人工智能現在在全世界流行，如果你想進行AI開發，那就先來了解這5種開發AI的最佳語言吧

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　　Python

　　Python語法簡單，功能多樣，是開發人員最喜愛的AI開發編程語言之一，因為它允許開發人員創建交互式，可解釋式性，模塊化，動態，可移植和高級的代碼，這使得它比Java語言更獨特。Python非常便攜，可以在Linux，Windows等多平臺上使用。另外，Python是一種多范式編程語言，支持面向對象，面向過程和函數式編程風格。由于它擁有簡單的函數庫和理想的結構，Python很適合神經網絡和自然語言處理（NLP）解決方案的開發。

　　但是，習慣于Python的開發人員在嘗試使用其他語言時，難以調整狀態使用不同的語法進行開發。與C ++和Java不同，Python在解釋器的幫助下運行，在AI開發中這會使編譯和執行變的更慢，不適合移動計算

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　　C++

　　C ++是最快的計算機語言，它特別適用于對時間敏感的AI編程項目。C ++能夠提供更快的執行時間和響應時間（這就是為什么它經常用于搜索引擎和游戲）。 此外，C ++允許大規模的使用算法，并且在使用統計AI技術方面非常高效。另一個重要因素是由于繼承和數據隱藏，在開發中C ++支持重用代碼，因此既省時又省錢。C ++適用于機器學習和神經網絡。

　　由于C++多任務處理效果不佳，所以僅適用于實現特定系統或算法的核心或基礎。并且C++遵循自下而上的方法，因此非常復雜。

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　　Java

　　Java也是一種多范式語言，遵循面向對象的原則和一次編寫、到處運行（WORA）的原則。Java是一種可在任何支持它的平臺上運行的AI編程語言，而無需重新編譯。

　　除了AI開發，Java也是最常用的語言之一，兼容了C和C ++中的大部分語法。 Java不僅適用于自然語言處理和搜索算法，并且還適用于神經網絡。

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　　Lisp

　　在AI開發中使用Lisp語言，是因為它的靈活性使快速建模和實驗成為可能，這反過來又促進了Lisp在AI開發中的發展。例如，Lisp有一個獨特的宏觀系統，可以幫助探索和實現不同層次的智能。與大多數AI編程語言不同，Lisp在解決特定問題方面效率更高，因為它能夠適應開發人員編寫解決方案的需求。Lisp非常適合于歸納邏輯項目和機器學習。

　　但是，Lisp是計算機編程語言家族中繼Fortran之后的第二種最古老的編程語言，作為一種古老的編程語言，Lisp需要配置新的軟件和硬件以適應在當前環境下使用。很少有開發人員熟悉Lisp編程。

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　　Prolog

　　Prolog也是最古老的編程語言之一，因此它也適用于AI的開發。 像Lisp一樣，它也是主要的AI編程語言。Prolog的機制能夠開發出受開發人員歡迎的較為靈活的框架。Prolog是一種基于規則和聲明的語言，這是因為它具有規定AI編程語言的事實和規則。

　　Prolog支持基本機制，如模式匹配，基于樹的數據結構以及AI編程所必需的自動回溯。除了廣泛應用于AI項目之外，Prolog也應用于創建醫療系統。
 

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