面向AI开发的六种最重要的编程语言

需要重写的内容是：作者丨FATIH KÜÇÜKKARAKURT          

译者 | 布加迪

审校 | 重楼

出品 | 51CTO技术栈（微信号：blog51cto）

在AI开发界，你使用的编程语言很重要。每种语言有其独特的特性。选择合适的语言不是关乎个人偏好的问题，而是影响你如何构建和启动AI系统的关键决定。无论你在AI方面有无经验，选择一种合适的语言来学习至关重要。合适的语言将帮助你创建功能强大的新颖AI系统。

一、选择一种编程语言对AI开发很重要吗？

在AI中，你选择的编程语言不仅仅帮助你与计算机交流，它还构成了支持AI复杂结构的基础。

每种编程语言都有独特的特性，这些特性会影响开发AI的难易程度和AI的性能好坏。你选择的语言与AI的框架融合在一起。这种结合使算法得以完善和适应，就像人类智能一样。

1.Python：AI开发的通用语言

Python是AI开发的首选语言，因为它简单而强大。这使得它对新手和有经验的开发人员都非常适合。许多Python库（如TensorFlow、PyTorch和Keras）也备受关注。这些工具对于创建有效的AI系统至关重要。Python让使用复杂算法变得更容易，为各种AI项目提供了强大的基础。

的确，Python在处理和分析数据方面表现出色，这种任务在AI开发中至关重要。借助Pandas和NumPy等库，你可以访问或使用提供数据分析和可视化设计的强大工具。

Python社区富有活力、支持到位，许多开发人员和专家乐于帮助那些从事AI开发的人。强大的Python社区为AI开发人员提供了知识、支持和灵感。

2.R：AI开发的统计主力

尽管Python很受欢迎，但R也是一种强大的人工智能编程语言，专注于统计和数据分析。R是统计学家、数据科学家和研究人员的首选，因为它提供了精确的统计工具

有许多专为数据处理、统计和可视化而设计的软件包，对于致力于数据分析的AI项目非常有用。这些重要的软件包为你提供了从数据中获得宝贵洞察力的工具，例如用于可视化的ggplot2和用于机器学习的caret

R支持多种数据格式和数据库，使导入和导出数据变得很容易。这对于使用各种大型数据源的AI项目至关重要。此外，R可以与其他编程语言和工具兼容，因此更实用、更通用。

然而，AI开发人员对R的吸引力不仅在于其技术特性。R社区活跃、乐于助人，丰富了其包和库，为开发人员提供支持和知识。该社区确保R用户可以访问或享用该领域的最新工具和最佳实践

3.Lisp：AI开发领域的先驱

作为最早的编程语言之一，Lisp有着悠久的历史，它与AI的开发密切有关。这种联系来自它支持快速原型创建和符号推理的独特功能。由于其适应性和灵活性，这些特性使Lisp成为解决AI复杂问题的宠儿。

Lisp的开发者可以利用其表达性语法来设计复杂算法，这种效率使其非常适合注重解决问题和符号推理的AI应用。此外，Lisp的宏编程支持可以轻松引入新的语法，提倡一种既富有表现力又简洁的编码风格

虽然Lisp不像以前那么流行，但它依然很重要，特别是在研究和学术等专业领域。它在管理符号推理任务方面的技能使其继续用于需要这种技能的AI项目。

4.Julia：高性能AI开发领域的新星    

朱莉娅是编程领域的新面孔，凭借其快速和高性能脱颖而出，这对于人工智能和机器学习至关重要。它是为数值计算而设计的，语法简单，但功能强大且灵活

Julia语言的一个显著特点就是速度快，这对于需要实时处理和分析的人工智能应用来说至关重要。Julia的即时（JIT）编译器可以将高级代码直接转换成机器代码，从而提高了执行速度。这使得Julia语言非常适合处理高性能的人工智能任务

Julia还拥有丰富的AI和机器学习库和框架。这些工具支持从事各种AI项目的开发人员。此外，Julia可以与Python和C等其他语言兼容，让你可以使用现有的资源和库，从而增强了其在AI开发领域的实用性。

5.C++：释放AI开发领域的性能

C++以其高速和高效而闻名，这对于AI开发至关重要。它的底层内存操作允许您对AI算法和应用程序进行调整，以获得最佳性能

C++支持过程编程和面向对象编程，这对于从事复杂AI项目的开发人员非常有用。它的面向对象特性有助于创建模块化可重用的代码，从而简化了大型AI系统的维护和扩展

C++有许多面向AI任务的库，包括机器学习、神经网络和语言处理。Shark和mlpack之类的工具很容易将先进的AI算法结合在一起。

尽管学习C++可能比其他编程语言更具挑战性，但由于其强大的功能和灵活性，这种缺点得以弥补。因此，C++成为注重性能的AI应用程序开发人员非常珍视的一种有价值的工具

6.Scala：可扩展AI开发的集大成者

人们常常称赞Scala结合面向对象编程和函数式编程。这种组合便于编写既强大又简洁的代码，这对于大型AI项目来说再理想不过。Scala的特性有助于创建简短且易于测试的AI算法。其面向对象特性有助于构建组织良好的复杂系统。这就更容易创建可扩展、易于维护和高效的AI应用程序。

Scala语言直接支持并发和并行编程，非常适合构建需要处理大量数据和计算的AI应用程序，而且不会影响性能。另外，由于Scala与Java虚拟机（JVM）兼容，所以可以与Java进行交互。这种兼容性使得可以访问和使用Java生态圈中的许多库和框架

二、应该选择哪种AI编程语言？

对于选择AI的编程语言来说，至关重要。你的选择将会对使用体验、开发难度和项目成功产生影响

每种语言都有其所长。最适合你的语言取决于你的项目要求、你对该语言的熟悉程度以及所需的性能。首先确定项目的要求，然后考虑你对哪些语言比较熟悉，最后考虑每种语言提供的性能。

参考链接：https://www.makeuseof.com/top-ai-programming-languages/