哪些编程语言在推动人工智能发展？

在整个讨论中，我们将在Python、Java、C++、Lisp和Prolog之间进行权衡。这些是用于创建AI应用程序的事实上的编程语言。

人工智能驱动现代移动应用程序中的每个虚拟语音助手。这个行业在即将到来的未来有发展和繁荣的潜力。

为什么Python更适合人工智能？

Python不需要编译，可以直接在机器上运行。它由模拟器或虚拟机在它理解的本机机器语言之上“解释”。Python是高级的，使用布尔表达式，处理复杂的算术，变量、对象和数组。它包括面向对象的范式，命令式、函数式和过程式。它提供CPython作为开源IDE。

Python具有预构建的库，例如用于科学计算的Numpy、用于高级计算的Scipy和用于机器学习的Pybrain。它通过论坛和教程提供全面的支持。它独立于平台并适应各种平台、面向对象的方法和IDE。

Python使用NumPy、Pandas、Scikit-learn、iPython Notebook和Matplotlib等包来启动AI项目；AI库，AIMA、pyDatalog、SimpleAI、EasyAi等。用于机器学习的Python库，PyBrain、MDP-Toolkit、Scikit-learn和PyML。

Python利用NLTK库语言数据和文档进行自然语言处理和文本分析的研究和开发，并带有适用于Windows、Mac OSX和Linux的发行版。

C++和Java是Python的接近替代品。它具有简单的语法、可读性、复杂机器学习算法的快速测试、Jupyter Notebooks、Google Colab等协作工具。

为什么Java更适合人工智能？

Java易于调试、附带打包服务、简化大型项目、以图形方式表示数据并带来更好的用户交互。它带有“Swing”和“SWT（标准小部件工具包）”；Java工具使图形和界面看起来既吸引人又复杂。

为什么Lisp更适合人工智能？

'Lisp'支持使用符号进行顽强计算的软件的实现。它支持：

(1)多个符号，

(2)符号表达，以及

(3)计算

“Lisp”解决了细节问题并显示了AI编程的灵活性。

为什么C++更适合人工智能？

C++适用于人工智能和机器学习，因为它具有深度学习库。C++比Python运行得更快。因此，人工智能开发公司将其用于具有多个数组计算的程序。C++在AI编程方面的表现优于Python。它是一种静态类型语言，在运行时没有打字错误。它创建了更紧凑和更快的运行时代码。

为什么R更适合人工智能？

“R”有助于创建包含数学符号和公式的“出版质量图”。它是一种通用编程语言，具有许多用于机器学习的包，如RODBC、Gmodels、Class和Tm。所有这些包都使得ML算法的实现更容易破解与业务相关的问题。

综上所述

由于熟练的开发人员的可用性，一些编程语言更可取。这些性能优于并促进了紧凑和更快的运行时代码。我们希望此插图能够指导您选择最具动态性的AI编码语言，以实现更简单的功能。此外，寻找能够在任何平台上运行而不会在特定配置上浪费时间的编程语言。GPU计算能力的提高导致了库的创建。机器学习工作负载的更多实际计算卸载到GPU，从而带来性能优势。此外，寻找一种代码简单的语言，它能够实现：(1)自然的ETL过程，(2)更快的开发以更快地实现。