適用於人工智慧場景的五大程式語言（楚才國科）
人工智慧已經將智慧技術帶入了下一個創新級別，為不同行業展現了前景。除此之外，可以將新技術新增到令人興奮的功能中以使企業受益。
現在的問題是，哪種程式語言可以幫助AI，以及如何利用它來增加盈利？為此，你還需要良好的機器學習和深度學習庫。需要關注的因素，如良好的執行時，效能，良好的工具支援，以及擁有生態系統的大型開發者社群。
並不是說人工智慧有自己的一套程式語言。軟體開發公司一直在努力使用現有的語言。
Python
易學性，可擴充套件性和適應性加速了Python的普及，使其成為增長最快的程式語言之一。基於DRY（不要重複自己）和RAD（快速應用程式開發），這種語言是在20世紀90年代初誕生的。Python的面向物件設計提高了程式設計師的工作效率，並加快了開發速度，支援演算法測試。
Python中有數百個豐富的庫可以用於任何型別的AI專案。例如，Apache Spark MLlib是一個非常可擴充套件的機器學習庫。它非常高效，因為它可以與Python和R庫中的NumPy庫互操作。
C ++
它被認為是全球最快的計算機語言，具有更快的執行時間和快速的響應時間。這是AI程式設計的絕佳語言，因為它允許廣泛使用演算法以及統計AI技術。除此之外，速度因素使其成為AI實施的理想語言。
它支援程式碼重用，具有繼承和資料隱藏等功能。該語言與3D遊戲的複雜性相容。它優化了資源管理並且通過網路為多人遊戲提供便利。
Doom 3是一個完美的例子。（它使用C ++和虛幻引擎，這是一套遊戲開發工具）。其他基於C ++的應用程式包括Windows，Maya 3D軟體，CAD，Mozilla Firefox和Adobe Photoshop。
Lisp
這種語言引入了諸如動態輸入，自動儲存管理，樹形資料結構，自主託管等理念，是最重要的語言之一，並以獨特的靈活性而聞名。符號表達和計算使這種語言適合人工智慧。這意味著它支援基於符號計算的程式設計師執行。Lisp是機器學習和歸納邏輯專案的理想搭檔。
Java
Java是一種多功能的程式語言，可加強應用程式/AI，透明度，便攜性和可操作性，並將AI要求與最佳匹配。它有助於更??好的使用者整合，易於除錯以很好地支援基於AI的大型專案。
除此之外，Java語言中的Java虛擬機器技術支援建立單個應用程式版本。這意味著該應用將支援所有基於Java的平臺。
Prolog
像Lisp一樣，Prolog是一種適用於AI程式設計開發的主要程式語言。它為開發人員提供了一個靈活而強大的框架。它用於非數值程式設計，自然語言的處理以及定理的證明。具有形式化邏輯，AI開發人員使用此宣告來進行高階抽象，預先設計的搜尋機制等。 人工智慧交流群 862729908