如果您的公司正在寻求整合人工智能，那么您应该认真考虑将几种语言添加到您的开发人员工具包中。

人工智能是每个人都关注的焦点，尤其是那些希望加速增长的企业。借助人工智能，您的企业可以通过自动化和优化通常的常规流程来节省时间和金钱。一旦人工智能到位，您就可以确保这些任务的处理速度比人类更快、更准确、更可靠。

除此之外，人工智能根据来自各种来源的输入（例如客户输入或收集的数据）做出业务决策的速度呈指数级增长。人工智能可以充当聊天机器人，用于移动和网络应用程序，用于分析工具以识别可用于优化任何给定流程的解决方案的模式，等等。事实上，人工智能几乎可以推动一切。

但要在公司的系统和服务中运用人工智能，你需要能够胜任这项任务的软件工程师。最重要的是，这些开发人员需要知道最适合人工智能使用的语言。

这些语言是什么？有几种语言可以实现您的 AI 集成梦想。让我们深入了解一下可用于人工智能的 9 种最佳语言。

# 1. Python

尽管Python是在 AI 对企业至关重要之前创建的，但它是人工智能领域最流行的语言之一。Python 是机器学习（属于 AI 范畴）最常用的语言。Python 在AI 开发中如此受欢迎的主要原因之一是它是一种强大的数据分析工具，并且在大数据领域一直很受欢迎。

至于现代技术，Python 始终名列前茅的最重要原因是，有专门为该语言创建的 AI 专用框架。最受欢迎的框架之一是TensorFlow，这是一个专门为机器学习创建的开源库，可用于深度神经网络的训练和推理。其他以 AI 为中心的框架包括：

• scikit-learn——用于训练机器学习模型。
• PyTorch——视觉和自然语言处理。
• Keras——作为复杂数学计算的代码接口。
• Theano——用于定义、优化和评估数学表达式的库。

Python 也是最容易学习和使用的语言之一。

# 2. Lisp

Lisp 自 60 年代以来就已出现，并被广泛应用于自然语言、定理证明和解决人工智能问题等领域的科学研究。Lisp 最初是作为程序的实用数学符号而创建的，但最终成为人工智能领域开发人员的首选。

尽管 Lisp 是仍在使用的第二古老的编程语言，但它包含几个对于成功的 AI 项目至关重要的功能：

• 快速成型。
• 动态对象创建。
• 强制垃圾收集。
• 数据结构可以作为程序执行。
• 程序可以作为数据被修改。
• 使用递归作为控制结构而不是迭代。
• 强大的符号信息处理能力。
• Read-Eval-Print-Loop 简化交互式编程。

更重要的是，Lisp 的创造者（John McCarthy）在人工智能领域非常有影响力，因此他的很多工作早已被实现。

# 3. Java

毋庸置疑，Java是人工智能的重要语言。原因之一是该语言在移动应用程序开发中非常流行。考虑到有多少移动应用程序利用了人工智能，它是完美的搭配。

Java 不仅可以与 TensorFlow 配合使用，而且还拥有其他专为 AI 设计的库和框架：

• Deep Java 库——亚马逊为创建深度学习能力而构建的库。
• Kubeflow——可以在 Kubernetes 上部署和管理机器学习堆栈。
• OpenNLP——一种用于处理自然语言的机器学习工具。
• Java 机器学习库——提供多种机器学习算法。
• Neuroph——可以设计神经网络。

Java 还使用简化的调试，其易于使用的语法提供图形数据呈现并结合了 WORA 和面向对象模式。

# 4. C ++

C++ 是另一种已经存在了相当长一段时间的语言，但仍然是 AI 使用的有力竞争者。其中一个原因是该语言具有广泛的灵活性，这使其非常适合资源密集型应用程序。C++ 是一种低级语言，可以为生产中的 AI 模型提供更好的处理。尽管 C++ 可能不是 AI 工程师的首选，但不可忽视的是，许多深度和机器学习库都是用 C++ 编写的。

由于 C++ 将用户代码转换为机器可读的代码，因此它非常高效且性能卓越。

• AI语音识别实现。
• 深度学习库——例如 MapReduce、mlpack 和 MongoDB。
• C++ Builder——快速应用程序开发环境。

# 5. R

R 可能不是人工智能的完美语言，但它在处理大量数据方面非常出色，这使得它在规模上比 Python 更好。而且，凭借 R 的内置函数式编程、矢量计算和面向对象特性，它确实成为一种可行的人工智能语言。

R 还拥有一些专为 AI 设计的软件包：

• gmodels — 为模型拟合任务提供了多种工具。
• TM——用于文本挖掘应用程序的框架。
• RODBC – ODBC 接口。
• OneR——可以实现单规则机器学习分类算法。

# 6. Julia 朱莉娅

Julia 是列表中较新的语言之一，其创建旨在专注于科学和技术领域的性能计算。 Julia 包含几个可直接应用于 AI 编程的功能：

• 常见的数字数据类型。
• 任意精度值。
• 强大的数学函数。
• 元组、字典和代码自省。
• 内置包管理器。
• 动态类型系统。
• 能够进行并行和分布式计算。
• 宏和元编程功能。
• 支持多次调度。
• 支持 C 函数。

Julia 还可以与 TensorFlow.jl、MLBase.jl 和 MXNet.jl 集成。

# 7. Haskell

Haskell 是一种功能强大、可读性强、静态类型的语言，它提供许多功能，使其成为 AI 编程的可靠选择。首先，它允许开发人员明确而简洁地描述算法。它还提供类型安全性和无缝多核并行性。其他值得注意的功能包括：

• 惰性求值能力——能够定义无限的数据结构。
• HLearn 库——包括机器学习算法实现。
• 非常适合机器学习。

# 8. Prolong

简单的模式匹配和列表处理是 Prolong 的显著特点，Prolong 代表逻辑编程。这些特点使逻辑语言成为 AI 的不错选择。Prolong 在开发人员需要专注于问题的情况下尤其理想，因为该语言可以使用其搜索工具执行程序。具体来说，使 Prolong 成为可靠 AI 语言的方面和工具包括：

• 声明性——使程序员在编写人工智能程序时能够声明规则和事实。
• 智能数据库检索。
• 自然语言处理。
• 易于使用的系统。
• 基于树的数据结构。
• 知识表示。

# 9. Scala

Scala 是一种用户友好且可靠的语言，但这只是开发人员将其应用于 AI 的部分原因。它是构建机器学习算法、从大型数据集中获取见解以及管理复杂内容的不错选择。它还具有以下功能：

• Smile——一个具有分类等操作算法的数据科学库。
• 丰富的框架和库，如BigDL和Breeze。

哪些编程语言不适合人工智能？

很多编程语言通常用于人工智能，但也有少数编程语言并不适合。Perl就是一个典型的例子，它通常不用于人工智能，因为它是一种脚本语言。

结论

如果您的公司需要添加AI 开发服务，则需要开始集成一种或多种这些语言的过程。有了合适的开发团队，AI 可以无限地帮助加速您的公司发展。为了确保您能够获得这种复杂集成所需的专业技能，请考虑聘请AI 开发人员。他们的专业知识可以显著增强您的 AI 项目的功能，确保您的公司充分利用 AI 技术的潜力。