【IT168 評論】人工智慧技術的提升不僅為企業的運營帶來了效率，而且為人民的生活帶來了便利。迄今為止，人工智慧已經實現了生物識別智能、自動駕駛汽車和人臉識別等等項目。
就像大多數軟體應用程式的開發一樣，開發人員也在使用多種語言來編寫人工智慧項目，但是現在還沒有任何一種完美的程式語言是可以完全速配人工智慧項目的。程式語言的選擇往往取決於對人工智慧應用程式的期望功能。關於最佳人工智慧程式語言的爭論從未停止，所以本文就來比較5種人工智慧項目最常用的程式語言，並列出它們的優缺點。
Python
由於其語法，簡單性和多功能性，Python成為開發人員最喜歡的人工智慧開發程式語言。Python最打動人心的地方之一就是便攜性，它可以在Linux、Windows、Mac OS和UNIX等平臺上使用。允許用戶創建交互式的、解釋的、模塊化的、動態的、可移植的和高級的代碼。
另外，Python是一種多範式程式語言，支持面向對象，過程式和功能式編程風格。由於其簡單的函數庫和理想的結構，Python支持神經網絡和NLP解決方案的開發。
優點
Python有豐富多樣的庫和工具。
支持算法測試，而無需實現它們。
Python的面向對象設計提高了程式設計師的生產力。
與Java和C ++相比，Python的開發速度更快。
缺點
習慣使用Python來編寫人工智慧程序的程式設計師很難適應其它語言的語法。
與c++和Java不同的是，Python需要在解釋器的幫助下工作，這就會拖慢在AI開發中的編譯和執行速度。
不適合移動計算。
C ++
優點
c++是最快的計算機語言，如果你的人工智慧項目對於時間特別敏感，那麼C++是很好的選擇，它提供更快的執行時間和更快的響應時間(這也是為什麼它經常應用於搜尋引擎和遊戲)。此外，c++允許廣泛使用算法，並且在使用統計人工智慧技術方面是有效的。另一個重要的因素是c++支持在開發中重用代碼。
C ++適用於機器學習和神經網絡。
缺點
多任務處理不佳; C ++僅適用於實現特定系統或算法的核心或基礎。
它遵循自下而上的方法，因此非常複雜。
Java
Java也是一種多範式語言，遵循面向對象的原則和一次寫入讀取/隨處運行(WORA)的原則。它是一種AI程式語言，可以在任何支持它的平臺上運行，而無需重新編譯。
在各種項目的開發中，Java都是常用語言之一，它不僅適用於NLP和搜索算法，還適用於神經網絡。
Lisp
優點
Lisp是一門計算機程式語言，是繼Fortran之後的第二古老的程式語言。隨著時間的推移，LISP逐漸發展成為一種強大的、動態的編碼語言。
有人認為Lisp是最好的人工智慧程式語言，因為它為開發人員提供了自由。在人工智慧中使用Lisp，因其靈活性可以快速進行原型設計和實驗，當然這也反過來促進Lisp在AI開發中的發展，例如，Lisp有一個獨特的宏系統，有助於開發和實現不同級別的智能。
與大多數人工智慧程式語言不同，Lisp在解決特定問題時更加高效，因為它適應了開發人員編寫解決方案的需求，非常適合於歸納邏輯項目和機器學習。
缺點
很少有開發人員熟悉Lisp編程。
作為一種較古老的程式語言，Lisp需要配置新的軟體和硬體來適應它的使用。
Prolog
Prolog也是古老的程式語言之一，與Lisp一樣，它也是人工智慧項目開發的常用語言，擁有靈活框架的機制，它是一種基於規則和聲明性的語言，包含了決定其人工智慧編碼語言的事實和規則。
Prolog支持基本的機制，例如模式匹配、基於樹的數據結構和人工智慧編程的自動回溯。除了在人工智慧項目中廣泛使用外，Prolog還用於創建醫療系統。