如果各位想在人工智能 (AI) 领域工作，我们将需要扎实的编程技能。

我们如何开始？哪种编程语言最适合人工智能？从哪些编程语言开始，它们都有什么样的特性？

下面我就在本文中列出人工智能中流行编程语言详细描述，包括这些语言不同的特征、优缺点等解释说明。

何为人工智能？

在计算机科学与技术领域，人工智能是最令人兴奋和充满活力的领域之一。就业市场也处于最热门的时期。AI致力于开发智能的计算机系统，创建一个可以独立学习和完成任务的计算机系统就是它的全部意义和价值所在。

和AI类似，机器学习 (Machine Learning) 关注的是用于使用计算机系统“学习”如何执行特定活动，预测特定结果的策略，而无需为其明确编码。

人工智能开发的最佳编程语言

以下是用于创建 AI 的流行编程语言，以及每种编程语言的说明。

Python

最受欢迎的人工智能编程语言是Python，它也是目前这个星球上最流行的语言之一。

它有着完整的内置数据结构、动态类型和动态绑定，作为脚本或胶水语言将现有组件绑定在一起，对于快速应用程序开发和应用都极具吸引力。

从概念上讲，Python 是一种通用的、动态语义的、解释型编程语言。

是什么让 Python 有利于 AI：

1. 得益于全面的数据分析和操作库（比如 Pandas），它使数据处理变得更加简单。

2. TensorFlow 和 Keras 是Python包含的机器学习库的两个流行示例。

3. 它还有可靠的计算和科学库，如 Scikit-Learn 和 NumPy。

4. 有 Raspberry Pi、CircuitPython 和 MicroPython 等更多领域的应用，甚至微控制器也可以使用Python进行编程。

Julia

Julia 是一种相对较新（于 2012 年发布）的语言，它有出色、快速且灵活的计算式语言。有其它计算环境的用户将很快熟悉 Julia 的语法。

是什么让 Julia 适合 AI：

• Julia 速度很快，它的适应能力也很强

• 比如Flux、MLJ、KNet，它有多种成熟的机器学习库。

R  语言

R ，这个语言只有一个字，和C语言有相同之妙。R语言有自己的基金会支持 R 向前快速发展。R语言是一种用于统计计算和图形编程语言，它有一个开放的软件开发环境。

R在近几十年的发展，已经广泛应用于政府统计、数据挖掘以及统计软件和数据分析的创建，它也已经成为统计学家的通用语言。

根据对数据挖掘者的调查、开发者之民意调查以及对科学文献数据库的分析，R 在全球拥有约 200 万以上活跃用户群。

为什么 R 语言对 AI 有帮助：

• 在设计它时考虑了统计学家（不像 Python是被设计为一种通用语言）的角色；

• 人工智能的发展可能会受益于它的各个方面，包括时间序列分析、分类、聚类以及线性/非线性建模。

Java

Java 是一种灵活而强大的编程语言，使开发者能够构建可靠、高性能的程序。

Java 的哪些特性有利于 AI：

• 快速、可靠，并提供出色的工具支持

• 它在多个关键任务应用程序中进行了测试

• 它可以应用于桌面和移动应用程序（使用 Android Studio）。

开发 AI 时避免使用哪些编程语言？

虽然这些语言可能有它们的用途，但它们对人工智能没有任何帮助。

一种古老的语言COBOL，它是在 50 年代和 60 年代开发的。它实际上并不适合任何其他用途，因为它仅用于公司内部目标。

另一种古老的语言FORTRAN于 1957 年首次发布。它与 COBOL 语言类似，它是为与科学和工程相关的应用程序而创建的，并不适用于其他东西。

70 年代的程序员们见证了 Pascal 编程语言的诞生，该语言除了在学术界之外基本上已经过时了。Python 等较新的编程语言也取代了对初学者友好的语言 Basic等语言。

用于 AI 开发的最佳语言有哪些共同点？

用于创建 AI 的顶级编程语言有一些共同特征：

1. 都是高级语言，所以它们很容易学习和编写代码。

2. 可以利用他们多样化的库和框架生态系统来构建 AI。

3. 可以在线获得大量信息和支持，它们在 AI 世界中都经常使用。

如果我想学习如何构建 AI，我应该首先做什么？

如果各位朋友刚刚起步，我建议你从 Python 开始。它是用于创建 AI 的最广泛使用的语言，学习它并不难。

后续如果需要，你可以在学习 Python 后再切换到另一个编程语言。