成为AI开发者的十大编程语言

成为AI开发者的十大编程语言

人工智能(AI)在停滞不前多年之后，目前正处于高速发展时期。AI不仅给科技界，更给整个世界带来了一场革命，它仍在崛起，并有望达到人类的智能。近年来，随着对AI技术人才的需求不断增加，AI的职业道路，已经成为许多对数据科学和软件工程感兴趣的人颇具吸引力的发展选项。AI开发人员所需的编程语言有哪些？如果你想从事这项“钱”途无限的工作，你从哪里开始？以下是成为AI开发者的十大编程语言，可以供你参考。

Python是一种解释型语言，它通过一个解释器将代码转换成计算机处理器能够理解的语言。由于简单易用，Python理应有机会成为AI开发者编程语言的第一名。Python的语法非常简单，可以很快学会。实现AI算法非常简单。Python凭借其对反直觉的支持和预构建的库（如NumPy、Pandas、Pybrain和SciPy）在市场上一直处于领先地位，这些库有助于加速AI的开发。

Java是一种由多个库支持的高度通用、健壮和透明的语言。自从1995年第一次出现以来，它在市场上已经看到了巨大的增长。Java也非常用户友好，易于调试，并且可以在各种平台上运行，而无需进行额外的重新编译。Java代码可以通过其虚拟机技术在任何Java支持的平台上运行。AI确实与搜索算法、遗传编程和人工神经网络有很大关系，这使得它成为AI开发者编程语言的理想选择之一。

Julia是一种高级、高效、动态的编程语言。虽然它是一种通用语言，可以用来编写任何应用程序。但它的许多特性非常适合AI所要求的数值计算。编程的核心框架包括参数多态性和多调度机制。与上面提到的语言相比，Julia听起来可能不是一个理想的选择。然而，像TensorFlow.jl和Mocha这样的封装器使之为DL（深度学习）提供了极好的支持。

Lisp是AI开发中最古老、最合适的语言之一。它是由AI之父约翰麦卡锡在1958年提出的（这是十大语言中，笔者上学时接触过的唯一一种，我这是有多老？）。它具有成功处理符号数据的能力。Lisp可以表示为计算机程序的数学符号。对于一系列以ML（机器学习）为中心的AI项目中，AI开发人员经常使用Lisp。LISP以其出色的原型功能而闻名，它具有自动无用数据收集和新对象的简单动态开发。

Scala来自JVM（JavaVirtualMachineJava虚拟机）家族，与Java非常相似。Scala在AI领域是一种相对较新的语言。最近有几家公司和初创企业将其纳入了业务中，使其获得了一些成绩。来自世界各地的开发人员都喜欢Scala，因为它提供了许多特性。另外，ScalaNLP、DeepLearning4j等工具可以供他们顺利使用Scala进行AI开发。它非常适合需要多功能性的项目。它融合了函数式和命令式编程模型的优点，同时作为一种强大的工具，有助于创建具有高度竞争力的应用程序。

R是用于统计分析和数据处理的最强大的语言和环境之一。除了作为一种开放源代码和通用语言之外，R还包括几个包，包括RODBC、Gmodels、Class和Tm，这些包也用于机器学习。这些软件包实现机器学习算法非常简单。统计学是ML的基础，而AI和R通常都是围绕统计学展开的。R被认为是类似于流行的统计应用SAS和SPSS。它适用于数据分析、可视化和一般统计。但是，与Python相比，它的通用性较差，但也更加专业化。

Haskell是一种通用的、静态类型的、纯函数式编程语言。它是20世纪90年代创建的非严格语义程序。它在学术界广受欢迎，同时很快就被Facebook和谷歌等商业科技巨头所使用。Haskell被用于研究，因为它支持嵌入式领域语言，在编程语言研究和AI中扮演着重要的角色。不同于Java。Haskell是处理抽象数学的理想工具，因为它使用库来构造有表现力和高效的AI算法。

Rust是一种多范式编程语言，具有安全、高效和安全的并发性。RISC在语法上类似于C++，并且在不使用无用收集的情况下提供了内存安全。在过去的4年里，在StackOverflow的年度开发者调查中，Rust实际上被选为最流行和最受欢迎的语言，填补了其他语言中的空白。新的开源Verona项目还使用了Rust原则，这是一种新兴的语言，可以让微软安全地维护遗留的C和C代码。MozillaResearch将Rust定义为“关注速度、内存安全和并行性的系统编程语言”

Prolog是一种与AI和计算语言学相关的逻辑程序设计语言。高效的模式匹配、基于树的数据结构和自动回溯是这种语言的一些特性。这些特性为编程提供了非常强大和通用的结构。Prolog常用于医学项目以及专家AI系统的制作。

MATLAB是一种专有的多范式编程语言和数值计算环境。对于复杂的数学函数，建议使用Matlab。Matlab提供了Caffe和TensorFlow等AI功能。它可以帮助你将AI融入到整个工作流程中。在某种意义上，即使没有机器学习的知识和经验，你也可以用MATLAB来处理AI。您可以使用应用程序并轻松地使用各种方法。

人工智能是工程学的一个分支，它的最终目的是使计算机智能化，并以智能人的思维方式为目标。每种语言都有其独特的特点和优势。然而，作为一名AI工程师，你必须为你的AI项目选择一种完美的语言，而不是盲目跟风。最好单独学习每种语言，然后了解它们是否对你有利。此外，AI编程语言的选择往往取决于多种重要因素。考虑一下你的业务类型，不管你是刚刚起步还是已经有了一个架构，市场看起来如何，你的客户是谁，你想解决什么问题，你的目标是什么，等等。除此之外，许多解决方案不仅仅依赖于一种技术。所以，不断实验直到你找到理想的语言。