适用于人工智能场景的五大编程语言
人工智能已经将智能技术带入了下一个创新级别，为不同行业展现了前景。除此之外，可以将新技术添加到令人兴奋的功能中以使企业受益。
因此，开发公司正在努力探索和实施其能力以满足企业的先进需求。在AI中，如果我们谈论成功案例，会看到生物识别智能和自动驾驶汽车的自动驾驶仪。对于这样的人工智能开发项目，需要不同的编程语言。
现在的问题是，哪种编程语言可以帮助AI，以及如何利用它来增加盈利？为此，你还需要良好的机器学习和深度学习库。需要关注的因素，如良好的运行时，性能，良好的工具支持，以及拥有生态系统的大型开发者社区。
并不是说人工智能有自己的一套编程语言。软件开发公司一直在努力使用现有的语言。
Python
易学性，可扩展性和适应性加速了Python的普及，使其成为增长最快的编程语言之一。基于DRY（不要重复自己）和RAD（快速应用程序开发），这种语言是在20世纪90年代初诞生的。Python的面向对象设计提高了程序员的工作效率，并加快了开发速度，支持算法测试。
Python中有数百个丰富的库可以用于任何类型的AI项目。例如，Apache Spark MLlib是一个非常可扩展的机器学习库。它非常高效，因为它可以与Python和R库中的NumPy库互操作。
C ++
它被认为是全球最快的计算机语言，具有更快的执行时间和快速的响应时间。这是AI编程的绝佳语言，因为它允许广泛使用算法以及统计AI技术。除此之外，速度因素使其成为AI实施的理想语言。
它支持代码重用，具有继承和数据隐藏等功能。该语言与3D游戏的复杂性兼容。它优化了资源管理并且通过网络为多人游戏提供便利。
Doom 3是一个完美的例子。（它使用C ++和虚幻引擎，这是一套游戏开发工具）。其他基于C ++的应用程序包括Windows，Maya 3D软件，CAD，Mozilla Firefox和Adobe Photoshop。
Lisp
这种语言引入了诸如动态输入，自动存储管理，树形数据结构，自主托管等理念，是最重要的语言之一，并以独特的灵活性而闻名。符号表达和计算使这种语言适合人工智能。这意味着它支持基于符号计算的程序员执行。Lisp是机器学习和归纳逻辑项目的理想搭档。
Java
Java是一种多功能的编程语言，可加强应用程序/AI，透明度，便携性和可操作性，并将AI要求与最佳匹配。它有助于更好的用户集成，易于调试以很好地支持基于AI的大型项目。
除此之外，Java语言中的Java虚拟机技术支持创建单个应用程序版本。这意味着该应用将支持所有基于Java的平台。
Prolog
像Lisp一样，Prolog是一种适用于AI编程开发的主要编程语言。它为开发人员提供了一个灵活而强大的框架。它用于非数值编程，自然语言的处理以及定理的证明。具有形式化逻辑，AI开发人员使用此声明来进行高级抽象，预先设计的搜索机制等。