【.com快译】人工智能从20世纪中叶就出现了。尽管如此，它只是在过去十年左右才被希望将人工智能构建到他们的应用程序中的开发人员使用。编程语言是AI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AI解决方案，而无需学习科学家用来相互交流的高度专业化的语言。你知道人工智能在全球各个行业的采用率吗？资料来源：Statista-AIAdoption在本文中，我们将探讨一些最适合AI的编程语言，以及它们的优缺点。1）pythonPython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。它的计算简单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大型和复杂的数据集，而不必担心计算速度。Python有大量人工智能相关的包，如PyBrain、NeuralTalk2、PyTorch等。虽然TensorFlow现在比PyTorch使用更广泛，但由于其最近发布的所有独特功能，它的受欢迎程度可能会在几年内与PyTorch相媲美。除了深度学习网络的GPU加速之外，还包括可变精度。最新版本还提供多设备支持。归根结底，Python比C++或Java更容易学习（因此受到初学者的青睐）。它也是专业人士使用最多的语言之一。它在开发方面并不落后于其他语言，因为开发人员不断添加新库或升级现有库。此外，假设您已经了解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，因此您可以轻松获取所需的内容。将Python用于AI的好处Python有许多库可以简化机器学习编程。如果您正在从事基于AI的项目，那么很可能已经有一个Python库可以满足您的需求。如果您是一名新开发人员，您很可能选择学习Python，因为它比大多数编程语言更容易学习。它拥有强大的机器学习框架PyBrain，并拥有一个活跃的用户社区，使其能够提出问题并获得有关开发问题的帮助。2）RR是一种支持统计分析和科学计算的开源编程语言。事实证明，R编程语言对于生成交互式图形和其他高级可视化非常有用。它旨在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专为从统计计算到机器学习的各种技术而设计。R具有面向对象编程、高可扩展性、内存高效、不间断计算、功能全面、用户基数大等特点，被广泛用于预测。将R用于AI的好处在处理大量数据时，R的计算能力非常出色。它应用数学函数的能力也使其在创建具有复杂决策过程的程序时很受欢迎。关于性能，您甚至可以使用R等开源工具获得更好的结果。它还擅长在大型数据集中寻找模式，这使其受到希望出于营销目的分析客户信息或识别其运营中的重大风险的公司的欢迎。3）JavaJava被认为是当今最流行的编程语言之一。凭借其面向对象的特性，Java可以快速完成任务；由于Java对并发的内置支持，在Java中使用线程和多线程特性非常容易。RubyonRails、Python和Node.js等许多编程语言也可以与Java一起使用，因为它们都提供了全面的框架。由于Java是当今最流行的编程语言之一，如果您当前的角色或未来的愿望涉及使用人工智能解决方案，您应该考虑学习如何使用Java。使用Java开发AI的好处Java编程语言有几个特性，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。当您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工作时，它具有很高的可读性。它是一种5级编程语言，可确保程序员获得多种好处。由于AI应用程序使用机器学习算法，因此从头开始编写代码而不是预制库的编译时间将比用Java编写的代码更长。4)LISPLISP最初创建于1958年，是一种函数式编程语言，这意味着它里面的一切都是表达式。换句话说，每一行代码都做了一些事情。起初听起来可能很复杂，但由于您可以编写一个函数来做任何您想做的事情，因此理解和构建LISP语法比从头开始学习一门全新的语言要简单。因此，如果您已经有任何编程经验——即使是Python或C++——学习LISP对您来说将很容易。然而，即使您除了Java或JavaScript之外不知道任何其他语言，也有一些在线资源可以帮助您开始使用函数式语言。将LISP用于AI的好处几乎所有主要的深度学习框架都依赖LISP进行核心操作，这使您在选择库或工具时具有很大的灵活性。代码执行迅速，无需考虑环境细节。它非常适合抽象：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各个组件的工作原理。如果基于初始模型的预测被证明是错误的，它可以帮助您节省时间，因此重写它们变得相对简单，而不会在此过程中损失太多进度。5)PrologProlog是一种声明式编程语言，您可以在其中描述您想要实现什么而不是如何实现。在Prolog中，知识由事实和规则表示。事实是关于对象的陈述，例如吉姆有两个孩子或简最喜欢的数字是八。规则描述了何时可以从现有事实中推断出新的事实，例如，如果一个人有一个以上的孩子，则该人有两个以上的孩子。这是一种人工智能方法，可以让程序员花更少的时间在算法上，花更多的时间思考目标。使用PrologforAI的好处Prolog可以快速处理大量数据，因为它使用统一。它的语法享有盛誉；使用它的人通常比一般的程序员更聪明。它有助于提高这些项目的速度和准确性。如果您希望您的程序随着时间的推移变得有感知力（如天网），那么Prolog可能正是您所需要的！能够修改您的程序会显着提高其功能。6)C++C++是一种流行的通用编程语言。它是由贝尔实验室的BjarneStroustrup领导的计算机科学家团队开发的一种高级语言。它可以在Windows、Linux、MacOSX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。它用于创建许多其他软件程序，包括那些专为与人工智能技术一起使用而设计的软件程序。然而，由于其复杂性和开发速度缓慢，它不适合GUI（图形用户界面）设计或快速原型制作等任务。将C++用于AI的好处C++有助于机器学习原型设计和生产，因为它使您能够轻松快速地将极其复杂的模型加载到内存中。它还可以让您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的高性能代码时，它是最佳选择之一。如果您需要算法或您的应用程序需要语言尚未内置的功能，其他人可能已经编写了您需要的功能。大多数时候，这些模块都是开源的，这意味着它们可以免费使用和修改用于商业目的。7)HaskellHaskell是一种纯粹的基于函数的语言，这意味着所有的表达式都被计算为只产生一个值。因为它没有变量，Haskell严重依赖递归来创建它的代码，但是有一些可变类型，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需要几个步骤。该语法可能令人反感，因为它使用布局将代码组织成行，并在行尾使用分号而不是缩进。Haskell更令人兴奋的特性之一是它的类型系统。它没有空值——你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AI的好处Haskell包括一个健壮的类型系统，可以避免代码中的许多类型的错误。虽然其他语言使编写干净的代码更具挑战性，但Haskell使它变得非常容易。因此，它适用于涉及大量数据的项目。由于其简单性，它还允许您同时处理多个项目。使用Haskell的一个显着好处是它的速度。由于Haskell的简单性，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。8)JavaScriptJavaScript是一种广泛使用的编程语言，对人工智能至关重要，可帮助您构建从聊天机器人到计算机视觉的一切事物。由于其灵活性和深厚的开发者社区，JavaScript迅速成为人工智能最流行的语言之一。自JavaScript于1995年创建以来，它已被用于编写许多类人行为的程序，例如面部识别和艺术生成程序。随着企业继续摆脱老式遗留系统，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AI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，因为许多系统都运行在相似的体系结构上。它也是极有可能应用到你选择的任何领域的那些稀有语言之一。由于它是基于Web（和基于浏览器）的，因此编码相对较少；没有太多的技术要求。9)JuliaAI是一个热门的研究领域，而Julia很适合利用这种兴趣。JeffBezanson、StefanKarpinski、ViralB.Shah和他们的团队从头开始构建该语言时考虑到了数值性能，它几乎可以在任何操作系统上运行。它也非常容易学习-它使用许多您已经知道的常见编码概念，例如循环和条件语句。Julia的开发环境目前并不理想——这些工具可能需要一些工作——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AI的好处它是一种专为科学计算而设计的高级、高性能编程语言。Julia优雅简洁的语法让您专注于解决问题而不是编写新代码。通过使用Julia，您可以节省时间并生成更清晰、更快且错误更少的代码。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它的代码。综上所述，可以使用多种编程语言来开发人工智能。没有一种语言是万能的。有的注重开发速度，有的具有概率模型的天然优势，有的与现有软件集成得更好。理想的选择取决于您要构建的内容以及构建所需的时间。【翻译稿件，合作网站转载请注明原译者和出处.com】
