2021年可用于人工智能開發的語言有哪些？
Python
Python是當今機器學習中最流行的編程語言。
Python 是一種高級編程語言，誕生于上世紀九十年代，具有許多不同的用途。
包括數據科學演算和網頁開發，后廣泛用于大數據和機器學習，在AI行業獲得了首屈一指的地位。
Python在 AI 開發的主要特性是：
- 語法簡單
- 活躍的 Python 社區，現有的庫相當成熟
- 幾乎適應任何操作系統
- 具有面向對象的范式
- 完全開源，對開發人員無障礙。
用于 AI 開發的 Python 框架：TensorFlow、Keras、Theano、Scikit-learn。
Lisp
Lisp語言是由麻省理工學院(MIT)的 John McCarthy 團隊于 1960 年開發的。該語言廣泛用于自然語言、公式驗證和人工智能等研究。半個世紀以來，已經創建了大量的 LISP 語言版本。
Lisp 的流行是因為它允許使用相當簡單的結構編寫復雜而優雅的系統。
Lisp 語言的特征，在其編程環境中，編碼上“數據”和“編碼”并沒有區別。這使得在編寫 Lisp 不僅可以操作“數據”也可以操作“編碼”。這種特性使 Lisp 成為人工智能編程的最佳語言之一。
在Lisp語言的最顯著特點：
- Lisp 是程序形式和數據形式的等價物，它允許將數據結構作為程序執行，將程序修改為數據。
- 遞歸用作控制結構，而不是命令式語言中的迭代(循環)。
- 它是處理符號信息的理想選擇。
- 它可用于開發高級原型并動態創建新對象。
常見的 Lisp 對象系統設計模式：
Lisp 是AI系統的最佳語言，衍生出一些新的語言，如：InterLisp、QLisp、CommonLisp。
框架：SabraOnTheHill、Weblocks、Clack。
R
R編程語言出現在20世紀90年代初，是GNU項目的一部分。它廣泛用于數據分析，通常用于解決一般的 ML 問題，例如回歸、分類和決策樹形成。與 Python 一樣，R是開源語言，易于安裝、配置和使用。
統計學家最喜歡R語言做分析和處理數據。
在 R 中創建用于進行預測的模型如下所示：
主要優勢：
- R 可有效地處理大量數據(比 Python 好得多)。
- 它允許進行函數式編程/向量/計算和面向對象編程。
- R 是獨立的，并且可以與其他編程語言很好地集成。
- 除了數據分析，R 也可做數據可視化。
R語言代碼展示
用于 AI 開發的 R 框架：MXNet、Keras、TensorFlow。
Prolog
Prolog是邏輯編程語言的著名例子。由 Alain Colmeroe 和 Philippe Roussell 于 1970 年推出。
Prolog是一種基于逆向規則的演繹推理技術，其解釋器根據邏輯規范不斷地執行輸出。Prolog 語言用于一般計算機科學，特別在 AI 具有一定優勢。
Prolog語言特點：提供透明、優雅的語法和明確定義的語義。
Prolog 為解決人工智能問題做出了有趣而重要的貢獻。最重要的是聲明式語義，一種直接在 AI 任務中表達關系的手段，以及內置的統一工具、匹配和搜索技術。
Prolog 的主要優點：
- Prolog 使用簡單的語法和簡單的語義。
- 它比 Pascal 或 C 等算法語言強大得多。
- Prolog 數據庫(facts and rules)可以由程序本身或用戶在運行時動態更改。
框架：SWI-Prolog、ProFL、Eclipse。
JavaScript
JavaScript (Flanagan, 2002) 最初由網景公司的 Brendan Eich 開發。它最初被稱為 Mocha，后來更名為 LiveScript。JavaScript 語言的標準是由歐洲計算機制造商協會 (ECMA) 在 90 年代后期開發的，稱為 ECMA-262。該標準也已被國際標準化組織批準為 ISO-16262。1995 年底，網景 和 Sun Microsystems (甲骨文前身) 共同開發了 LiveScript，成為 JavaScript。JavaScript 從 1.0 版到 1.5 版有了很大的發展。添加了許多新特性和功能。
JavaScript 是一種高級動態類型的語言，具有靈活性和多范式。就近成熟的機器學習開發庫——是基于 JavaScript的谷歌的Tensorflow.js。下圖是用 Tensorflow 編寫的代碼示例：
主要優勢：
- 它具有通過 WebGL 加速的高計算性能，并且可以通過 GP 進一步增強。
- JavaScript 以安全的開發環境著稱。
- JavaScript 的開發/性能/調試過程高效。
- 在Web網頁中應用機器學習的話，JavaScript有明顯優勢。
框架：Apache、PowerLoom、Eye、Tweety。
C++
C++是當今使用的最古老的編程語言。它起源于 1980 年代初期的貝爾實驗室，是一個旨在增強 C 語言能力的研究項目。同時兼具低級和高級編程語言的能力，在人工智能和機器學習的背景下，C++提供了比其他編程語言更高水平的控制和效率。
該語言的靈活性非常適合資源密集型的應用程序和機器學習程序的子集。C++是一種靜態類型語言有利于提高執行的速度。
讓我們看一個用 C++ 構建的線性回歸模型：
主要優勢：
- 允許解決復雜的人工智能問題。
- 擁有大量的庫函數/編程工具。
- 遵循有助于實現有組織的數據的面向對象原則。
框架：TensorFlow、Boost、Microsoft Cognitive Toolkit、Caffe、Shark。
Java
Java于1990 年代中期推出，最初被認為是一種在結構上與 C++ 非常相似的高級和面向對象的編程語言。Java 因其廣受歡迎而擁有廣泛的算法，這些算法對機器學習軟件開發社區非常有用。在很多方面，Java 被認為是最安全的編程語言之一，因為它使用了字節碼和沙箱。
它可以說是C++的成功體現，沒有了后者的缺點——代碼庫的安全性和編譯復雜性的問題。
Java 提供的最重要的好處是：
- 簡單調試
- 簡單易用
- 簡化可擴展項目的工作
- 圖形數據展示
- 使用方便
AI 的用途： Java 結合了 WORA 和面向對象的模式，因此非常適合創建神經網絡項目、開發搜索算法。使用 Java 構建 AI 解決方案是您可以采取的最簡單的方法。
框架：Spring、Hibernate、JSF、GWT、Blade。
Scala
Scala項目始于2001年洛桑聯邦理工學院(EPFL)Scala Scala是一門多范式的編程語言，一種類似java的編程語言，設計初衷是實現可伸縮的語言 、并集成面向對象編程和函數式編程的各種特性。
最好的 Scala 工具之一是它的編譯器：這個工具可以為你找出類型。它還在 Java 之上添加了幾個新功能，為開發人員提供更多功能。Scala 中提供的功能示例：
- 字符串比較的改進
- 模式匹配
- 在類定義中包含函數的 mixin。
- 在 Scala 中，開發人員可以利用 futures 和 promises 異步處理數據，這使得應用程序的并行化/分發變得容易。
Scala 的主要優勢包括：
- 支持持久話數據結構
- 可以與Java堆棧結合使用
- 提供了一套簡潔而安全的通用編程模式。
Scala 提供了強大的并發支持，有助于進行實時且并行的分析項目。適合于統計學習和人工智能的大型項目
框架：Play、Scalatra、Pinky。
Julia
最近創建的Julia語言是一種開放的動態編譯語言，主要專注于科學和技術領域的性能計算。Julia出現在解釋性語言如，Python、R、MATLAB之后。 Julia 語言結合了 JIT 編譯，同樣可以做到交互性和快速性。實際上，Julia程序的執行速度與C 程序的速度相當。 Julia 中的 JIT 編譯僅在需要執行代碼時執行，具有多次分派(意味著函數在運行時動態調用，取決于傳遞給它們的參數類型)。
Julia 幾乎繼承了現代流行語言的所有特性：
- 常見的數字數據類型
- 任意精度值
- 豐富的數學函數
- 元組、字典、代碼自省
- 內置包管理器
- 與其他語言和庫交互的能力。
- 很多的新特性，例如用于并行和分布式計算的高級工具。
Julia 為一般機器學習任務提供了現成的預訓練模型。看看其中一個：
盡管 Julia 仍然是一門相對年輕的語言，但它成熟的生態系統令人驚嘆。Julia的開發良好的軟件包也值得你關注。
主要優勢：
- 簡單易用的語法
- JIT 編譯
- 大量的專業包
- 快速服務
- 高性能。
因此，Julia 可以用于 AI 中很多方面，例如圖像的分析和處理、文本的分類和主題建模、統計模型的分析。
框架：Genie、Bukdu、Merly。
