的支柱，因为它们可以帮助软件开发人员创建创新的人工智能解决方案，而无需学习专业人士用来相互交流的高度专业化的语言。
本文将介绍一些最适合人工智能的编程语言，以及它们的重要性。
以下是一些适合人工智能的优秀编程语言：
Python非常适合人工智能，因为它具有强大的数据科学和机器学习的能力。它的计算优雅性和可读性使其成为数据科学家的首选，他们可以使用它来分析甚至大量复杂的数据集，而不必担心计算速度。
Python拥有大量与人工智能相关的软件包列表，例如PyBrain、NeuralTalk2和PyTorch。虽然TensorFlow现在比PyTorch使用更广泛，但由于其最近发布的独特功能，它的普及率可能会在几年内与PyTorch相同。
除了用于深度学习网络的GPU加速之外，这些还包括可变精度。其最新版本还为用户提供多设备支持。最终，Python比C++或Java更容易学习，因此也会受到初学者的青睐。它也是专业人士使用的最流行的语言之一。
由于开发人员不断添加新库或升级现有库，因此它在开发方面并不落后于其他语言;通常情况下，他们在从事专业项目的同时为企业带来一些优势。
此外，假设用户已经了解C++或Java，但不太熟悉神经网络或深度学习方法。在这种情况下，由于仅Numpy库中就有830多个类，可以轻松选择所需的内容。
将Python用于人工智能的好处：
- Python有许多可用的库，可通过机器学习简化编程。
- 如果正在从事基于人工智能的项目，很可能已经有一个Python库可以满足需求。
- 如果是初级开发人员，很有可能选择学习Python，因为它比大多数编程语言更容易学习。
- 它有一个强大的机器学习框架，名称为PyBrain，并拥有一个活跃的用户社区，可以提出问题并获得帮助。
R是一种开源编程语言，支持统计分析和科学计算。R编程语言证明有助于生成交互式图形和其他高级可视化。它的设计可以处理所有类型的数据分析，从简单的线性回归到复杂的3D模拟。任何人都可以使用R。
作为一种编程语言，R的设计从统计计算到机器学习技术。R具有面向对象编程、高度可扩展性、内存高效的不间断计算、全面的功能、庞大的用户群，被广泛用于预测。
将R用于人工智能的好处：
- R的计算能力在处理大量数据时是个例外。
- 在创建具有复杂决策过程的程序时，它还具有应用数学函数的能力。
- 关于性能，可以使用像R这样的开源工具获得更好的结果，因为它不需要许可费用。
- 它还擅长在大数据集中寻找模式，因此受到一些企业的欢迎，因为他们希望分析客户信息以进行营销或识别运营中的重大风险。
Java被认为是当今最受欢迎的编程语言之一。凭借其面向对象的特性，Java可以让用户毫不费力地快速完成任务;由于Java对并发的内置支持，因此很容易在Java中使用单线程和多线程功能。
用户可以将许多编程语言(例如Rubyon Rails、Python和Node.js)与Java结合使用，因为它们都提供了与之配合使用的综合框架。
由于Java是当今最流行的编程语言之一，如果用户在当前或未来的愿望涉及使用人工智能解决方案，应该考虑学习如何使用Java。
将Java用于人工智能的好处：
- Java编程语言有一些特别适合开发人工智能程序的特点。Java是一种高级的、面向对象的编程语言。
- 当考虑到开发人员经常与许多其他团队成员在不同时区以不同速度开发大型项目而一起工作时，它具有高度的可读性。
- 它是一种5级编程语言，可确保程序员获得多种好处。
- 由于人工智能应用程序使用机器学习算法，从头开始编写的代码而不是预制的库要比用Java编码的代码需要更长的时间来编译。
LISP最初创建于1958年，是一种函数式编程语言，这意味着其中的一切都是一个表达式。换句话说，每一行代码都做某事。一开始听起来可能有点复杂，但是因为可以编写一个函数实现想做的任何事情，所以理解和构建LISP语法要比从头开始学习一门全新的语言更简单。
因此，如果已经有编程经验(甚至是Python或C++)学习LISP对一些人来说将很容易。即使不了解Java或JavaScript以外的任何语言，也有在线资源可以帮助开始使用函数式语言。
将LISP用于人工智能的好处：
- 几乎所有主要的深度学习框架的核心操作都依赖于LISP，这为用户在选择库或工具时提供了很大的灵活性。
- 无需考虑环境细节即可快速执行代码。
- 非常适合抽象：使用更简单的模型来解释更深层次的模型，因此程序员无需了解单个组件的工作原理。
- 如果基于初始模型的预测结果是错误的，它可以帮助用户在以后节省时间，因此重写它们会变得相对简单，而不会在这一过程中影响进展。
Prolog是一种声明式编程语言，可以在其中描述要实现的目标而不是如何实现。在Prolog中，知识由事实和规则表示。事实是关于对象的陈述，例如Jim有两个孩子或最喜欢的数字是8。
规则描述了用户何时可以从现有事实推断出新事实，例如，如果一个人有多个孩子，则此人有两个以上孩子。这是一种人工智能方法，可以让程序员在算法上花费更少的时间，而将更多的时间花在思考目标上。
将Prolog用于人工智能的好处：
- Prolog可以快速处理大量数据，因为它使用比较统一。
- 它在语法中享有盛誉;使用它的人员通常比普通程序员经验更丰富。
- 它有助于提高这些项目的速度和准确性。
- 如果希望程序随着时间的推移提高能力，那么Prolog可能正是人们所需要的。能够修改程序显著地提高了它的能力。
C++是一种流行的通用编程语言。它是一种高级语言，由贝尔实验室的Bjarne Stroustrup领导的计算机科学家团队开发。它可以在Windows、Linux、Mac OSX操作系统以及智能手机和平板电脑等移动设备上运行。C++已被用于开发游戏、应用程序和图形程序。
它习惯于创建许多其他软件程序，包括那些设计用于人工智能技术的软件程序。但是，由于其复杂性和缓慢的开发速度，它不适用于图形用户界面(GUI)设计或快速原型设计等任务。
将C++用于人工智能的好处：
- C++有助于原型设计和生产的机器学习，因为它使用户能够轻松快速地将极其复杂的模型加载到内存中。
- 它还可以让用户快速试验新模型或重新设计现有模型，而无需过多的加载时间或牺牲处理能力。
- 在开发需要快速访问许多数据存储空间的高性能代码时，它是最佳选择之一。
- 如果一种算法或应用程序需要语言中尚未内置的功能，那么很可能其他人已经编写了用户需要的东西。大多数情况下，这些模块将是开源的，这意味着它们可以免费使用和修改用于商业目的。
Haskell是一种纯粹基于函数的语言，这意味着所有表达式都被评估为只产生一个值。由于它没有变量，Haskell大量依赖递归来创建其代码，但有一些可变类型，特别是列表和数组。
它使Haskell成为开发复杂算法的理想选择，这些算法在达到最终结果之前依赖于几个步骤。其语法可能令人不太适应，因为它使用布局将代码组织成行，并在其末尾使用分号而不是缩进符。
Haskell更令人兴奋的特性之一是它的类型系统。它没有空值，这不能在变量中存储任何东西，也不能将任何东西作为参数传递。
将Haskell用于人工智能的好处：
- Haskell包含一个健壮的类型系统，以避免代码中出现多种类型的错误。
- 虽然其他语言使编写简洁的代码更具挑战性，但Haskell使其变得非常容易。因此，它适用于涉及大量数据的项目。
- 由于其简洁性，它还允许用户同时处理多个项目。
- 使用Haskell的一个显著优势是它的速度。用Haskell编写的程序通常比用其他编程语言编写的程序运行得更快，因为它非常简单。
JavaScript是一种广泛使用的编程语言，对人工智能至关重要，可以帮助用户构建从聊天机器人到计算机视觉的所有内容。由于其灵活性和深厚的开发人员社区，JavaScript已经迅速成为人工智能最受欢迎的语言之一。
自从1995年创建JavaScript以来，已经使用它编写了许多类似人类的行为，例如面部识别和艺术生成程序。随着企业继续远离遗留系统，JavaScript仍将是任何希望深入了解人工智能的人的基本技能。
将JavaScript用于人工智能的好处：
- JavaScript的高度灵活性使其可以与开发人员使用的各种操作系统、浏览器和虚拟机一起使用。
- 它不必从一个系统移植到另一个系统，因为许多系统运行在类似的架构上。
- 它也是那些极有可能将其应用于用户选择的任何领域的稀有语言之一。
- 由于它是基于网络的(和基于浏览器的)，编码相对较轻。没有太多的技术要求。
人工智能是一个热门的研究领域，而Julia可以很好地利用这一兴趣。Jeff Bezanson、Stefan Karpinski、Viral B.Shah和他们的团队从头开始构建该语言并考虑到数值性能，并且它几乎可以在任何操作系统上运行。它也非常容易学习，使用了许多已经知道的常见编码概念，比如循环和条件语句。
Julia的开发环境目前并不理想，工具可以使用一些工作，但随着越来越多的人围绕编程语言构建工具，它会随着时间的推移变得更好。
将Julia用于人工智能的好处：
- 它是一种专为科学计算设计的高级、高性能编程语言。
- Julia的语法优雅简洁，让用户可以专注于解决问题而不是编写新代码。
- 通过使用Julia，用户可以节省时间并生成更清晰、速度更快、错误更少的代码。
- Julia的最大优势之一是它是免费和开源的，这意味着任何人都可以访问其代码。
总之，可以使用多种编程语言来开发人工智能。但没有一种语言在所有方面都擅长。一些专注于开发速度，一些具有概率模型的天然优势，而另一些则与现有软件更好地集成。
理想的选择取决于用户尝试构建的内容以及到达那里所需的时间。
1.问题：在开发人工智能项目时应该考虑什么?
回答：在设计和实施人工智能和机器学习程序时，有两个因素在起作用：首先，使用的是哪种算法;其次，它是用什么语言编写的。
为应用程序选择一种算法并不难，只有少数可供选择。问题是这些算法中的每一个都需要各自的计算机语言。
因此，假设选择了一种称为Deep Q Learning的算法。要编写这一程序，必须知道如何使用Java、Python、JavaScript或C++进行编码——如果决定为GPU操作与数据分析操作做一些不同的事情，那么可能不止这些语言中的一种。
如今有100多种算法，每种算法都有自己的语言，也各有优缺点。例如，只有少数优秀的深度学习平台可用，但有几十种决策树算法或启发式算法。
2.哪个更好——Python或R编程语言?
回答：R和Python是人工智能、机器学习和数据分析的标准编程语言。如果从人工智能和机器学习开始，用户很可能会采用这两种语言，并且必须选择一种语言。
这两种语言有几个共同点：
- 它们易于学习(如果已经知道一种编程语言)。
- 它们带有多个库，可以轻松导入和分析数据。
那么应该选择哪一个呢?这是它们的方式比较。
3.问题：2021年最常用的五种编程语言是什么?
回答：根据Statista公司的调查，2021年的编程语言包括：
- HTML/CSS，有56.07%的受访者对该语言表示认同。
- Python，有48.24%的受访者对该语言表示认同。
- SQL，有47.08%的受访者对该语言表示认同。
- Java，有35.35%的受访者对该语言表示认同。
