就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，但是现在还没有任何一种***的编程语言是可以完全速配人工智能项目的。

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***人工智能编程语言的争论从未停止，所以今天Tesra超算网络就来比较5种人工智能项目最常用的编程语言，并列出它们的优缺点。一起来看看吧！

Python

由于其语法，简单性和多功能性，Python成为开发人员最喜欢的人工智能开发编程语言。Python最打动人心的地方之一就是便携性，它可以在Linux、Windows、Mac OS和UNIX等平台上使用。允许用户创建交互式的、解释的、模块化的、动态的、可移植的和高级的代码。

另外，Python是一种多范式编程语言，支持面向对象，过程式和功能式编程风格。由于其简单的函数库和理想的结构，Python支持神经网络和NLP解决方案的开发。

优点

Python有丰富多样的库和工具。

支持算法测试，而无需实现它们。

Python的面向对象设计提高了程序员的生产力。

与Java和C ++相比，Python的开发速度更快。

缺点

习惯使用Python来编写人工智能程序的程序员很难适应其它语言的语法。

与c++和Java不同的是，Python需要在解释器的帮助下工作，这就会拖慢在AI开发中的编译和执行速度。

不适合移动计算。

C ++

优点

c++是最快的计算机语言，如果你的人工智能项目对于时间特别敏感，那么C++是很好的选择，它提供更快的执行时间和更快的响应时间(这也是为什么它经常应用于搜索引擎和游戏)。此外，c++允许广泛使用算法，并且在使用统计人工智能技术方面是有效的。另一个重要的因素是c++支持在开发中重用代码。

C ++适用于机器学习和神经网络。

缺点

多任务处理不佳; C ++仅适用于实现特定系统或算法的核心或基础。

它遵循自下而上的方法，因此非常复杂。

另外想要成为一个优秀的、有能力程序员的话，其实作为一个开发者或者编程学习者，有一个学习的氛围跟一个交流圈子特别重要！这里我要推荐一个C语言c+交流Q群7-4-1-8-1-8-6-5-2，不管你是大牛还是小白，大家都一起成长进步。

Java

Java也是一种多范式语言，遵循面向对象的原则和一次写入读取/随处运行（WORA）的原则。它是一种AI编程语言，可以在任何支持它的平台上运行，而无需重新编译。

在各种项目的开发中，Java都是常用语言之一，它不仅适用于NLP和搜索算法，还适用于神经网络。

Lisp

优点

Lisp是一门计算机编程语言，是继Fortran之后的第二古老的编程语言。随着时间的推移，LISP逐渐发展成为一种强大的、动态的编码语言。

有人认为Lisp是***的人工智能编程语言，因为它为开发人员提供了自由。在人工智能中使用Lisp，因其灵活性可以快速进行原型设计和实验，当然这也反过来促进Lisp在AI开发中的发展，例如，Lisp有一个独特的宏系统，有助于开发和实现不同级别的智能。

与大多数人工智能编程语言不同，Lisp在解决特定问题时更加高效，因为它适应了开发人员编写解决方案的需求，非常适合于归纳逻辑项目和机器学习。

缺点

很少有开发人员熟悉Lisp编程。

作为一种较古老的编程语言，Lisp需要配置新的软件和硬件来适应它的使用。

Prolog

Prolog也是古老的编程语言之一（可能有些伙伴没有接触过），与Lisp一样，它也是人工智能项目开发的常用语言，拥有灵活框架的机制，它是一种基于规则和声明性的语言，包含了决定其人工智能编码语言的事实和规则。

Prolog支持基本的机制，例如模式匹配、基于树的数据结构和人工智能编程的自动回溯。除了在人工智能项目中广泛使用外，Prolog还用于创建医疗系统。