最佳人工智能编程语言_ai的编程序言是什么

关键点

1. Python 已成为领先的 AI 编程语言之一，因其简单性、丰富的库和强大的社区支持而受到重视，是初学者的绝佳起点。

2. R 和 Julia 分别因其在统计分析和高性能数值计算方面的专业能力而受到关注，可满足人工智能开发的特定需求。

3. 虽然 C++ 和 Java 等传统语言仍然适用于性能密集型应用程序，但新兴语言和平台提供了新的可能性，强调了根据项目的特定要求和开发人员的专业知识选择语言的重要性。

什么是人工智能？

人工智能是计算机科学领域最令人着迷且发展最快的领域之一。它正在改变我们周围的世界。而且，人工智能的就业市场非常火爆（参见Gartner 预测）。

人工智能旨在创建智能计算机系统。本质上，它是创建可以自行学习和工作的计算机系统的过程。

另一方面，机器学习(ML) 涉及所使用的方法和技术，以便计算机系统可以“学习”如何执行某些任务，甚至预测某些结果，而无需明确编程。

人工智能简史

“人工智能”一词最早由计算机科学家约翰·麦卡锡于 1956 年提出，当时人工智能研究领域刚刚成为一门学科。此后的几年里，人工智能经历了几波乐观浪潮，随后是失望和资金流失（被称为“人工智能寒冬”），随后是新方法、成功和新的资金。

在人工智能发展的大部分历史中，它被划分为多个子领域，这些子领域之间往往无法相互沟通。这些子领域基于技术考虑，例如特定目标、应用领域（如医学和机器人技术）和/或特定实现方法（如符号计算和联结主义）。

人工智能研究的传统问题（或目标）包括：

• 推理
• 知识表示
• 规划
• 学习
• 自然语言处理
• 感知（计算机视觉）
• 移动和操纵物体（机器人技术）

当今和未来的人工智能

如今，人工智能的用途十分广泛，从支持 Siri 和 Alexa 等虚拟助手，到自动驾驶汽车和预测分析等更复杂的应用。

在可预见的未来，通用人工智能（AGI，又称强人工智能、全人工智能或通用智能行为）仍然是该领域的长期目标之一，常见的方法包括统计方法、计算智能和传统的符号人工智能。

最适合人工智能开发的编程语言

以下是人工智能开发中最流行的语言及其主要功能。

Python

Python是最流行的人工智能编程语言，它是最热门的语言之一，而且易于学习！

Python是一种具有动态语义的解释型高级通用编程语言。它的高级内置数据结构与动态类型和动态绑定相结合，使其非常适合快速应用程序开发(RAD)，以及用作将现有组件连接在一起的脚本或粘合语言。

Python 的主要特点：

• 它具有简单、易学的语法，强调可读性（从而降低了程序维护的成本）。
• 它支持模块和包（鼓励程序模块化和代码重用）。
• 它具有广泛的标准库（以源代码或二进制形式免费提供给所有主要平台）。

Python 对 AI 有何优势：

• 它拥有一套丰富的数据分析和操作库，例如Pandas，可以轻松处理数据。
• 它有许多专门用于机器学习的库，例如TensorFlow和Keras。
• 它具有可靠的科学和计算库，例如scikit-learn和NumPy。
• 它甚至可以用于通过MicroPython、CircuitPython和Raspberry Pi等项目对微控制器进行编程。

示例项目：

• 项目： TensorFlow 和 Keras ，描述：由 Google 开发的用于机器学习和深度学习的开源库。可用于从语音/图像识别到药物研发等各种应用。

如果您刚开始学习 Python，那么值得阅读Austin Bingham 和 Robert Smallshire 合著的《Python 学徒》一书，以及SitePoint 上的其他 Python 书籍和课程。

R

 R是一种用于统计计算和图形的编程语言和免费软件环境，由R 统计计算基金会支持。

R 语言是统计学家们的通用语言，因为它广泛用于官方统计（参见uRos2020和uRos2022），也用于数据挖掘以及开发统计软件和数据分析。民意调查、数据挖掘人员调查和学术文献数据库研究表明，R 在全球拥有约 200 万活跃用户群。

R 的主要特点：

• 它有一套用于数据处理、计算和图形显示的综合软件设施。
• 它具有有效的数据处理和存储功能，为数组、列表、向量和矩阵的计算提供了各种各样的运算符。
• 它提供了广泛的图形设施用于数据分析和显示，可以直接在计算机上或硬拷贝设备上进行 - 包括基于 Web 的交互式界面，例如Shiny。
• 它是一种完善、简单且一致的编程语言，包括条件、循环、用户定义的递归函数和输入/输出功能（包括与关系数据库的连接）。

为什么 R 对 AI 有利：

• 它是专门为统计学家设计的（与作为通用语言设计的 Python 不同）。
• 它具有许多对人工智能开发有用的特性，例如线性和非线性建模、时间序列分析、分类和聚类。

示例项目：

• 项目： Microsoft R Server
  • 描述：用于运行和管理 R 工作负载的企业级服务器，用于大数据分析，包括机器学习项目。

Julia

Julia是一种相对较新的（2012 年推出）用于技术计算的高级、高性能动态编程语言，其语法为其他技术计算环境的用户所熟悉。

Julia的主要特点：

• 它是为高性能数值和科学计算而设计的。
• 它易于使用和学习。
• 它可以直接调用 C 和 Fortran 库（无需编写包装器或接口代码）。
• 它可以用于并行和分布式计算。
• 它带有广泛的标准库，包括微分方程、优化和机器学习。

Julia 对 AI 有何优势：

• 除了速度快之外，Julia 还非常灵活（这使得可以轻松快速地尝试不同的模型）。
• 它拥有许多完善的机器学习库，例如Flux、MLJ和KNet。

示例项目：

• 项目： Celeste
  • 描述：该项目旨在对可见宇宙进行分类，处理斯隆数字巡天计划的 PB 级数据。展示了 Julia 的高性能科学计算能力。

C++ 和 C

C++是一种通用编程语言，偏向于系统编程，设计时充分考虑了可移植性、效率和使用灵活性。C++ 的主要竞争对手是微软的C#，两者的语法非常相似，但提供了一些额外的功能和优势，例如更易于管理的内存模型以及开箱即用的LINQ （语言集成查询）支持等。

C++ 还被广泛应用于计算机图形学、图像处理和科学计算等广泛领域。同样，C# 也被用于开发 3D 和 2D 游戏以及工业应用。

C++ 和 C# 的主要特性：

• 它们都是面向对象的，支持使用类、对象和继承进行数据抽象。
• C++ 是一种编译语言，这意味着它可以直接转换为可以在计算机上运行的机器代码。C# 是一种托管语言，在虚拟机上运行，​​这使得它可以跨不同平台移植。
• C++ 比 C# 提供了更多的内存管理控制，但这也意味着出现错误的空间更大。

为什么 C++ 和 C# 适合 AI？

• 这两种语言在游戏开发中被广泛使用，并且许多游戏都使用了 AI。
• 由于它们都是编译语言并且在必要时提供低级控制，因此它们都具有高性能。
• C# 拥有来自Visual Studio 的广泛可用库和工具支持。

示例项目：

• 项目：虚幻引擎中的游戏 AI（C++）
  • 描述：广泛用于游戏开发的虚幻引擎利用 C++ 实现其 AI 功能，包括在复杂环境中的寻路和决策。
• 项目： Microsoft 认知工具包 (C#)
  • 描述：一种深度学习框架，用于训练算法像人脑一样思考，应用于语音识别和搜索相关性等领域。

Java

 

Java是一种多功能且功能强大的编程语言，可帮助开发人员创建强大、高性能的应用程序。

Java的主要特点：

• 它是面向对象的（支持封装、继承和多态性）。
• 它与平台无关（字节码可以在任何具有 Java 虚拟机的平台上运行）。
• 它是静态类型的（确保编译时的类型安全）。
• 它有一个大型的标准库。
• 它支持异常处理（有助于妥善管理错误和异常情况）和多线程（允许并发执行程序的多个部分）。

Java 对 AI 有利的原因如下：

• 它速度快、可靠，并具有强大的工具支持（可以轻松、快速、高效地开发复杂的 AI 应用程序）。
• 它用于许多关键任务应用程序，因此经过了实战检验。
• 它可以用于桌面和移动应用程序（使用Android Studio）。

示例项目：

• 项目： Deeplearning4j
  • 描述：一个用于 Java 和 Scala 的开源分布式深度学习库，用于行业中的欺诈检测、文本挖掘和图像识别。

JavaScript：人工智能发展的一股动力

尽管JavaScript起源于 Web 开发，但由于活跃的生态系统和 TensorFlow.js 等强大的框架，它已成为 AI 领域的多面手。作为 Web 浏览器唯一的原生编程语言，JavaScript 使 AI 应用程序能够直接在用户界面中运行，从而促进实时用户交互和数据处理，而无需服务器端计算。

主要特征：

• 多功能性和可访问性：借助 Node.js，JavaScript 将其范围从客户端扩展到服务器端，从而允许在整个开发堆栈中使用统一的语言。

• 框架和库： TensorFlow.js、Brain.js 和 Synaptic 为机器学习、神经网络和深度学习提供了强大的工具，使 Web 开发人员可以使用先进的 AI 技术。

JavaScript 对 AI 有何优势：

• 实时数据处理：非常适合需要即时数据分析和反馈的应用程序，例如交互式网络体验和实时数据可视化。

• 广泛采用和社区支持：庞大而活跃的开发者社区推动创新，并提供丰富的学习和故障排除资源

示例项目：

• 项目： Brain.js
  • 描述：一个用于神经网络的 JavaScript 库，可直接在浏览器或 Node.js 上进行 AI 开发，让 Web 开发人员可以进行机器学习。

Scala：人工智能搭建函数式和面向对象编程之间的桥梁

Scala 是一种将函数式编程与面向对象编程相结合的语言，它为 AI 开发提供了一套独特的工具集。它能够处理复杂的数据类型并支持并发编程，这使 Scala 成为构建强大、可扩展的 AI 系统的绝佳选择。该语言与 Java 的互操作性意味着它可以利用庞大的 Java 库生态系统，包括与 AI 和机器学习相关的库，例如 Deeplearning4j。

主要特征：

• 混合范式： Scala 集成了函数式和面向对象编程范式，使开发人员能够为他们的任务选择最佳方法。

• 不变性： Scala 鼓励使用不可变对象，这可以简化开发并减少并发应用程序中的错误。

• 类型推断： Scala 复杂的类型推断系统减少了冗长的内容，使代码更清晰、更易读。

Scala 对 AI 有何优势：

• 可扩展性： Scala 的名称源自“可扩展语言”，旨在随着用户的需求而增长，从小型脚本到大型系统。

• 丰富的生态系统： Scala 受益于其与 Java 的兼容性，可以访问对 AI 和机器学习项目至关重要的大量库和框架。

示例项目：

• 项目： Apache Spark
  • 描述：用于大数据处理的统一分析引擎，内置用于流式传输、SQL、机器学习和图形处理的模块。Scala 的简洁语法非常适合数据科学工作流程。

Lisp 和 Prolog

Lisp 和 Prolog 的使用并不像上面提到的语言那么广泛，但仍然值得一提。

Lisp（同样由 John McCarthy 于 1958 年发明）是一类具有悠久历史和独特括号语法的编程语言。它最初是为人工智能研究而创建的。如今，Lisp 已用于各种应用程序，包括脚本和系统管理。

Prolog（通用核心、模块）是 70 年代早期的一种逻辑编程语言，特别适合人工智能应用。它的声明性使其易于表达数据之间的复杂关系。Prolog 还用于自然语言处理和知识表示。

人工智能编程语言的比较

人工智能开发中应避免的编程语言

这些语言虽然有其适用之处，但对于人工智能世界来说却没有太大的帮助。

• COBOL是一种古老的语言，诞生于 20 世纪 50 年代和 60 年代。它专为商业应用而设计，并不适合其他用途。
• FORTRAN是另一种古老的语言，其历史可以追溯到 1957 年。它是为科学和工程应用而设计的，与 COBOL 一样，并不适用于其他任何用途。
• Pascal是一种创建于 20 世纪 70 年代的语言，在学术界之外现在已经不怎么使用了。
• Basic是一种专为初学者设计的语言，目前已被 Python 等其他语言所取代。

话虽如此，你可能会认为，像JavaScript这样完全不寻常的语言（主要用于 Web 开发）对 AI 也没有多大用处，对吧？然而，有一些非常有趣的活跃项目（例如TensorFlow.js （由 Google 支持））用于用 JavaScript 开发机器学习模型，这些模型可直接在浏览器或Node.js中使用。