人工智能已成為我們?nèi)粘Ｉ畈豢苫蛉钡囊徊糠?，它被廣泛地應(yīng)用到幾百種實(shí)際場(chǎng)景中，極大地便利人們的和生活。
  隨著近年來(lái)的發(fā)展，人工智能促進(jìn)企業(yè)的發(fā)展，這該歸功于底層編程語(yǔ)言核心的改進(jìn)。
  隨著人工智能的蓬勃發(fā)展和編程語(yǔ)言的持續(xù)改進(jìn)，對(duì)高效、熟練的程序員和工程師的需求激增。雖然有很多編程語(yǔ)言可以讓你在人工智能開(kāi)發(fā)領(lǐng)域上輕松起步，但是沒(méi)有一種編程語(yǔ)言可以成為人工智能編程的“一站式”解決方案，因?yàn)槊糠N編程語(yǔ)言都有自己的獨(dú)特之處。目的不同，對(duì)語(yǔ)言的要求也會(huì)不同。
  一、Python
  Python是有史以來(lái)大的編程語(yǔ)言。——Pau、Dubois
  Python誕生于1991年。據(jù)一項(xiàng)民意調(diào)查顯示，超過(guò)57%的開(kāi)發(fā)人員更愿意選擇Python，而不是C++作為開(kāi)發(fā)人工智能解決方案的編程語(yǔ)言。Python易于學(xué)習(xí)，為程序員和數(shù)據(jù)科學(xué)家們提供了一個(gè)更輕松地進(jìn)入人工智能開(kāi)發(fā)世界的入口。
  Python是一個(gè)關(guān)于程序員需要多少自由的實(shí)驗(yàn)。太多的自由，會(huì)導(dǎo)致沒(méi)有人能讀懂別人的代碼；太少的自由，會(huì)傷害到語(yǔ)言的表現(xiàn)力?！狦uido、van、Rossum
  使用Python，你不僅可以獲得優(yōu)秀的社區(qū)支持和大量的庫(kù)，還可以享受編程語(yǔ)言提供的靈活性。Python最有可能讓你受益的一些特性是：平臺(tái)獨(dú)立性和可以用于深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)的廣泛框架。
  使用Python編程的樂(lè)趣應(yīng)該是看到簡(jiǎn)潔、可讀性強(qiáng)的類(lèi)，這些類(lèi)使用簡(jiǎn)潔而清晰的代碼（而不是一堆無(wú)聊至死的瑣碎代碼）完成了大量的操作?！狦uido、van、Rossum
  Python的一些最受歡迎的庫(kù)，列表如下：
  TensorFlow，用于解決機(jī)器學(xué)習(xí)的負(fù)載和使用數(shù)據(jù)集問(wèn)題。
  scikit-learn，用于培訓(xùn)機(jī)器學(xué)習(xí)模型。
  PyTorch，用于計(jì)算機(jī)視覺(jué)和自然語(yǔ)言處理。
  Keras，作為高度復(fù)雜的數(shù)學(xué)計(jì)算和操作的代碼接口。
  SparkMLlib，類(lèi)似于Apache、Spark的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，使用算法和實(shí)用程序等工具使得機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)每個(gè)人都可以很輕松。
  MXNet，作為Apache的另一個(gè)庫(kù)，用于簡(jiǎn)化深度學(xué)習(xí)流。
  Theano，作為定義、優(yōu)化和評(píng)估數(shù)學(xué)表達(dá)式的庫(kù)。
  Pybrain，用于強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。
  此外，對(duì)GitHub存儲(chǔ)庫(kù)貢獻(xiàn)的分析結(jié)果顯示，Python已經(jīng)超越Java，成為第二大最受歡迎的編程語(yǔ)言。實(shí)際上，Stack、Overflow認(rèn)為它是“增長(zhǎng)最快”的主流編程語(yǔ)言。
  二、Java
  Java被認(rèn)為是世界上的編程語(yǔ)言之一，過(guò)去20年大伙的使用證明了這一點(diǎn)。
  Java編程語(yǔ)言具有高度的用戶友好性、靈活性和平臺(tái)獨(dú)立性，它已經(jīng)以各種方式被用于人工智能的開(kāi)發(fā)當(dāng)中，以下是一些例子供你了解：
  TensorFlow
  TensorFlow支持的編程語(yǔ)言列表也包括帶有API的Java。它對(duì)Java的支持不像其他完全支持的語(yǔ)言那樣功能豐富，但它已經(jīng)存在，并且正在以很快的速度得到改進(jìn)。
  Deep、Java、Library
  由Amazon構(gòu)建，使用Java來(lái)創(chuàng)建和部署深度學(xué)習(xí)能力。
  Kubeflow
  Kubeflow用于在Kubernetes上輕松部署和管理機(jī)器學(xué)習(xí)堆棧，提供現(xiàn)成的機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案。
  OpenNLP
  Apache的OpenNLP是一個(gè)用于自然語(yǔ)言處理的機(jī)器學(xué)習(xí)工具。
  Java機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)
  Java、ML為開(kāi)發(fā)人員提供了幾種機(jī)器學(xué)習(xí)算法。
  Neuroph
  在Neuroph、GUI的幫助下，Neuroph使得使用Java開(kāi)源框架設(shè)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)成為可能。
  三、R語(yǔ)言
  R語(yǔ)言是由Ross、Ihaka和Robert、Gentleman開(kāi)發(fā)，1995年推出個(gè)版本。目前它由R開(kāi)發(fā)核心團(tuán)隊(duì)維護(hù)。R語(yǔ)言是S編程語(yǔ)言（以統(tǒng)計(jì)和繪圖為目的）的一種實(shí)現(xiàn)，它被用來(lái)輔助開(kāi)發(fā)統(tǒng)計(jì)軟件和數(shù)據(jù)分析。
  R語(yǔ)言被開(kāi)發(fā)人員大量地用于人工智能編程，主要是因?yàn)樗哂幸韵聝蓚€(gè)特點(diǎn)：
  R語(yǔ)言擅長(zhǎng)處理大量數(shù)據(jù)的基本特性，相比帶有未經(jīng)優(yōu)化的NumPy包的Python語(yǔ)言來(lái)說(shuō)，更有優(yōu)勢(shì)。
  使用R語(yǔ)言，你可以以各種編程模式，如函數(shù)式編程、矢量計(jì)算和面向?qū)ο缶幊獭?br />   R語(yǔ)言可供使用的一些AI編程包有：
  Gmodels，提供了用于模型擬合的多個(gè)工具的集合。
  Tm，作為一種文本挖掘應(yīng)用的框架。
  RODBC，作為R語(yǔ)言的ODBC接口。
  OneR，用于實(shí)現(xiàn)One、Rule機(jī)器學(xué)習(xí)分類(lèi)算法，適用于機(jī)器學(xué)習(xí)模型。
  R語(yǔ)言因其如下特點(diǎn)/功能，在數(shù)據(jù)挖掘人員和統(tǒng)計(jì)人員中被廣泛采用：
  各種各樣的庫(kù)和包，以擴(kuò)展其功能。
  積極支持的社區(qū)。
  能夠與C、C++和FORTRAN一起
  多個(gè)軟件包幫助功能擴(kuò)展。
  支持生成高質(zhì)量的圖形
  四、Prolog
  Prolog是Programming、in、Logic（邏輯編程）的簡(jiǎn)稱，Prolog語(yǔ)言最初出現(xiàn)于1972年。它為人工智能開(kāi)發(fā)，特別是自然語(yǔ)言處理提供了一個(gè)令人興奮的工具。Prolog語(yǔ)言最適合創(chuàng)建聊天機(jī)器人，ELIZA是用Prolog創(chuàng)建的個(gè)聊天機(jī)器人。
  要理解Prolog，你必須熟悉指導(dǎo)它的一些基本術(shù)語(yǔ)：
  Facts（事實(shí)）定義了真實(shí)的聲明。
  Rules(規(guī)則)定義了有附加條件的聲明。
  Goals（目標(biāo)）定義了根據(jù)知識(shí)庫(kù)確定的報(bào)表提交的位置。
  Queries（查詢）定義如何使你的聲明真實(shí)，以及如何對(duì)事實(shí)和規(guī)則進(jìn)行最終分析。
  Prolog提供了兩種實(shí)現(xiàn)人工智能的方法，這兩種方法已經(jīng)在實(shí)踐中使用很長(zhǎng)時(shí)間了，并且在數(shù)據(jù)科學(xué)家和研究人員中廣為人知：
  符號(hào)方法（Symbolic、Approach）：包括基于規(guī)則的專(zhuān)家系統(tǒng)、定理證明、基于約束的方法。
  統(tǒng)計(jì)方法（Statistical、approach）：包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等。
  五、Lisp
  Lisp是List、Processing的簡(jiǎn)稱，它是僅次于Fortran的第二古老的編程語(yǔ)言。Lisp被稱為人工智能的創(chuàng)始之父之一，由約翰·麥卡錫（John、McCarthy）于1958年創(chuàng)建。
  Lisp是一種語(yǔ)言，它能讓你做到別人告訴你不可能做到的事情?！狵ent、Pitman
  Lisp作為一種實(shí)用的面向數(shù)學(xué)符號(hào)處理的編程語(yǔ)言，它很快成為開(kāi)發(fā)人員的人工智能編程語(yǔ)言的選擇。Lisp如下的一些特性，使其成為機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能項(xiàng)目的選擇之一：
  快速原型創(chuàng)建
  動(dòng)態(tài)對(duì)象創(chuàng)建
  垃圾回收
  靈活性
  隨著其他與之競(jìng)爭(zhēng)的編程語(yǔ)言的重大改進(jìn)，Lisp特有的一些特性也應(yīng)用到其他語(yǔ)言中。采用了Lisp開(kāi)發(fā)的一些著名項(xiàng)目包括Reddit和HackerNews。
  就Lisp而言，你知道它是世界上最美麗的語(yǔ)言，至少在Haskell出現(xiàn)之前是這樣。——Larry、Wall
  六、Haskell
  Haskell發(fā)布于1990年，以著名數(shù)學(xué)家Haskell、Brooks、Curry的名字命名，它是一種純函數(shù)式和強(qiáng)靜態(tài)類(lèi)型的編程語(yǔ)言，經(jīng)常和延遲計(jì)算和較短的代碼搭配使用。
  Haskell被認(rèn)為是一種非常安全的編程語(yǔ)言，與其他編程語(yǔ)言相比，它在錯(cuò)誤處理方面提供了更大的靈活性。在Haskell中很少發(fā)生錯(cuò)誤。即使它們確實(shí)發(fā)生了，大多數(shù)非語(yǔ)法錯(cuò)誤都是在編譯階段，而不是運(yùn)行時(shí)捕獲的。Haskell提供的一些功能包括：
  強(qiáng)大的抽象能力
  內(nèi)置的內(nèi)存管理
  代碼可重用性
  易于理解
  SQL、Lisp和Haskell是我見(jiàn)過(guò)的僅有的編程語(yǔ)言，在這些語(yǔ)言中，人們花在思考上的時(shí)間比寫(xiě)代碼的時(shí)間要多。
  Philip、Greenspun
  Haskell的特性有助于提高開(kāi)發(fā)人員的效率。Haskell與其他編程語(yǔ)言非常相似，只是由一個(gè)小眾的開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)使用。拋開(kāi)這些挑戰(zhàn)不談，Haskell可以證明它與其他競(jìng)爭(zhēng)語(yǔ)言一樣適合人工智能開(kāi)發(fā)，并且越來(lái)越多地被開(kāi)發(fā)社區(qū)采用。
  七、Julia
  Julia是一種高性能、通用的動(dòng)態(tài)編程語(yǔ)言，適合創(chuàng)建幾乎任何應(yīng)用程序，尤其非常適合數(shù)據(jù)分析和計(jì)算科學(xué)。能夠與Julia一起的各種工具包括：
  流行的編輯器，如Vim和Emacs。
  集成開(kāi)發(fā)工具，如Juno和Visual、Studio。
  Julia提供的下列特性，使其在人工智能編程、機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)和數(shù)據(jù)建模中成為一個(gè)不可或缺的選項(xiàng)：
  動(dòng)態(tài)類(lèi)型系統(tǒng)
  內(nèi)置的包管理器
  能夠進(jìn)行并行和分布式計(jì)算
  宏和元編程能力
  支持多個(gè)調(diào)度
  對(duì)C語(yǔ)言函數(shù)的直接支持
  Julia是為消除其他編程語(yǔ)言的弱點(diǎn)而構(gòu)建的，它可以與TensorFlow.jl、MLBase.jl、MXNet.jl等工具集成，用于開(kāi)發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序，這些工具充分利用了Julia提供的可伸縮性。