AI是一项庞大的技术。这就是为什么许多开发人员根本不知道如何开始。而且，我个人也遇到过一群没有编程背景的人，但他们想学习人工智能。

大多数有抱负的AI开发人员都想知道：创建AI算法需要什么语言？所以，我决定制定一个编程语言列表，我的朋友 - 开发人员用它来创建AI。

Python

Python是最受欢迎的编程语言之一，因为它的适应性和较低的掌握难度。Python经常被用作将组件放在一起的胶水语言。

为什么开发人员选择Python来编码AIs?

Python在人工智能中获得了难以置信的巨大动力。该语言被用于开发数据科学、算法、机器学习和物联网项目。这种惊人的流行有以下几个原因:

• 更少的编码。人工智能有很多算法。测试他们所有人都能成为一项艰巨的工作。这就是Python的用武之地。该语言有“检查代码”的方法，以简化测试过程。
• 内置库。事实证明，它们对人工智能开发人员来说很方便。你可以用Pybrain来学习机器学习，为科学计算提供Numpy，为高级计算使用Scipy。
• 灵活性和独立性。Python的一个好处是，您可以在不同的操作系统上运行项目，只需对代码做一些更改。这节省了时间，因为您不必在每个操作系统上分别测试算法。
• 支持。Python社区是当人工智能项目处于紧要关头时不能通过语言的原因之一。Python用户社区非常活跃——您可以找到一个更有经验的开发人员来帮助您解决问题。
• 受欢迎程度。它的受欢迎程度每天都在增长，而且在未来很可能还会如此。有许多课程、开放源码项目和全面的文章可以帮助您在短时间内掌握Python。

C ++

C ++是AI开发人员的坚实选择。首先，Google使用该语言创建TensorFlow库。尽管大多数开发人员已经开始使用诸如Python等“更简单”的编程语言，但仍然有许多基本的AI函数都是用C ++构建的。而且，它对于高级AI启发式来说是一个相当优雅的选择。

要使用C ++开发人工智能算法，您必须成为一名真正有经验的开发人员。否则，在项目到期日期前几个小时，您可能需要花费一些时间才能找出复杂的代码。

Lisp

Lisp强大的人工智能动力的一个原因是它的计算能力和符号表达式。有人可能会说Lisp有点过时，这可能是真的。现在，开发人员大多使用更年轻的动态语言，如Ruby和Python。不过，Lisp也有自己强大的特性。让我们列举其中的一些:

• Lisp允许您很容易地编写Self-modifiable代码;
• 您可以以更适合特定领域的方式扩展语言，从而创建特定领域的语言;
• 递归算法的可靠选择。

你是否应该深入学习Lisp?不一定。然而，对人工智能开发人员来说，了解基本原理就足够了。

Java

作为整体开发中最流行的编程语言之一，Java作为一种适合人工智能开发的优雅语言，也赢得了粉丝的喜爱。

为什么?我问过一些使用Java的开发人员。以下是他们喜欢这门语言的原因:

• 它具有令人印象深刻的数据安全性灵活性。对于GDPR的监管和对数据保护的整体关注，确保客户的数据安全至关重要。Java在创建不同的客户端环境时提供了最大的灵活性，因此可以保护个人信息。
• 它是一个健壮的生态系统。很多开源项目都是用Java编写的。与其他语言相比，这门语言极大地促进了发展。
• 低成本。
• 令人印象深刻的社区。有许多Java经验丰富的开发人员和专家愿意分享他们的知识和专业知识。此外，只有大量的开源项目和库可以用来学习人工智能开发。

Prolog

Prolog是一个不那么流行的主流选择，就像之前我们讨论过的那样。然而，你不应该仅仅因为它没有数百万的粉丝群就放弃它。

Prolog对人工智能开发人员来说仍然很有用。大多数开始使用它的人都承认，这是一种表达关系和目标的方便语言。

你可以根据这些事实声明事实并制定规则。这允许开发人员回答和推理不同的查询。

Prolog是一种直接的语言，用于解决问题的开发。

另一个好消息是Prolog支持回溯，因此整体的算法管理将更容易。

SmallTalk

与Lisp类似，在70年代广泛使用SmallTalk是一种常见的做法。现在，它失去了支持Python，Java和C ++的势头。然而，用于AI的SmallTalk库目前正在快速发展。显然，没有Python和Java那么多。

然而，到目前为止，这种语言被大大低估了，这种语言通过其新开发的Pharo项目不断发展。这只是一些创新而已：

• Oz -允许图像操作另一个;
• Moose——一种用于代码分析和可视化的令人印象深刻的工具;
• Amber(使用Pharo作为参考语言)是前端编程的工具。

R

如果您的未来项目中有任何项目使用数据并需要数据科学，则R是您必须学习的语言。虽然速度可能不是R最显着的优势，但它可以完成几乎所有与AI相关的任务：

• 创建干净的数据集;
• 将大数据集分成几个训练集和测试集;
• 使用数据分析来创建新数据的预测;
• 该语言可以轻松移植到大数据环境。

有时R与传统方式有所不同。但是，它的优点之一是必须命名少量的代码和交互式工作环境。

Haskell

Haskell是一个很好的开发人工智能的编程语言。它适合编写神经网络、图形模型、遗传编程等。

Haskell擅长创建领域特定语言。

使用Haskell，您可以将纯操作与I/O分离。这使开发人员能够编写算法，比如alpha/beta搜索。

有一些非常好的库——如hmatrix。