哪種編程語言最好？這個問題可能永遠不會有答案。蘿卜白菜，各有所愛，AI 工程師和科學(xué)家可以根據(jù)項目需要，從眾多編程語言中選擇最適合自己的。

有人曾經(jīng)將編程比作做菜，那編程語言就是首先要準備的食材或廚具。

C：一把菜刀一口炒鍋，一個很好用的灶，隔壁有個菜市場。

Java：碎菜器，切菜機，絞肉機，和面機，烤箱，微波爐……

Python：大超市的速凍柜臺，要成品有成品，要半成品有半成品，什么都有。它能讓你快速獲得一桌還能吃的飯，但是深究口味火候什么的不那么容易。

C++：一套頂級廚具，光刀就十幾把，切肉的切片的雕花的；鍋有爆炒的悶燒的平底煎肉的煎蛋的燉湯的……有人試圖用二十一天掌握這套工具的用法，結(jié)果往往是玩刀傷了自己，或者是炸了廚房。

盡管在剛開始開發(fā) AI 時，有很多編程語言都可以滿足你的需求，但沒有一種編程語言是可以一站式解決 AI 編程的問題，因為在每一個項目中，不同的目標需要特定的方法。

和做菜時的精挑細選一樣，在成為一個「高手」的過程中，我們要學(xué)會的是找到最適合自己的編程語言。

Python

Python 是可讀的最強大的語言。—Pau Dubois

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Python 編程。圖源：Unsplash。

Python 開發(fā)于 1991 年，一項民意調(diào)查表明，在開發(fā) AI 時，超過 57% 的開發(fā)者將 Python 作為首選編程語言，而不是 C++。因為易于學(xué)習(xí)，Python 讓程序員和數(shù)據(jù)科學(xué)家可以更輕松地進入開發(fā) AI 的世界。

Python 是一個程序員需要多少自由度的「實驗」。太自由，沒人可以讀懂別人的代碼；太不自由，就會沒那么強的表現(xiàn)力。—Guido van Rossum

使用 Python，你不僅可以獲得優(yōu)秀的社區(qū)支持和廣泛的庫集，還能享受到其靈活性。你從 Python 中得到的最大的好處可能是平臺獨立性和針對深度學(xué)習(xí)和機器學(xué)習(xí)的廣泛框架。

用 Python 編碼的樂趣在于可以看到短小精悍、可讀性高的類，這些類可以用少量清晰的代碼表達大量行為（而不是用大量代碼煩死讀者）。——Guido van Rossum

Python 代碼片段示例：

常用的庫

• TensorFlow——用于機器學(xué)習(xí)工作負載和用數(shù)據(jù)集處理；
• scikit-learn——訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)模型；
• PyTorch——計算機視覺和自然語言處理；
• Keras——高度復(fù)雜性的數(shù)學(xué)計算和操作的代碼接口；
• SparkMLib——類似 Apache Spark 的機器學(xué)習(xí)庫，通過算法和實用程序等工具，讓每一個人都能輕松地進行機器學(xué)習(xí)；
• MXNet——Apache 的另一個庫，可以簡化深度學(xué)習(xí)流程；
• Theano——定義、優(yōu)化和評價數(shù)學(xué)表達式的庫；
• Pybrain——用于強大的機器學(xué)習(xí)算法。

另外，根據(jù) GitHub 庫的貢獻度，Python 已經(jīng)超越了 Java，成為世界第二受歡迎的語言。Stack Overflow 將 Python 稱為「成長最快」的主流編程語言。

Java

編寫一次，隨時運行。

Java 被公認為世界上最好的編程語言之一，它在過去 20 年間的使用情況就是最好的證明。

憑借其用戶友好度、靈活的特性以及平臺獨立性，Java 以各種方式參與到了 AI 的開發(fā)中，比如：

• TensorFlow——TensorFlow 支持的編程語言中也列出了帶有 API 的 Java。雖然不像其他完全支持的語言那樣功能豐富，但確實支持 Java，并且在迅速地改進。
• Deep Java Library（深度 Java 庫）——亞馬遜開發(fā)的、用 Java 來創(chuàng)建并部署深度學(xué)習(xí)能力的庫。
• Kubeflow——Kubeflow 使在 Kubernetes 上部署和管理機器學(xué)習(xí)堆棧更容易，還提供了現(xiàn)成的 ML 解決方案。
• OpenNLP——Apache 的 OpenNLP 是用于自然語言處理的機器學(xué)習(xí)工具。
• Java Machine Learning Library（Java 機器學(xué)習(xí)庫）——Java-ML 為開發(fā)者提供了多種機器學(xué)習(xí)算法。
• Neuroph——Neuroph 借助 Neuroph GUI，利用 Java 開源框架設(shè)計了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
• 如果 Java 可以垃圾回收，大多數(shù)程序都會在執(zhí)行時刪除自己。——Robert Sewell

Java 代碼片段示例：

R語言

Ross Ihaka 和 Robert Gentleman 在 1995 年發(fā)布了第一版 R 語言。現(xiàn)在由 R 開發(fā)核心隊伍維護，R 是 S 編程語言的實現(xiàn)，用于統(tǒng)計軟件的開發(fā)和數(shù)據(jù)的分析。

R 的基礎(chǔ)特征是善于處理大量數(shù)據(jù)，相比 Python 中不夠完善的 NumPy 包，R 是更好的選擇；你可以用 R 處理各種不同的編程范式，比如函數(shù)式編程、矢量計算和面向?qū)ο缶幊痰取?/p>

R 適用的 AI 編程包：

• Gmodels——提供了一系列擬合模型用的工具；
• Tm——文本挖掘應(yīng)用的框架；
• RODBC——R 的 ODBC 接口；
• OneR——用來實現(xiàn)單規(guī)則機器學(xué)習(xí)分類算法，適用于機器學(xué)習(xí)模型。

在數(shù)據(jù)挖掘者和統(tǒng)計學(xué)家中，廣泛使用的 R 的功能有：

• 多種用于擴展功能的庫和包；
• 活躍的支持社區(qū)；
• 能和 C、C++ 和 Fortran 協(xié)同工作；
• 多個有助于擴展功能的包；
• 支持生成高質(zhì)量的圖形。

Prolog

邏輯編程（Logic Programming）的簡稱。Prolog 最早出現(xiàn)在 1972 年，適用于開發(fā)人工智能，尤其是自然語言處理。Prolog 最適合創(chuàng)建聊天機器人，ELIZA 是有史以來第一個用 Prolog 創(chuàng)建的聊天機器人。

第一個成功的聊天機器人。

為了理解 Prolog，你必須熟悉一些指導(dǎo) Prolog 工作的基本術(shù)語：

• 事實（Fact）定義了正確的陳述；
• 規(guī)則（Rule）定義了有附加條件的陳述；
• 目標（Goal）根據(jù)知識庫定義了提交陳述的位置；
• 查詢（Query）定義了如何使你的陳述正確，以及對事實和規(guī)則的最終分析。

Prolog 提供了兩種實現(xiàn) AI 的方法，這兩種方法已經(jīng)實現(xiàn)很久了，并且在數(shù)據(jù)科學(xué)家和研究人員中廣為人知：

• 符號方法包括基于規(guī)則的專家系統(tǒng)、定理證明和基于約束的方法；
• 統(tǒng)計方法包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)以及其他方法。

Lisp

用 Lisp 編碼創(chuàng)建有 n 個輸入 m 個單元的一層感知機。

列表處理（List Processing）的簡稱。這是繼 Fortran 后第二古老的編程語言。也被稱作 AI 的奠基語言之一，由 John McCarthy 與 1958 年創(chuàng)建。

Lisp 是用來實現(xiàn)不可能的語言。——Kent Pitman

Lisp 是可以編程的實用數(shù)學(xué)符號，很快就成為了開發(fā)人員首選的 AI 編程語言。Lisp 因為其特有的功能，成為機器學(xué)習(xí) AI 項目的最佳選擇之一：

• 快速創(chuàng)建原型；
• 創(chuàng)建動態(tài)對象；
• 垃圾回收；
• 靈活性。

隨著其他競爭的編程語言的重大改進，其他語言集成了 Lisp 特有的一些功能。涉及到 Lisp 的著名項目有 Reddit 和 HackerNews。

說到 Lisp，這是世界上最美的語言——至少在 Haskell 出現(xiàn)之前是這樣。——Larry Wall

Haskell

Haskell 創(chuàng)建于 1990 年，以著名數(shù)學(xué)家 Haskell Brooks Curry 的名字命名。Haskell 是純粹的函數(shù)式和靜態(tài)類型的編程語言，與惰性計算和短代碼配合使用。

Haskell 是一種非常安全的編程語言，因為和其他編程語言相比，Haskell 很少出現(xiàn)錯誤，所以在處理錯誤方面提供了更大的靈活性。即便發(fā)生了錯誤，也可以在編譯（而非運行）時捕獲大多數(shù)非語法錯誤。Haskell 提供的功能包括：

• 強大的抽象能力；
• 內(nèi)置的內(nèi)存管理；
• 代碼的可重用性；
• 易于理解。

SQL、Lisp 和 Haskell 是我所見過的唯一可以把時間花在思考而不是打字上的編程語言。——Philip Greenspun

Haskell 的功能有助于提高程序員的生產(chǎn)率。Haskell 與其他編程語言非常相似，但只有一小部分開發(fā)人員使用。撇開挑戰(zhàn)不談，隨著開發(fā)者社區(qū)使用率的增加，可以證明 Haskell 和其他用于 AI 的競爭語言一樣出色。

Julia

Julia 是一種高性能的通用動態(tài)編程語言，可以創(chuàng)建幾乎任何應(yīng)用，但最適合進行數(shù)值分析和計算科學(xué)。和 Julia 一起使用的工具還包括：

• 像 Vim 和 Emacs 這樣流行的編輯器；
• 像 Juno 和 Visual Studio 這樣的 IDE。

Julia 源代碼組織。

Julia 中有一些功能使其成為 AI 編程、機器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計和數(shù)據(jù)建模的重要選擇，這些功能有：

• 動態(tài)類型系統(tǒng)；
• 內(nèi)置的包管理器；
• 能夠進行并行和分布式計算；
• 宏和元編程能力；
• 支持多分派；
• 直接支持 C 函數(shù)。

Julia 是為了消除其他編程語言的弱點而構(gòu)建的，和其他工具（如 TensorFlow.jl、MLBase.jl 和 MXNet.jl）集成后還可以用于機器學(xué)習(xí)，利用 Julia 的可伸縮性還可以做更多事。

谷歌趨勢——Julia 的使用趨勢。

總結(jié)

AI 工程師和科學(xué)家可以根據(jù)項目的需求，從多種編程語言中進行選擇。每一種 AI 編程語言都有優(yōu)缺點。隨著這些語言的不斷改進，AI 開發(fā)很快就可以有更舒適的體驗，這樣就會有更多人加入這一創(chuàng)新浪潮。出色的社區(qū)支持使新人們可以更好地工作，社區(qū)對包和擴展的貢獻讓每個人的工作都變得更加輕松。