人工智能有潜力彻底改变每个行业。从精准医疗到自动驾驶汽车再到预测分析，人工智能有望将业务创新提升到一个新的水平。拥有正确的编程语言工具包是将人工智能的承诺变为现实的关键。不同的语言已经针对特定的人工智能功能和应用程序进行了优化。在这篇文章中，我们将探讨六个需要了解的选项以及如何决定哪种人工智能编程语言适合您的需求。
1. Python
拥有适用于所有类型机器学习和神经网络的多功能库，Python 已成为领先的通用人工智能编程语言。其一些主要功能包括：
- 易于学习：与 Java 和 Python 等语言相比，需要的代码更少，可以加快开发速度。它的可读语法非常适合初学者。
- 跨平台可移植性：Python 代码可以在所有操作系统上运行，无需重写。这使得产品开发和部署变得灵活。
- 庞大的生态系统：作为最流行的数据科学语言，Python 提供了无限的 AI 软件包和框架。 PyTorch、TensorFlow、Keras 和 scikit-learn 只是其中的几个示例。
主要 Python 用例：对话式 AI 聊天机器人、计算机视觉、预测分析、算法交易模型
2. R
R 深受统计学家和数据科学家的喜爱，它为 AI 洞察提供了开箱即用的强大工具。主要优势包括：
- 统计专业：凭借数据分析 DNA，R 拥有超过 14,000 个专为机器学习量身定制的数据操作、建模和可视化软件包。
- 图形和报告：R 生成出版物质量的图形，非常适合探索发现、仪表板和报告。
- 灵活性：R 的函数式编程范式适合于满足预定义方法之外的自定义 AI 需求。
主要 R 用例：客户细分、销售预测、预测性维护、临床试验分析
3. Java
作为最成熟的企业平台之一，Java 带来了 AI 功能，同时通过以下方式与现有基础设施集成：
- 企业 IT 一致性：Java 干净利落地融入运行业务系统和需要洞察力的软件的技术堆栈中。
- 速度和效率：Java 代码经过编译以优化字节码，与 Python 等解释性语言相比，可实现更快的处理速度。
- DevOps 功能： 成熟持续集成和持续交付 (CI/CD) 生态系统无缝部署更新。
主要 Java 使用案例：实时异常检测、供应链优化、物联网数据分析、反欺诈措施
4.朱莉娅
Julia 专为 AI 和数字计算而构建，通过以下方式将易用性与类似 C 的处理速度结合在一起：
- 高性能 JIT 编译器：Julia 代码的运行速度几乎与 C 语言一样快，但使用的是 Python 等动态代码。这使得复杂模型的训练速度更快。
- GPU 支持：Julia 利用并行图形架构实现闪电般快速的深度学习，不受 Python 全局解释器锁 (GIL) 的阻碍。
- 专为数学而设计：数字类型、数组、矩阵和微积分基元有助于卡尔曼滤波器等复杂的统计 AI 技术。
Julia 的主要用例：定量金融预测、卫星图像分类、通过分子建模发现药物
5. C++
对于延迟和效率都很重要的超高性能人工智能应用程序，C++ 的优势在于：
- 直接硬件访问：作为一种最大限度提高速度的编译语言，C++ 与 GPU 和嵌入式设备的硬件加速无缝集成。
- 代码优化：C++ 比高级语言更接近硬件，可以更好地进行 DevOps 对内存使用等因素的控制。
- 无延迟执行：由于不存在与 Python 和 Java 相关的垃圾收集暂停，因此可以实现实时推理。
顶级 C++ 用例：自动驾驶汽车运动规划、通过计算机视觉进行机械质量控制、医学扫描分析、AR/VR 体验
6.序言
作为最初的人工智能语言之一，Prolog 通过以下方式通过对符号、基于规则的智能的固有支持而脱颖而出：
- 声明式逻辑编程：Prolog代码定义逻辑约束；解释器自动推导出符合规则的结论。
- 内置搜索功能：诸如“什么可以解释症状 X？”之类的查询产生多个按合理性加权的解决方案，无需手动输出。
- 链接推论：Prolog 通过链接先前规则中的推断事实来揭示新的推论。
Prolog 主要用例：专家系统诊断、计算语言学、数据库查询优化、组合求解器。
顶级人工智能编程语言对比分析
最终想法
如今可用的语言种类繁多，公司可以根据自己的具体需求选择多种人工智能编程语言。
不要只是默认使用 Python，而是要规划出您的用例以及性能、集成、分析、效率或推理能力最重要的地方。
针对正确的业务问题选择正确的编程语言将使您能够经济高效地扩展 AI，从而在短期和长期方面具有最高的影响力和投资回报率。对于那些能够熟练地驾驭选项并避免一刀切陷阱的玩家来说，人工智能未来的竞争潜力是光明的。