开发AI应用的五大最佳编程语言推荐

人们常常将人工智能与 Python 语言画上等号，但实际上，Python 的应用范围究竟有多广？与此同时，其他编程语言在 AI 开发中又是如何占有一席之地的？本文将对五种适合人工智能开发的编程语言进行详细回顾。

一、C/C++

C++ 被认为是最快的面向对象编程语言，尽管在人工智能开发中并非首选。尤其是在嵌入式环境中，系统性能的考虑使得 C ++ 成为一个不错的选择。我将 C ++ 列为优先语言的原因在于，尽管 Python 备受青睐，深入学习 C ++ 对那些不满足于肤浅知识的人来说依然至关重要。

目前流行的许多库都是用 C ++ 编写的，而 Python 其实只是对其进行了封装。这使得在速度和灵活性之间达成了良好的平衡。此外，在人工智能项目中，C++ 也常常被用于统计任务，例如神经网络的实现。

二、Python

毫无疑问，Python 是人工智能开发的首选语言。根据今年的各种开发报告，约 75% 的 AI 开发者使用 Python。与其他语言相比，Python 拥有无与伦比的库资源。让我们来看看这些库的具体功能：

Numpy：必不可少的科学计算库。

Pandas：数据分析的基础库，能够与 Numpy 协同进行计算。

Scikit-learn：开源的机器学习库，支持多种算法。

SpaCy：专门用于自然语言处理的库。

在这里，提到 Python 并不是让大家做选择，而是强调无论你学习哪种语言，Python 都是进入人工智能领域的必修课。

三、Java

如果单纯从学习和研究人工智能的角度来看，Java 并不是必须掌握的语言。尽管学习难度适中，但相对较高的学习成本也是不容忽视的。不过，若你希望加入一些顶尖互联网公司，掌握一定的 Java 基础可能是必要的。

此外，Java 在算法方面仍然具有重要的学习价值，主要因为其良好的可扩展性。

四、Lisp

Lisp 语言在构建 AI 项目中主要用于解决归纳逻辑问题。在《人工智能：一种现代方法》一书中，作者详细阐述了 Lisp 为何能成为 AI 开发中的顶尖编程语言之一，感兴趣的读者可以自行查阅。

Lisp 之所以适用于人工智能，主要得益于其相较于其他语言的可扩展性，以及在调试和增量编译等环境支持上的优势。它不仅支持符号编程，还能将数据和代码混合使用，这使得它的功能非常强大。

五、Prolog

Prolog 与 Lisp 在性能上不相上下，并且可以与 R 语言和 Java 进行双向交互。虽然许多人认为 Prolog 已经过时，但在 GitHub 上仍然可以看到大量的 Prolog 项目在持续更新。随着神经网络技术的发展，未来的新技术点仍然难以预测。

人工智能领域的专家普遍认为，AI 研究中存在一个奇点，一旦跨越这一点，人工智能的发展将会加速，超越我们目前对这一技术的认知。