就像大多數(shù)軟件應用程序的開發(fā)一樣，開發(fā)人員也在使用多種語言來編寫人工智能項目，但是現(xiàn)在還沒有任何一種完美的編程語言是可以完全速配人工智能項目的。

編程語言的選擇往往取決于對人工智能應用程序的期望功能。關于最佳人工智能編程語言的爭論從未停止，所以今天Tesra超算網(wǎng)絡就來比較5種人工智能項目最常用的編程語言，并列出它們的優(yōu)缺點。一起來看看吧！

由于其語法，簡單性和多功能性，Python成為開發(fā)人員最喜歡的人工智能開發(fā)編程語言。Python最打動人心的地方之一就是便攜性，它可以在Linux、Windows、Mac OS和UNIX等平臺上使用。允許用戶創(chuàng)建交互式的、解釋的、模塊化的、動態(tài)的、可移植的和高級的代碼。

另外，Python是一種多范式編程語言，支持面向對象，過程式和功能式編程風格。由于其簡單的函數(shù)庫和理想的結構，Python支持神經(jīng)網(wǎng)絡和NLP解決方案的開發(fā)。

優(yōu)點

Python有豐富多樣的庫和工具。 支持算法測試，而無需實現(xiàn)它們。 Python的面向對象設計提高了程序員的生產(chǎn)力。 與Java和C ++相比，Python的開發(fā)速度更快。

缺點

習慣使用Python來編寫人工智能程序的程序員很難適應其它語言的語法。 與c++和Java不同的是，Python需要在解釋器的幫助下工作，這就會拖慢在AI開發(fā)中的編譯和執(zhí)行速度。 不適合移動計算。

優(yōu)點

c++是最快的計算機語言，如果你的人工智能項目對于時間特別敏感，那么C++是很好的選擇，它提供更快的執(zhí)行時間和更快的響應時間(這也是為什么它經(jīng)常應用于搜索引擎和游戲)。此外，c++允許廣泛使用算法，并且在使用統(tǒng)計人工智能技術方面是有效的。另一個重要的因素是c++支持在開發(fā)中重用代碼。

C ++適用于機器學習和神經(jīng)網(wǎng)絡。

缺點

多任務處理不佳; C ++僅適用于實現(xiàn)特定系統(tǒng)或算法的核心或基礎。 它遵循自下而上的方法，因此非常復雜。

Java也是一種多范式語言，遵循面向對象的原則和一次寫入讀取/隨處運行（WORA）的原則。它是一種AI編程語言，可以在任何支持它的平臺上運行，而無需重新編譯。

在各種項目的開發(fā)中，Java都是常用語言之一，它不僅適用于NLP和搜索算法，還適用于神經(jīng)網(wǎng)絡。

優(yōu)點

• Lisp是一門計算機編程語言，是繼Fortran之后的第二古老的編程語言。隨著時間的推移，LISP逐漸發(fā)展成為一種強大的、動態(tài)的編碼語言。
• 有人認為Lisp是最好的人工智能編程語言，因為它為開發(fā)人員提供了自由。在人工智能中使用Lisp，因其靈活性可以快速進行原型設計和實驗，當然這也反過來促進Lisp在AI開發(fā)中的發(fā)展，例如，Lisp有一個獨特的宏系統(tǒng)，有助于開發(fā)和實現(xiàn)不同級別的智能。
• 與大多數(shù)人工智能編程語言不同，Lisp在解決特定問題時更加高效，因為它適應了開發(fā)人員編寫解決方案的需求，非常適合于歸納邏輯項目和機器學習。

缺點

• 很少有開發(fā)人員熟悉Lisp編程。 作為一種較古老的編程語言，Lisp需要配置新的軟件和硬件來適應它的使用。
• Prolog
• Prolog也是古老的編程語言之一，與Lisp一樣，它也是人工智能項目開發(fā)的常用語言，擁有靈活框架的機制，它是一種基于規(guī)則和聲明性的語言，包含了決定其人工智能編碼語言的事實和規(guī)則。
• Prolog支持基本的機制，例如模式匹配、基于樹的數(shù)據(jù)結構和人工智能編程的自動回溯。除了在人工智能項目中廣泛使用外，Prolog還用于創(chuàng)建醫(yī)療系統(tǒng)。