人工智能这一术语起源于20世纪中叶,尽管有了多年的发展,但在过去的十年才被开发人员将人工智能技术用在应用程序的开发中。

编程语言是人工智能开发项目的支柱,因为它们可以帮助软件开发人员创建创新的人工智能解决方案,而无需学习专业人士用来相互交流的高度专业化的语言。

本文将介绍一些最适合人工智能的编程语言,以及它们的重要性。

以下是一些适合人工智能的优秀编程语言:

Python非常适合人工智能,因为它具有强大的数据科学和机器学习的能力。它的计算优雅性和可读性使其成为数据科学家的首选,他们可以使用它来分析甚至大量复杂的数据集,而不必担心计算速度。

Python拥有大量与人工智能相关的软件包列表,例如PyBrain、NeuralTalk2和PyTorch。虽然TensorFlow现在比PyTorch使用更广泛,但由于其最近发布的独特功能,它的普及率可能会在几年内与PyTorch相同。

除了用于深度学习网络的GPU加速之外,这些还包括可变精度。其最新版本还为用户提供多设备支持。最终,Python比C  或Java更容易学习,因此也会受到初学者的青睐。它也是专业人士使用的最流行的语言之一。

由于开发人员不断添加新库或升级现有库,因此它在开发方面并不落后于其他语言;通常情况下,他们在从事专业项目的同时为企业带来一些优势。

此外,假设用户已经了解C  或Java,但不太熟悉神经网络或深度学习方法。在这种情况下,由于仅Numpy库中就有830多个类,可以轻松选择所需的内容。

将Python用于人工智能的好处:

R是一种开源编程语言,支持统计分析和科学计算。R编程语言证明有助于生成交互式图形和其他高级可视化。它的设计可以处理所有类型的数据分析,从简单的线性回归到复杂的3D模拟。任何人都可以使用R。

作为一种编程语言,R的设计从统计计算到机器学习技术。R具有面向对象编程、高度可扩展性、内存高效的不间断计算、全面的功能、庞大的用户群,被广泛用于预测。

将R用于人工智能的好处:

Java被认为是当今最受欢迎的编程语言之一。凭借其面向对象的特性,Java可以让用户毫不费力地快速完成任务;由于Java对并发的内置支持,因此很容易在Java中使用单线程和多线程功能。

用户可以将许多编程语言(例如Rubyon Rails、Python和Node．js)与Java结合使用,因为它们都提供了与之配合使用的综合框架。

由于Java是当今最流行的编程语言之一,如果用户在当前或未来的愿望涉及使用人工智能解决方案,应该考虑学习如何使用Java。

将Java用于人工智能的好处:

LISP最初创建于1958年,是一种函数式编程语言,这意味着其中的一切都是一个表达式。换句话说,每一行代码都做某事。一开始听起来可能有点复杂,但是因为可以编写一个函数实现想做的任何事情,所以理解和构建LISP语法要比从头开始学习一门全新的语言更简单。

因此,如果已经有编程经验(甚至是Python或C  )学习LISP对一些人来说将很容易。即使不了解Java或JavaScript以外的任何语言,也有在线资源可以帮助开始使用函数式语言。

将LISP用于人工智能的好处:

Prolog是一种声明式编程语言,可以在其中描述要实现的目标而不是如何实现。在Prolog中,知识由事实和规则表示。事实是关于对象的陈述,例如Jim有两个孩子或最喜欢的数字是8。

规则描述了用户何时可以从现有事实推断出新事实,例如,如果一个人有多个孩子,则此人有两个以上孩子。这是一种人工智能方法,可以让程序员在算法上花费更少的时间,而将更多的时间花在思考目标上。

将Prolog用于人工智能的好处:

C  是一种流行的通用编程语言。它是一种高级语言,由贝尔实验室的Bjarne  Stroustrup领导的计算机科学家团队开发。它可以在Windows、Linux、Mac  OSX操作系统以及智能手机和平板电脑等移动设备上运行。C  已被用于开发游戏、应用程序和图形程序。

它习惯于创建许多其他软件程序,包括那些设计用于人工智能技术的软件程序。但是,由于其复杂性和缓慢的开发速度,它不适用于图形用户界面(GUI)设计或快速原型设计等任务。

将C  用于人工智能的好处:

Haskell是一种纯粹基于函数的语言,这意味着所有表达式都被评估为只产生一个值。由于它没有变量,Haskell大量依赖递归来创建其代码,但有一些可变类型,特别是列表和数组。

它使Haskell成为开发复杂算法的理想选择,这些算法在达到最终结果之前依赖于几个步骤。其语法可能令人不太适应,因为它使用布局将代码组织成行,并在其末尾使用分号而不是缩进符。

Haskell更令人兴奋的特性之一是它的类型系统。它没有空值,这不能在变量中存储任何东西,也不能将任何东西作为参数传递。

将Haskell用于人工智能的好处:

JavaScript是一种广泛使用的编程语言,对人工智能至关重要,可以帮助用户构建从聊天机器人到计算机视觉的所有内容。由于其灵活性和深厚的开发人员社区,JavaScript已经迅速成为人工智能最受欢迎的语言之一。

自从1995年创建JavaScript以来,已经使用它编写了许多类似人类的行为,例如面部识别和艺术生成程序。随着企业继续远离遗留系统,JavaScript仍将是任何希望深入了解人工智能的人的基本技能。

将JavaScript用于人工智能的好处:

人工智能是一个热门的研究领域,而Julia可以很好地利用这一兴趣。Jeff Bezanson、Stefan Karpinski、Viral  B．Shah和他们的团队从头开始构建该语言并考虑到数值性能,并且它几乎可以在任何操作系统上运行。它也非常容易学习,使用了许多已经知道的常见编码概念,比如循环和条件语句。

Julia的开发环境目前并不理想,工具可以使用一些工作,但随着越来越多的人围绕编程语言构建工具,它会随着时间的推移变得更好。

将Julia用于人工智能的好处:

总之,可以使用多种编程语言来开发人工智能。但没有一种语言在所有方面都擅长。一些专注于开发速度,一些具有概率模型的天然优势,而另一些则与现有软件更好地集成。

理想的选择取决于用户尝试构建的内容以及到达那里所需的时间。

回答:在设计和实施人工智能和机器学习程序时,有两个因素在起作用:首先,使用的是哪种算法;其次,它是用什么语言编写的。

为应用程序选择一种算法并不难,只有少数可供选择。问题是这些算法中的每一个都需要各自的计算机语言。

因此,假设选择了一种称为Deep Q  Learning的算法。要编写这一程序,必须知道如何使用Java、Python、JavaScript或C  进行编码——如果决定为GPU操作与数据分析操作做一些不同的事情,那么可能不止这些语言中的一种。

如今有100多种算法,每种算法都有自己的语言,也各有优缺点。例如,只有少数优秀的深度学习平台可用,但有几十种决策树算法或启发式算法。

回答:R和Python是人工智能、机器学习和数据分析的标准编程语言。如果从人工智能和机器学习开始,用户很可能会采用这两种语言,并且必须选择一种语言。

这两种语言有几个共同点:

那么应该选择哪一个呢?这是它们的方式比较。

回答:根据Statista公司的调查,2021年的编程语言包括:

除此之外,Node．js、TypeScript、C#、Shell和C  均跻身全球开发者使用的前10名编程语言。

原文标题:The Best Programming Languages for AI,作者:Devesh Chauhan

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来源:51CTO李睿