就像大多數軟件應用程序的開發一樣，開發人員也在使用多種語言來編寫人工智能項目，但是現在還沒有任何一種***的編程語言是可以完全速配人工智能項目的。
編程語言的選擇往往取決于對人工智能應用程序的期望功能。關于***人工智能編程語言的爭論從未停止，所以今天Tesra超算網絡就來比較5種人工智能項目最常用的編程語言，并列出它們的優缺點。一起來看看吧！
Python
由于其語法，簡單性和多功能性，Python成為開發人員最喜歡的人工智能開發編程語言。Python最打動人心的地方之一就是便攜性，它可以在Linux、Windows、Mac OS和UNIX等平臺上使用。允許用戶創建交互式的、解釋的、模塊化的、動態的、可移植的和高級的代碼。
另外，Python是一種多范式編程語言，支持面向對象，過程式和功能式編程風格。由于其簡單的函數庫和理想的結構，Python支持神經網絡和NLP解決方案的開發。
優點
Python有豐富多樣的庫和工具。
支持算法測試，而無需實現它們。
Python的面向對象設計提高了程序員的生產力。
與Java和C ++相比，Python的開發速度更快。
缺點
習慣使用Python來編寫人工智能程序的程序員很難適應其它語言的語法。
與c++和Java不同的是，Python需要在解釋器的幫助下工作，這就會拖慢在AI開發中的編譯和執行速度。
不適合移動計算。
C ++
優點
c++是最快的計算機語言，如果你的人工智能項目對于時間特別敏感，那么C++是很好的選擇，它提供更快的執行時間和更快的響應時間(這也是為什么它經常應用于搜索引擎和游戲)。此外，c++允許廣泛使用算法，并且在使用統計人工智能技術方面是有效的。另一個重要的因素是c++支持在開發中重用代碼。
C ++適用于機器學習和神經網絡。
缺點
多任務處理不佳; C ++僅適用于實現特定系統或算法的核心或基礎。
它遵循自下而上的方法，因此非常復雜。
另外想要成為一個優秀的、有能力程序員的話，其實作為一個開發者或者編程學習者，有一個學習的氛圍跟一個交流圈子特別重要！這里我要推薦一個C語言c+交流Q群7-4-1-8-1-8-6-5-2，不管你是大牛還是小白，大家都一起成長進步。
Java
Java也是一種多范式語言，遵循面向對象的原則和一次寫入讀取/隨處運行（WORA）的原則。它是一種AI編程語言，可以在任何支持它的平臺上運行，而無需重新編譯。
在各種項目的開發中，Java都是常用語言之一，它不僅適用于NLP和搜索算法，還適用于神經網絡。
Lisp
優點
Lisp是一門計算機編程語言，是繼Fortran之后的第二古老的編程語言。隨著時間的推移，LISP逐漸發展成為一種強大的、動態的編碼語言。
有人認為Lisp是***的人工智能編程語言，因為它為開發人員提供了自由。在人工智能中使用Lisp，因其靈活性可以快速進行原型設計和實驗，當然這也反過來促進Lisp在AI開發中的發展，例如，Lisp有一個獨特的宏系統，有助于開發和實現不同級別的智能。
與大多數人工智能編程語言不同，Lisp在解決特定問題時更加高效，因為它適應了開發人員編寫解決方案的需求，非常適合于歸納邏輯項目和機器學習。
缺點
很少有開發人員熟悉Lisp編程。
作為一種較古老的編程語言，Lisp需要配置新的軟件和硬件來適應它的使用。
Prolog
Prolog也是古老的編程語言之一（可能有些伙伴沒有接觸過），與Lisp一樣，它也是人工智能項目開發的常用語言，擁有靈活框架的機制，它是一種基于規則和聲明性的語言，包含了決定其人工智能編碼語言的事實和規則。
Prolog支持基本的機制，例如模式匹配、基于樹的數據結構和人工智能編程的自動回溯。除了在人工智能項目中廣泛使用外，Prolog還用于創建醫療系統。
