人工智慧用什麼程式語言

自從，AlphaGo打遍天下棋手無對手，人工智慧的風頭就一直無人能及。在剛剛過去的IT領袖高峰會上，BAT三位大佬都看好人工智慧的未來發展。今年年初，百度就做了一個大動作，在醫療方面押寶人工智能，所以在這次峰會上李彥宏也發聲稱互聯網是道開胃菜，人工智能才是主菜。

人工智慧是一個很廣闊的領域，許多程式語言都可以用於人工智慧開發，所以很難說人工智慧必須用哪一種語言來開發。選擇多也意味著會有優劣之分，並不是每種程式語言都能夠為開發人員節省時間及精力。所以我們整理了5種比較適用於人工智慧開發的程式語言，希望能對你有幫助。

Python

Python由於簡單易用，是人工智慧領域中使用最廣泛的程式語言之一，它可以無縫地與資料結構和其他常用的AI演算法一起使用。

Python之所以時候AI項目，其實也是基於Python的很多有用的函式庫都可以在AI中使用，如

Numpy提供科學的計算能力，Scypy的高階計算和Pybrain的機器學習。

另外，Python有大量的線上資源，所以學習曲線也不會特別陡峭。

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Java

Java也是AI專案的一個很好的選擇。它是一種物件導向的程式語言，專注於提供AI專案上所需的所有高級功能，它是可移植的，並且提供了內建的垃圾回收。另外Java社群也是一個加分項，完善豐富的社群生態可以幫助開發人員隨時隨地查詢和解決遇到的問題。

對於AI專案來說，演算法幾乎是靈魂，無論是搜尋演算法、自然語言處理演算法或神經網絡，Java都可以提供一種簡單的編碼演算法。另外，Java的擴充性也是AI專案必備的功能之一。

Lisp

Lisp因其出色的原型設計能力和對符號表達式的支持在AI領域嶄露頭角。 LISP作為因應人工智慧而設計的語言，是第一個聲明式系內函數式程式設計語言，有別於命令式系內過程式的C、Fortran和物件導向的Java、C#等結構化程式設計語言。

Lisp語言因其可用性和符號結構而主要用於機器學習/ ILP子領域。著名的AI專家彼得·諾維奇（Peter Norvig）在其《Artificial Intelligence: A modern approach》一書中，詳細解釋了為什麼Lisp是AI開發的頂級程式語言之一，有興趣的朋友可以自行查看。

Prolog

Prolog與Lisp在可用性方面旗鼓相當，據《Prolog Programming for Artificial Intelligence》一文介紹，Prolog一種邏輯程式語言，主要是對一些基本機制進行編程，對於AI編程十分有效，例如它提供模式匹配，自動回溯和基於樹的資料結構化機制。結合這些機制可以為AI專案提供一個靈活的框架。

Prolog廣泛應用於AI的 expert系統，也可用於醫療專案的工作。

C

C 是世界上速度最快的程式語言，其在硬體層面上的溝通能力使開發人員能夠改進程式執行時間。 C 對於時間很敏感，這對於AI專案是非常有用的，例如，搜尋引擎可以廣泛使用C 。

在AI專案中，C 可用於統計，如神經網路。另外演算法也可以在C 被廣泛地快速執行，遊戲中的AI主要用C 編碼，以便更快的執行和回應時間。

總結：

其實為人工智慧AI專案選擇程式語言，其實很大程度上都取決於sub-field，對於程式設計語言的選擇要從大局入手，不能只考慮部分功能。在這些程式語言中，Python因為適用於大多數AI sub-field，所以漸有成為AI程式語言之首的趨勢，而Lisp和Prolog因其獨特的功能，所以在部分AI專案中卓有成效，地位暫時難以撼動。而Java和C 的自身優勢將在AI專案中持續保持。

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