适合人工智能开发的5种最佳编程语言优缺点对比

就像大多数软件应用程序的开发一样，开发人员也在使用多种语言来编写人工智能项目，但是现在还没有任何一种完美的编程语言是可以完全速配人工智能项目的。编程语言的选择往往取决于对人工智能应用程序的期望功能。关于最佳人工智能编程语言的争论从未停止，所以今天Tesra超算网络就来比较5种人工智能项目最常用的编程语言，并列出它们的优缺点。一起来看看吧！

Python


由于其语法，简单性和多功能性，Python成为开发人员最喜欢的人工智能开发编程语言。Python最打动人心的地方之一就是便携性，它可以在Linux、Windows、Mac OS和UNIX等平台上使用。允许用户创建交互式的、解释的、模块化的、动态的、可移植的和高级的代码。

另外，Python是一种多范式编程语言，支持面向对象，过程式和功能式编程风格。由于其简单的函数库和理想的结构，Python支持神经网络和NLP解决方案的开发。



优点

Python有丰富多样的库和工具。

支持算法测试，而无需实现它们。

Python的面向对象设计提高了程序员的生产力。

与Java和C ++相比，Python的开发速度更快。



缺点

习惯使用Python来编写人工智能程序的程序员很难适应其它语言的语法。

与c++和Java不同的是，Python需要在解释器的帮助下工作，这就会拖慢在AI开发中的编译和执行速度。

不适合移动计算。



C ++


优点

c++是最快的计算机语言，如果你的人工智能项目对于时间特别敏感，那么C++是很好的选择，它提供更快的执行时间和更快的响应时间(这也是为什么它经常应用于搜索引擎和游戏)。此外，c++允许广泛使用算法，并且在使用统计人工智能技术方面是有效的。另一个重要的因素是c++支持在开发中重用代码。

C ++适用于机器学习和神经网络。



缺点

多任务处理不佳; C ++仅适用于实现特定系统或算法的核心或基础。

它遵循自下而上的方法，因此非常复杂。



Java

Java也是一种多范式语言，遵循面向对象的原则和一次写入读取/随处运行（WORA）的原则。它是一种AI编程语言，可以在任何支持它的平台上运行，而无需重新编译。



在各种项目的开发中，Java都是常用语言之一，它不仅适用于NLP和搜索算法，还适用于神经网络。



Lisp


优点

Lisp是一门计算机编程语言，是继Fortran之后的第二古老的编程语言。随着时间的推移，LISP逐渐发展成为一种强大的、动态的编码语言。

有人认为Lisp是最好的人工智能编程语言，因为它为开发人员提供了自由。在人工智能中使用Lisp，因其灵活性可以快速进行原型设计和实验，当然这也反过来促进Lisp在AI开发中的发展，例如，Lisp有一个独特的宏系统，有助于开发和实现不同级别的智能。

与大多数人工智能编程语言不同，Lisp在解决特定问题时更加高效，因为它适应了开发人员编写解决方案的需求，非常适合于归纳逻辑项目和机器学习。



缺点

很少有开发人员熟悉Lisp编程。

作为一种较古老的编程语言，Lisp需要配置新的软件和硬件来适应它的使用。



Prolog

Prolog也是古老的编程语言之一，与Lisp一样，它也是人工智能项目开发的常用语言，拥有灵活框架的机制，它是一种基于规则和声明性的语言，包含了决定其人工智能编码语言的事实和规则。



Prolog支持基本的机制，例如模式匹配、基于树的数据结构和人工智能编程的自动回溯。除了在人工智能项目中广泛使用外，Prolog还用于创建医疗系统。