2020 年最值得学习的 5 大 AI 编程语言

2020 年 4 月 27 日 THU数据派

来源：学术头条

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本文介绍2020 年最值得学习的 5 大 AI 编程语言，希望对想学习人工智能的读者有帮助。

人工智能是当今世界最具需求的一个领域，人工智能通过编程语言将智能技术带入了各个不同的行业。

很多人都想参与、学习或者了解人工智能，但要参与人工智能就需要掌握编程语言的知识。一种编程语言并不能解决所有问题，所有的编程语言相互协作才能解决问题。

以下是 2020 年最值得学习的 5 大 AI 编程语言，希望对想学习人工智能的同学有帮助。

Python

Python 是程序员最喜欢的人工智能编程语言之一，因为它的语法很简单。正因为Python 是开发人员的最爱，2020 年它的排名也得到提升。

Python 的快速编码提供了更容易进入人工智能世界的途径。它鼓励开发人员进行机器学习，因为与其它语言 C++、Java 相比，开发时间短。Python 可以在许多平台上使用，如 Windows、Mac OS、Linux、UNIX。它还支持面向对象、过程式和函数式编程。它可以与许多编程语言（如 C++、Java）集成。

此外，Python 库 TensorFlow 对于神经网络和 NLP 解决方案也很有用，大量的 Python 库使其在其它语言上占据上风。一个著名的库 SciKit-learn 用于处理 ML 算法，而 Numpy 库则可以帮助我们解决科学计算问题。

而且 Python 是平台独立的，因此为我们节省了很多金钱和时间。Python 为深度学习和机器学习提供了广泛的框架，减少了错误的可能性，都有助于许多人学习这种编程语言。因此，Python 因其简单性而成为最好的 AI 编程语言之一。

Java

Java 是最流行和最好的编程语言之一，过去 20 年证明了这一点。

同时，它是另一种最好的人工智能编程语言，它的大部分来自 C 和 C++。它使用方便、调试速度快、可移植性强。该语言的可移植性是一种易于实现的虚拟机技术。一旦代码在一个平台上编写和测试，就不必在另一个平台上再次编译它。这个原则也被称为“
Once Written Read/Run Anywhere （一次编写，到处运行）”。

Java 有许多面向人工智能的库，比如 DeepJava 库和 Java 机器学习库。著名的 Neroph 库利用 Java 开源框架来构建神经网络。

Java 还提供了数据的图形表示，这有助于与用户进行交互；像 Swing 和 SWT 这样的 Java 工具正在制作美观的图形。

Java 在传感器、机器人、网络游戏、手机游戏和桌面游戏等许多产品中都有应用，Java 功能的多样性使机器语言开发人员可以选择它。

Lisp编程语言

Lisp 是另一种人工智能编程语言，也是第二古老的编程语言之一。

1958 年，人工智能之父 John McCarthy 发明了 Lisp 语言。如果没有 Lisp，人工智能在上世纪末就没有发展的机会。如今，这种语言已经变得非常强大、充满活力。

Lisp 语言支持符号编程。Lisp 对数据和代码的处理是一样的，这使得它成为一种强大的语言。Lisp 使我们能够轻松地创建新对象的动态创建。由于 liberty 的支持，一些开发人员认为它是最好的编程语言。

允许开发人员特别使用 Lisp 的一些最佳特性是快速原型化、动态对象创建、垃圾收集和灵活性。这种语言在逻辑项目和机器学习中非常有用。

Lisp 在许多编程语言（如 R 和 Julia）中也扮演了非常重要的角色。影响 Lisp 被广泛使用的因素很多，其中之一就是 Lisp 中缺乏库；其次，Lisp 的许多特性迁移到了其他编程语言中，对它产生了严重的影响。

Prolog 编程语言

Prolog 是一种古老的编程语言，由法国计算机科学家 Alain Colmerauerage 在 20 世纪 70 年代发明出来，Prolog 是“逻辑编程”的缩写。

Prolog 是人工智能领域的主要语言，它还与第二古老的编程语言 Lisp 一起使用。开发人员喜欢 Prolog 灵活的框架，这是由它的特性提供的，基于树的数据结构、自动回溯和模式匹配是 Prolog 的特点。

这种语言可以帮助你用更逻辑的思维帮助用户理解程序。Prolog 采用符号和统计的方法实现人工智能。在 Prolog 中，程序员给出规则、事实和最终目标。除此之外，Prolog 还用于医疗系统的创建。

R 编程语言

R 是另一种机器编程语言。Ross Ihaka 和 Robert Gentleman 在 1995 年创建了它。

R 最有效的应用是数据分析、大数据建模、数据可视化。R 帮助创建许多数学公式和数学符号。R 包用于实现机器学习算法，这些包是 Class、Gmodels、RODBC 和 Tm。

函数式编程、面向对象编程和矢量计算等许多编程模型都吸引着开发人员。这些统计软件和数据分析帮助许多企业发现问题。一些著名的银行正在使用数据分析来预测金融风险。Google 和 Uber 是著名的 R 数据分析的用户。