最适合开发人工智能的编程语言有哪些

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近年来，人工智能正在不断释放科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，深刻改变着人类生产生活方式和思维方式，推动社会生产力整体跃升。什么是AI？它将为我们带来哪些价值？我们陆续为大家分享AI科普系列文章。后续更新敬请关注！

人工智能技术的提升不仅为企业的运营带来了效率，而且为人民的生活带来了便利。迄今为止，人工智能已实现了生物识别智能、自动驾驶汽车和人脸识别等项目。

像大多数软件应用程序的开发一样，开发人员也在使用多种语言来编写人工智能项目，但目前还没有任何一种完美的编程语言可以完全速配人工智能项目。

编程语言的选择往往取决于对人工智能应用程序的期望功能。关于最佳人工智能编程语言的“争论”从未停止，今天我们将为大家分享最适合人工智能开发的5种常用编程语言，看一看你会哪一个呢？

第一名毫无疑问是Python。尽管Python的某些特性在不同程度上有所缺陷。但如果你正在从事AI工作，你必定会在某些时候用到Python。Python中可用库的数量是其他语言所无法企及的。

作为Python的一个扩展程序库，NumPy的重要性和普遍性日趋增强，以至于几乎成为了张量运算的标准API。基于NumPy，Pandas可将R强大而灵活的数据框带入Python。对于自然语言处理，你还可以使用久负盛名的NLTK和快如闪电的SpaCy。

对于机器学习，有经过实战检验的Scikit-learn。当谈到深度学习时，当前所有的库都是在Python上首先实现的项目。

(在LiveEdu上，一位德国的AI开发者教大家如何使用Python开发两个简单的机器学习模型。）

Python是人工智能研究的前沿语言，它是拥有最多机器学习和深度学习框架的语言，也是目前AI研究者几乎都掌握的一种语言。

JVM系列语言也是AI应用开发的绝佳选择。

无论是自然语言处理、张量运算还是完整的GPU加速深度学习堆栈，你都可以使用大量的库来管理流水线的各个部分。此外，你还可以轻松访问ApacheSpark和ApacheHadoop等大数据平台。

Java是大多数企业的通用语言。Java8和Java9为我们提供了新的语言结构，这使得你在编写Java代码时，其体验不再像过去那样“糟糕”。

使用Java编写人工智能应用可能会略感枯燥，但它确实是你完成工作的好帮手，并且你可以基于所有现成的Java基础架构来开发、部署和监视。

在开发AI应用时，C/C可能不会成为你的首选，但如果你在嵌入式的环境中工作，且无法承受Java虚拟机或Python解释器所带来的开销，那么C/C就是你最好的选择。

你可以从下列方法中选择一个最适合你的：

•扎进堆栈底部，使用CUDA等库来编写自己的代码，这些代码将直接在GPU上运行；

•你也可以使用TensorFlow或Caffe以访问灵活的高级API。

当然，后者还支持你导入数据科学家用Python写的模型，然后以C/C级别的速度在生产环境中运行它们。

Java是一种直译式脚本语言，是一种动态类型、弱类型、基于原型的语言，内置支持类型。

众所周知，谷歌于2018年发布了TensorFlow.js。TensorFlow.js是一个开源的基于硬件加速的Java库，用于训练和部署机器学习模型。

TensorFlow.js是一个WebGL加速库，支持你在Web浏览器中训练和运行机器学习模型。它还包括KerasAPI以及加载和使用在常规TensorFlow中训练过的模型的功能。这可能会吸引大量的JS开发者涌入AI领域。

虽然Java目前能够访问的机器学习库，与其他语言相比有所局限，但在不久的将来，开发者在网页中添加神经网络就和添加React组件或CSS属性一样简单。

为在各种环境中都尽可能获得最好的计算性能，Tensorflow.js目前已经实现了纯Java或WebGL的客户端，以及Nodejs服务器端三种后端计算环境。同时，Tensorflow.js还支持对已有模型的再训练，帮助用户定制符合自己业务需求的模型。

R在这份榜单中排名最末，且看上去将会越来越没落。R是数据科学家较为喜欢的一种编程语言。但是，其他程序员在第一次接触R时会感到有些困惑，因为它采用了以数据框为中心的方法。

如果您有一组专门的R开发者，那么将R与TensorFlow、Keras或H2O搭配使用，进行研究、原型设计和实验是有一定意义和价值的。

但基于性能和操作方面的考虑，这里不建议大家将R用于生产。

虽然你可以写出能在生产服务器上部署的高性能R代码，但将这种用R语言编写的原型重新编码为Java或Python应该会更容易。

语言是与人工智能对话的基本条件，想要驾驭人工智能，我们还需要进行不断的磨练。以上的五种编程语言你掌握了几种呢？不想成为未来世界的文盲就赶快学习和行动起来吧！

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