就像大多数软件应用的开发一样，开发者也在使用多种语言编写人工智能项目，但没有一种最好的编程语言能够完全匹配人工智能项目。编程语言的选择通常取决于AI应用程序所需的功能。关于最新的人工智能编程语言的争论从未停止过，所以今天特斯拉超算网就将人工智能项目最常用的5种编程语言进行比较，并列出它们的优缺点。一起来看看吧！Python由于其语法、简单性和通用性，Python是开发人员最喜欢的人工智能开发编程语言。Python最令人兴奋的事情之一是它的可移植性，它可以在Linux、Windows、MacOS和UNIX等平台上使用。允许用户创建交互式、解释性、模块化、动态、可移植和高级代码。此外，Python是一种多范式编程语言，支持面向对象、过程和函数式编程风格。由于其简单的函数库和理想的结构，Python支持神经网络和NLP解决方案的开发。优点Python拥有丰富多样的库和工具。支持算法测试而不实施它们。Python的面向对象设计提高了程序员的生产力。与Java和C++相比，Python的开发速度更快。缺点习惯使用Python编写人工智能程序的程序员很难适应其他语言的语法。与c++和Java不同，Python需要借助解释器工作，这在AI开发中会减慢编译和执行速度。不适合移动计算。C++的优势C++是最快的计算机语言，如果你的人工智能项目对时间特别敏感，那么C++是一个不错的选择，它提供了更快的执行时间和更快的响应时间（这也是它经常被应用到搜索引擎和游戏中的原因）。此外，C++允许广泛使用算法并有效地使用统计人工智能技术。另一个重要因素是C++支持开发中的代码重用。C++适用于机器学习和神经网络。多任务处理不佳；C++仅适用于实现特定系统或算法的核心或基础。它遵循自下而上的方法，因此非常复杂。另外，如果你想成为一个优秀的、有能力的程序员，其实作为一个开发者或者编程学习者，有一个学习的氛围和一个交际圈是非常重要的！在这里我要推荐一个C语言c+交流Q群7-4-1-8-1-8-6-5-2，不管你是大牛还是新手，大家一起成长进步。JavaJava也是一种多范式语言，遵循面向对象的原则和一次写入读取/随处运行(WORA)原则。它是一种无需重新编译即可在任何支持它的平台上运行的人工智能编程语言。在各种项目的开发中，Java是常用的语言之一，不仅是NLP和搜索算法，神经网络也是如此。Lisp的优点Lisp是一种计算机编程语言，是仅次于Fortran的第二古老的编程语言。随着时间的推移，LISP演变成一种强大的动态编码语言。有些人认为Lisp是最好的人工智能编程语言，因为它为开发人员提供了自由。Lisp因其在快速原型设计和实验方面的灵活性而被用于人工智能。当然，这反过来又促进了Lisp在AI开发中的发展。例如，Lisp有一个独特的宏系统，可以帮助开发和实现不同层次的智能。与大多数人工智能编程语言不同，Lisp在解决特定问题时效率更高，因为它适应开发人员编写解决方案的需要，非常适合归纳逻辑项目和机器学习。缺点很少有开发人员熟悉Lisp编程。作为一种较旧的编程语言，Lisp需要配置新的软件和硬件才能使用。PrologProlog也是古老的编程语言之一（可能有些小伙伴还没有接触过）。和Lisp一样，也是人工智能项目开发的通用语言。它具有灵活的框架机制。它是一种基于规则的声明式语言，包括决定其人工智能编码语言的事实和规则。Prolog支持基本机制，例如模式匹配、基于树的数据结构和人工智能编程的自动回溯。除了广泛用于人工智能项目外，Prolog还用于创建医疗系统。学习这五种编程语言中的一种，在人工智能时代也不会亏！大家还有什么想法可以在评论区吐槽哦！
