适合人工智能的编程语言有哪些

适合人工智能的编程语言有哪些

人工智能早在20世纪50年代就已经出现，尽管如此，直到最近10年，软件开发人员才能如愿以偿地将 AI 构建到应用程序中。编程语言是人工智能开发项目的支柱，有了它的帮助，软件开发人员才可以在不用通晓仅用于科学家相互交流的高度专业化语言的情况下而创建出新的 AI 解决方案。

那么，人工智能在全球各行业中的使用率如何？

   AI 在各行业的使用率 资料来源：Statista

目录

1) Python

2) R语言

3) Java

4) LISP

5) Prolog

6) C++

7) Haskell

8）Javascript

9) Julia

2021年常用编程语言极其占比表

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本文中，我们将介绍一些最适合 AI 的编程语言，以及这些语言所具备的优势。

1) Python

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能力。它的计算能力之快、可读性之强使其成为数据科学家的首选。借助Python，数据科学家可以分析大量复杂的数据集，同时不必担心计算速度。

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 的使用范围更广，但由于PyTorch最近发布了一些独特功能，几年内它的受欢迎程度可能会与 TensorFlow 持平。

这些独特功能除了用于深度学习网络的 GPU 加速之外，还包括可变精度，最新版本的PyTorch还支持多设备。这也使得Python 比 C++ 或 Java 学起来更容易（因此受到初学者的青睐）。Python也是专业人士使用的最流行的语言之一。

由于开发人员不断地添加新库或升级现有库，因此Python在开发方面并不落后于其他语言。如果你了解 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，你可以借助Numpy 库中的 830 多个类，轻松选择所需的内容。

在AI中使用 Python的好处

• Python 有许多可用的库，可以通过机器学习简化编程。
• 如果你正在做一个基于 AI 的项目，那Python库可以满足你所有的需求。
• 作为一名新开发人员，学习 Python会更为合适，因为它与大多数编程语言相比，学习曲线更为简单，学起来更容易。
• 它有一个强大的机器学习框架 PyBrain，并拥有一个活跃的用户社区，开发员可以随时提出问题并得到相关解答。

2) R语言

R 语言是一种开源编程语言，支持统计分析和科学计算。R 编程语言可以帮助我们生成交互式图形和其他高级的可视化图形。它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。而且任何人都可以使用 R语言。

作为一种编程语言，R 语言的使用范围很广，从统计计算到机器学习技术。R 语言面向对象编程，具有高度可扩展性、可以不间断地进行高效能计算，同时它功能全面，拥有庞大的用户群，被广泛用于预测。

在AI中使用R 语言的好处

• R语言在处理大量数据时表现的计算能力极为强大。
• R语言应用数学函数的能力也使它在创建具有复杂决策过程的程序时更受欢迎。
• R语言作为一种开源工具，在为我们提供同等功能的同时还不收取任何费用。
• R语言擅长在大数据集中寻找新模式。重大风险公司需要分析客户信息并将这些信息用于商业营销和运营中，R语言的这一特征尤其受到风险公司的欢迎。

3) Java

Java 被评为当今最受欢迎的编程语言之一。凭借其面向对象的特性，Java 可以让我们毫不费力地快速完成任务； 在Java中很容易使用线程和多线程功能，因为它内置了对并发的支持。

许多编程语言（例如 Ruby on Rails、Python 和 Node.js）都能与 Java 结合使用，因为它们都提供了与之配合使用的综合框架。

在AI中使用 Java的好处

• Java 编程语言有几个特点，使其特别适合开发 AI 程序。Java 是一种高级的、面向对象的编程语言。
• Java可读性高，当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一起完成一个大型项目时，这一特征变得极为重要。
• 它是一种 5 级编程语言，可确保程序员得到多种好处。
• 由于人工智能应用程序使用机器学习算法，从零开始编写代码(而不是预先制作好的库)的编译时间比Java代码要长。

4) LISP

LISP 最初创建于 1958 年，是一种函数式编程语言，这也意味着LISP中的一切都是一个表达式。换句话说，每一行代码都做特定的事。一开始听起来可能有点复杂，但是你可以编写一个函数来做任何你想做的事情，所以了解并构建 LISP 语法比从头开始学习一门全新的语言更简单。

因此，如果你有任何一种编程经验，即便是是 Python 或 C++，那么学习 LISP 对你来说都不费吹灰之力。

在AI中使用 LISP的好处

• 几乎所有主要的深度学习框架的核心 *** 作都依赖于 LISP，在选择库或工具时这为我们提供了很大的灵活性。
• 代码快速执行，无需考虑环境细节。
• 它非常适合抽象 *** 作：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，使用LISP可以在后面帮我们节省时间，因此重写模型会变得相对简单，也不会过多影响工作进展。

5) Prolog

Prolog 是一种声明式编程语言，我们可以在其中描述要实现的目标而不用写出具体的实现方法。在 Prolog 中，知识由事实和规则表示。事实是关于对象的陈述，例如迪丽热巴长得很漂亮或张怡宁打乒乓球天下无敌。

规则描述如何从现有事实推断出新事实，例如，如果说一个人有很多孩子，那么推断出的新事实将是这个人至少有2个孩子。这是一种人工智能方法，可以让程序员将更少的时间花在算法上，而将更多的时间花在思考目标上。

在AI中使用 Prolog的好处

• Prolog 可以快速处理大量数据。
• Prolog的语句享有盛誉，使用它的人通常比普通程序员更聪明。
• Prolog有助于提高这些项目的速度和准确性。
• 如果你希望自己的程序随着时间的推移变得有感知力（就像天网一样），那么 Prolog 可能正是你要找的！因为它能够修改你的程序从而显著提高程序的能力。

6) C++

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 所领导的计算机科学家团队开发。它可以在 Windows、Linux、Mac OS X *** 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。

C++能够帮助我们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 GUI（图形用户界面）设计或快速原型设计等任务。

在AI中使用 C++的好处

• C++ 有助于机器学习的原型设计和生产，因为它能够帮我们轻松快速地将复杂的模型加载到内存中。
• 它还可以让我们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，C++是最佳选择之一。
• 如果我们需要用到某种算法或者我们使用的应用程序需要尚未内置在语言中的功能，而其​​他人可能已经编写了我们需要的东西，大多数情况下，这些模块都是开源的，也就是说我们可以直接使用或修改别人写好的东西。

7) Haskell

Haskell 是一种纯粹基于函数的语言，这也就导致Haskell的所有表达式都只产生一个值。由于没有变量，Haskell 极度依赖递归来创建代码，但是也有一些可变类型，特别是列表和数组。

有一些复杂算法需要多步 *** 作才能达到最终想要的结果， 在这种情况下，Haskell就成为一个理想的选项。而它更为吸引人的一个特征是它的类型系统，Haskell没有空值，你不能在变量中存储任何东西，也不能传递任何参数。

在AI中使用 Haskell的好处

• Haskell 包含一个健全的类型系统，以避免代码中出现多种类型的错误。
• 虽然其他语言不容易帮我们写出简洁的代码，但 Haskell却可以做到。因此，对于涉及大量数据的项目来说，使用Haskell是个不错的选择。
• Haskell的简洁性还有助于我们同时处理多个项目。
• 使用 Haskell 的一个明显优势是它的速度。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。

8）Javascript

Javascript 是一种广泛使用的编程语言，对人工智能至关重要，它可以帮助我们构建从聊天机器人到计算机视觉的所有内容。凭借其灵活性和强大的开发人员社区，Javascript 已迅速成为人工智能最受欢迎的语言之一。

自 1995 年Javascript创建以来，我们已经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。虽然企业会逐渐淘汰一些过时的系统，Javascript 仍将是任何想要深入人工智能领域的开发人员所必备的基本技能。

在AI中使用 Javascript的好处

• JS 的高度灵活性使其可以与开发人员正在使用的各种 *** 作系统、浏览器和虚拟机一起使用。
• JS不必从一个系统移植到另一个系统，因为许多系统都可以在类似的架构上运行。
• JS可以广泛应用于任何领域。
• JS基于网络或浏览器，编码相对来说属于轻量级的，没有太多的技术要求。

9) Julia

AI 是一个热门的研究领域，而 Julia 在这一领域中占有有利位置。Jeff Bezanson, Stefan Karpinski, Viral B. Shah和他们的团队基于数值性能从无到有构建了这门语言。Julia几乎可以在任何 *** 作系统上运行，此外，它使用了许多我们已经掌握的通用编码概念，如循环和条件语句，所以学起来也很容易。

Julia的开发环境目前并不理想（需要做一些开发工具的工作），但随着时间的推移，越来越多的人围绕编程语言构建工具，Julia的开发环境会变得更好。

在AI中使用Julia的好处

• 它是一种专为科学计算而设计的高级、高性能的编程语言。
• Julia 的语句美观简洁，这样，你可以专注于解决问题本身而不是编写新代码。
• 使用 Julia，你可以在节省时间的同时生成更清晰、速度更快、错误更少的代码。
• Julia 一个最大的优势是它是开源、免费的，这意味着任何人都可以访问其代码。

总结

综上所述，我们可以使用多种编程语言来开发人工智能。没有一种语言是十全十美的，有的专注于开发速度，有的具备概率模型的天然优势，而另外一些则能与现有软件无缝衔接。究竟使用哪种编程语言，最终还是要看我们的实际需求。文章最后为大家分享一份2021年常用编程语言极其占比信息。

2021年常用编程语言极其占比表