有没有 兴趣 来 了解更多 与 AI 开发 有关的内容 ？ 本文将介绍 创建AI 程序时 可以 使用的5 种 最佳语言。
Python
Python 语法简单 ，功能多样， 是开发人员最喜爱的AI 开发编程语言 之一 。 对 于 开发人员 来说，Python 在 机器学习 上的应用 非常 令人高兴 ，因为它比C ++ 和 Java 等语言 要简单 。 Python 也是一种非常便携的语言，因为它 可以在Linux ， Windows ， Mac OS 和 UNIX 平台上使用。 Python 也很受 开发人员的 欢迎，因为它允许 开发人员 创建交互式， 可 解释式 性 ，模块化，动态，可移植和高级 的 代码，这使得它比Java 语言 更独特。
另外，Python 是一种多范式编程语言，支持面向对象， 面向过程 和 函数式 编程风格。 由于 它拥有 简单的函数库和理想的结构，Python 很适合 神经网络和 自然语言处理（NLP ） 解决方案的开发。
优势
1.Python 具 有丰富多样的库和工具。
2. 在不必实施的情况下进行算法测试。
3.Python 的面向对象设计提高了 开发人员 的工作效率。
4. 与Java 和 C ++ 相比， Python 在 开发 中运行 速度更快。
缺点
1. 习惯于使用Python 的开发人员 在 尝试使用其他语言进行AI 编程时，难以调整到 使用 完全不同的语法 进行开发 。
2. 与C ++ 和 Java 不同， Python 在解释器的帮助下 运行 ，在AI 开发中 这会 使编译和执行 变的 更慢。
3. 不适合移动计算。
C++
优点
C ++ 是最快的计算机语言， 它特别适用于 对时间敏感的AI 编程项目。 C ++ 能够 提供更快的执行时间和响应时间（这就是为什么它经常用于搜索引擎和游戏）。 此外，C ++ 允许 大规模的 使用算法，并且在使用统计AI 技术方面非常高效。另一个重要因素是由于继承和数据隐藏，在开发中 C ++ 支持重用代码，因此既省时又 省钱 。
C ++ 适用于机器学习和神经网络。
缺点
1. 多任务处理 效果 不佳; C ++ 仅适用于实现特定系统或算法的核心或基础。
2.C++ 遵循自下而上的方法，因此非常复杂。
Java
Java 也是一种多范式语言，遵循面向对象的原则和 一次编写、到处运行 （WORA ）的原则。 Java 是一种可在任何支持它的平台上运行 的 AI 编程语言，而无需重新编译。
除了AI 开发 ，Java 也 是最常用的语言之一 ，兼容了C 和 C ++ 中 的 大部分语法。 Java 不仅适用于 自然语言处理 和搜索算法， 并且还 适用于神经网络。
LISP
优点
Lisp 是计算机编程语言家族 中 继Fortran 之后的第二种最古老的编程语言。 随着时间的推移， LISP 已经发展成为一门强大且动态的 编程 语言。
有些人认为Lisp 是最好的 AI 编程语言，因为它为开发人员提供了自由。 在AI 开发中 使用Lisp 语言， 是因为它的灵活性使快速 建模 和实验成为可能，这反过来又促进了Lisp 在 AI 开发中的发展。例如， Lisp 有一个独特的宏观系统，可以帮助探索和实现不同层次的智能。
与大多数AI 编程语言不同， Lisp 在解决特定问题方面 效率更高 ，因为它能够适应开发人员编写解决方案的需求。 Lisp 非常适合于归纳逻辑项目和机器学习。
缺点
1. 很少有开发人员熟悉Lisp 编程。
2. 作为一种 古老的 编程语言，Lisp 需要配置新的软件和硬件以适应 在当前环境下 使用。
Prolog
Prolog 也是最古老的编程语言之一，因此 它 也适用于AI 的开发。 像 Lisp 一样，它也是 主要的AI 编程 语言。Prolog 的机制能够开发出受开发人员欢迎 的 较为 灵活 的 框架 。Prolog 是一种基于规则和声明的语言， 这是 因为它 具有 规定AI 编程 语言的事实和规则。
Prolog 支持基本机制，如模式匹配，基于树的数据结构以及 AI 编程所必需的自动回溯。除了广泛 应 用于AI 项目之外， Prolog 也应用于 创建医疗系统。
以上为译文。
本文由北邮@爱可可-爱生活 老师推荐，阿里云云栖社区 组织翻译。
文章原标题《AI Programming: 5 Most Popular AI Programming Languages》，译者：Mags，审校：袁虎。
文章为简译，更为详细的内容，请查看原文。
