人工智能发展迅速，但在国内人工智能领域，本专业的人才非常缺乏，未来很长一段时间，这个缺口仍然会增加，对于想要从事人工智能领域的人来说，做AI研发学习哪种语言比较好呢？小编整理了一下人工智能常用语言对AI的帮助，以及AI需要避开的语言，大家可以对比一下，就知道怎样避坑了。


人工智能开发中最常用的语言

 

Python

 

 

Python是人工智能最流行的编程语言，它是目前最热门的语言之一，而且很容易学习！

 

 

Python是一种具有动态语义的解释性、高级、通用编程语言。它的高级内置数据结构与动态类型和动态绑定相结合，对快速应用程序开发（RAD）以及用作脚本或粘合语言将现有组件连接在一起非常有吸引力。

 

 

Python的主要功能：

 

 

它具有简单易学的语法，强调可读性（因此降低了程序维护成本）。

 

它支持模块和包（这鼓励程序模块化和代码重用）。

 

它有一个广泛的标准库（所有主要平台都免费提供源代码或二进制形式）。

 

 

Python对AI的好处是什么：

 

 

它有一套丰富的数据分析和操作库，如Pandas，使处理数据变得容易。

 

它有许多专门用于机器学习的库，如TensorFlow和Keras。

 

它拥有坚实的科学和计算库，如scikit learn和NumPy。

 

它甚至可以用于为MicroPython、CircuitPython和Raspberry Pi等项目的微控制器编程。

 

 

如果你是从Python开始的，那么值得一看奥斯汀·宾厄姆和罗伯特·斯莫希尔的《Python学徒》一书，以及SitePoint上的其他Python书籍和课程。

 

R

 

 

R是一种用于统计计算和图形的编程语言和自由软件环境，由R统计计算基金会支持。

 

 

R语言在统计学家中是一种通用语言，因为它广泛用于官方统计（参见uRos2020和uRos2022），也用于数据挖掘以及开发统计软件和数据分析。民意调查、对数据挖掘者的调查以及对学术文献数据库的研究表明，R在全球拥有约200万人的活跃用户群。

 

 

R的主要特点：

 

 

它有一套用于数据处理、计算和图形显示的集成软件。

 

它有一个有效的数据处理和存储设施，为数组、列表、向量和矩阵的计算提供了多种运算符。

 

它为数据分析和显示提供了广泛的图形化设施，无论是直接在计算机上还是在硬拷贝设备上，包括基于web的交互式界面，如Shiny。

 

它是一种开发良好、简单且一致的编程语言，包括条件、循环、用户定义的递归函数和输入/输出工具（包括与关系数据库的连接）。

 

 

R对AI的好处是什么：

 

 

它是专门为统计学家设计的（与Python不同，Python被设计为通用语言）。

 

它具有许多对人工智能开发有用的特性，如线性和非线性建模、时间序列分析、分类和聚类。

 

 

Julia

 

 

 

Julia是一种相对较新的（于2012年推出）、用于技术计算的高级、高性能动态编程语言，其语法为其他技术计算环境的用户所熟悉。

 

 

Julia的主要特点：

 

 

它是为高性能数值和科学计算而设计的。

 

它易于使用和学习。

 

它可以直接调用C和Fortran库（不需要编写包装器或接口代码）。

 

它可以用于并行和分布式计算。

 

它附带了一个广泛的标准库，包括微分方程、优化和机器学习。

 

 

Julia对AI的好处是什么：

 

 

除了速度快之外，Julia还非常灵活（这使得很容易快速地尝试不同的模型）。

 

它有许多发展良好的机器学习库，如Flux、MLJ和KNet。

 

 

C++和C

 

 

 

C++是一种倾向于系统编程的通用编程语言，设计时考虑到了可移植性、效率和使用灵活性。C++的主要竞争对手是Microsoft的C#，它在语法上非常相似，但提供了一些额外的功能和好处，如更受管理的内存模型以及开箱即用的LINQ（语言集成查询）支持等。

 

 

 

C++在计算机图形学、图像处理和科学计算等广泛领域也很有用。同样，C#也被用于开发3D和2D游戏以及工业应用程序。

 

 

C++和C#的主要特性：

 

 

它们都是面向对象的，支持使用类、对象和继承的数据抽象。

 

C++是一种编译语言，这意味着它被直接转换成可以在计算机上运行的机器代码。C#是一种托管语言，运行在虚拟机之上，这使得它可以跨不同平台移植。

 

C++提供了比C#更多的内存管理控制，但这也意味着存在更多的错误空间。

 

 

C++和C#对AI的好处是什么：

 

 

这两种语言在游戏开发中被广泛使用，许多游戏都使用了人工智能。

 

它们都是高性能的，因为它们是编译语言，并在必要时提供低级控制。

 

C#具有Visual Studio提供的大量可用库和工具支持。

 

 

Java语言

 

 

Java是一种通用而强大的编程语言，它使开发人员能够创建健壮、高性能的应用程序。

 

 

Java的主要功能：

 

 

它是面向对象的（支持封装、继承和多态性）。

 

它是独立于平台的（字节码可以在任何具有Java虚拟机的平台上运行）。

 

它是静态类型的（确保编译时的类型安全）。

 

它有一个大型标准库。

 

它支持异常处理（有助于优雅地管理错误和异常情况）和多线程（支持程序的多个部分的并发执行）。

 

 

Java对AI的好处是什么：

 

 

它快速、可靠，并且具有强大的工具支持（使快速高效地开发复杂的AI应用程序变得容易）。

 

它被用于许多任务关键型应用程序，因此经过了实战测试。

 

它可以用于桌面和移动应用程序（使用Android Studio）。

 

 

Lisp和Prolog的使用不如上述语言广泛，但它们仍然值得一提。

 

 

Lisp（也是约翰·麦卡锡于1958年引入的）是一个具有悠久历史和独特的基于括号的语法的编程语言家族。它最初是为人工智能研究而创建的。如今，Lisp被用于各种应用程序，包括脚本和系统管理。

 

 

Prolog（通用内核，模块）是70年代早期的一种逻辑编程语言，特别适合人工智能应用。它的声明性性质使得它很容易表达数据之间的复杂关系。Prolog还用于自然语言处理和知识表示。

 

人工智能开发中应避免的编程语言

 

 

这些语言虽然有自己的位置，但对人工智能的世界并没有太大帮助。

 

 

COBOL是一种创建于20世纪50年代和60年代的旧语言。它是为业务应用程序而设计的，并不真正适用于任何其他应用程序。

 

FORTRAN是另一种古老的语言，可以追溯到1957年。它是为科学和工程应用而设计的，与COBOL一样，它实际上不适用于任何其他语言。

 

Pascal是一种创建于20世纪70年代的语言，在学术界之外并没有被广泛使用。

 

Basic是一种专为初学者设计的语言，已经被Python等其他语言所取代。

 

 

如果你想从事人工智能领域的开发，那么COBOL、FORTRAN、Pascal、Basic这4种语言尽量避开，可以考虑在Python、Java、C++或C#等语言中筛选，下一篇我们将重点分析：人工智能开发的最佳编程语言有几个共同点、初学者进入人工智能编程，应该从哪里开始？等问题。