人工智能中使用的语言

人工智能已成为人类生活的重要组成部分，因为我们现在高度依赖机器。人工智能是一项非常重要的技术，用于开发和构建新的计算机程序和系统，可用于模拟各种智能过程，如学习、推理等。

• Python
• R
• Lisp
• Java
• C++
• Julia
• Prolog

1. Python

Python 是最强大且易于学习的编程语言之一。Python 最初于 1991 年初期开发。大多数开发人员和程序员选择 Python 作为他们开发人工智能解决方案最喜欢的编程语言。Python 在全球开发人员和专家中广受欢迎，因为它比任何其他编程语言提供更多职业机会。

Python 还带有一些默认的标准库，并为其用户提供更好的社区支持。此外，Python 是一种平台无关语言，并为深度学习、机器学习和人工智能提供了广泛的框架。

Python 也是一种可移植语言，因为它可以在各种平台（例如 Linux、Windows、Mac OS 和 UNIX）上使用。

Python 的特性

• 它比任何其他编程语言都更容易学习。
• 它也是一种动态类型语言。
• Python 是一种面向对象语言。
• 它为机器学习和深度学习提供广泛的社区支持和框架。
• 开源。
• 庞大的标准库集。
• 解释型语言。

Python 是一种理想的编程语言，用于机器学习、自然语言处理 (NLP) 和神经网络等。由于 Python 的灵活性，它可用于 AI 开发。它包含各种现有库，例如 Pandas、SciPy 和 nltk 等。此外，Python 还包含简单的语法和易于编写的代码，这使 Python 成为 AI 开发人员和程序员的首选。

Python 中用于人工智能的一些标准库如下：

1. TensorFlow Python
2. Keras Python
3. Theano Python
4. Scikit-Learn Python
5. PyTorch Python
6. NumPy Python
7. Python Pandas
8. Seaborn Python

2. Java

Java 也是所有开发人员和程序员最广泛使用的编程语言，用于开发机器学习解决方案和企业开发。与 Python 类似，Java 也是一种平台无关语言，因为它也可以轻松地在各种平台上实现。此外，Java 是一种面向对象且可扩展的编程语言。Java 允许虚拟机技术，有助于创建应用程序的单一版本并为您的业务提供支持。Java 最好的地方在于，一旦在一个平台上编写和编译，就无需一遍又一遍地编译。这被称为 WORA（一次编写，随处读取/运行）原则。

Java 的特性

Java 具有许多使其在行业中表现出色并开发人工智能应用程序的功能

• 可移植性
• 跨平台。
• 易于学习和使用。
• 易于编码的算法。
• 内置垃圾回收器。
• Swing 和标准小部件工具包。
• 简化了大型项目的工作。
• 更好的用户交互。
• 易于调试。

3. Prolog

Prolog 是用于人工智能解决方案的最古老的编程语言之一。Prolog 代表“逻辑编程 (Programming in Logic)”，由法国科学家 Alain Colmerauer 于 1970 年开发。

对于 Prolog 中的 AI 编程，开发人员需要定义规则、事实和最终目标。在定义这三者之后，Prolog 尝试发现它们之间的联系。使用 Prolog 进行 AI 编程是不同的，并且具有一些优点和缺点。

对于那些有 C++ 背景的程序员来说，学习它可能看起来像是一种奇怪的语言。

Prolog 可能不是构建大型项目的优秀编程语言，但它是一种研究和以更逻辑而非程序化的方式思考问题的优秀语言。

Prolog 的特点

• 支持基本机制，例如
• 模式匹配，
• 基于树的数据结构，以及
• 自动回溯。
• Prolog 是一种声明性语言，而不是命令性语言。

4. Lisp

Lisp 已经存在了很长时间，并被广泛用于自然语言、定理证明和解决人工智能问题的科学研究领域。Lisp 最初是作为程序的实用数学符号创建的，但最终成为 AI 领域开发人员的首选。

尽管 Lisp 编程语言是 Fortran 之后的第二古老的语言，但由于其关键特性，它仍然在使用。LISP 编程的开发者是 John McCarthy，他创造了“人工智能”一词。

LISP 是解决特定问题最有效的编程语言之一。目前，它主要用于机器学习和归纳逻辑问题。它还影响了其他 AI 编程语言的创建，其中一些值得一提的例子是 R 和 Julia。

然而，尽管它如此灵活，但它也有各种缺点，例如缺乏知名库、不那么人性化的语法等。因此，程序员不喜欢它。

LISP 的特点

• 程序可以轻松修改，类似于数据。
• 使用递归作为控制结构，而不是迭代。
• 垃圾回收是必要的。
• 我们可以轻松地将数据结构作为程序执行。
• 可以动态创建对象。

5. R

R 是编程中用于统计处理的优秀语言之一。然而，R 支持用于数据分析目的的免费开源编程语言。它可能不是 AI 的完美语言，但在处理大量数据时提供出色的性能。

一些内置功能，例如内置函数式编程、面向对象特性和向量计算，使其成为一种有价值的 AI 编程语言。

R 包含几个专门为 AI 设计的包，它们是

• gmodels - 此包为模型拟合任务提供不同的工具。
• TM - 这是一个用于文本挖掘应用程序的优秀框架。
• RODBC - 这是一个 ODBC 接口。
• OneR - 此包用于实现 One Rule 机器学习分类算法。

R 编程的特点

• R 是一种开源编程语言，免费，您还可以添加其他功能的包。
• R 为用户提供强大且交互式的图形功能。
• 它使您能够执行复杂的统计计算。
• 由于其高性能能力，它广泛用于机器学习和人工智能。

6. Julia

Julia 是此列表中较新的语言之一，其创建旨在专注于科学和技术领域的高性能计算。Julia 包含一些直接适用于 AI 编程的功能。

Julia 是一种相对较新的语言，主要适用于数值分析和计算科学。它包含一些对 AI 编程非常有用的功能。

Julia 的特点

• 常见的数值数据类型。
• 任意精度值。
• 强大的数学函数。
• 元组、字典和代码自省。
• 内置包管理器。
• 动态类型系统。
• 能够同时进行并行和分布式计算。
• 宏和元编程能力。
• 支持多重分派。
• 支持 C 函数。

7. C++

C++ 语言存在已久，但仍然是开发人员中顶级和流行的编程语言。它在开发 AI 模型时提供更好的处理能力。

尽管 C++ 可能不是开发人员进行 AI 编程的首选，但各种机器学习和深度学习库都是用 C++ 语言编写的。

C++ 的特点

• C++ 是最快的语言之一，可用于统计技术。
• 它可以与机器学习算法一起使用以实现快速执行。
• 大多数可用于机器学习和 AI 的库和包都是用 C++ 编写的。
• 它是一种用户友好且简单的语言。