人工智能技術的提高

】人工智能技術的提高不只爲企業的運營帶來了效率，並且爲人民的生活帶來了便利。迄今爲止，人工智能已經實現了生物識別智能、自動駕駛汽車和人臉識別等等項目。</p>

<p>    　　就像大多數軟件應用程序的開發同樣，開發人員也在使用多種語言來編寫人工智能項目，可是如今尚未任何一種完美的編程語言是能夠徹底速配人工智能項目的。編程語言的選擇每每取決於對人工智能應用程序的指望功能。關於最佳人工智能編程語言的爭論從未中止，因此本文就來比較5種人工智能項目最經常使用的編程語言，並列出它們的優缺點。</p>

<p>    　　因爲其語法，簡單性和多功能性，Python成爲開發人員最喜歡的人工智能開發編程語言。Python最打動人心的地方之一就是便攜性，它能夠在Linux、Windows、Mac OS和UNIX等平臺上使用。容許用戶建立交互式的、解釋的、模塊化的、動態的、可移植的和高級的代碼。</p>

<p>    　　另外，Python是一種多範式編程語言，支持面向對象，過程式和功能式編程風格。因爲其簡單的函數庫和理想的結構，Python支持神經網絡和NLP解決方案的開發。</p>

<p>    　　Python的面向對象設計提升了程序員的生產力。</p>

<p>    　　與Java和C ++相比，Python的開發速度更快。</p>

<p>    　　習慣使用Python來編寫人工智能程序的程序員很難適應語言的語法。</p>

<p>    　　與c++和Java不一樣的是，Python須要在解釋器的幫助下工做，這就會拖慢在AI開發中的編譯和執行速度。</p>

<p>    　　c++是最快的計算機語言，若是你的人工智能項目對於時間特別敏感，那麼C++是很好的選擇，它提供更快的執行時間和更快的響應時間(這也是爲何它常常應用於搜索引擎和遊戲)。此外，c++容許普遍使用算法，而且在使用統計人工智能技術方面是有效的。另外一個重要的因素是c++支持在開發中重用代碼。</p>

<p>    　　多任務處理不佳; C ++僅適用於實現特定系統或算法的核心或基礎。</p>

<p>    　　它遵循自下而上的方法，所以很是複雜。</p>

<p>    　　Java也是一種多範式語言，遵循面向對象的原則和一次寫入讀取/隨處運行(WORA)的原則。它是一種AI編程語言，能夠在任何支持它的平臺上運行，而無需從新編譯。</p>

<p>    　　在各類項目的開發中，Java都是經常使用語言之一，它不只適用於NLP和搜索算法，還適用於神經網絡。</p>

<p>    　　Lisp是一門計算機編程語言，是繼Fortran以後的第二古老的編程語言。隨着時間的推移，LISP逐漸發展成爲一種強大的、動態的編碼語言。</p>

<p>    　　有人認爲Lisp是最好的人工智能編程語言，由於它爲開發人員提供了自由。在人工智能中使用Lisp，因其靈活性能夠快速進行原型設計和實驗，固然這也反過來促進Lisp在AI開發中的發展，例如，Lisp有一個獨特的宏系統，有助於開發和實現不一樣級別的智能。</p>

<p>    　　與大多數人工智能編程語言不一樣，Lisp在解決特定問題時更加高效，由於它適應了開發人員編寫解決方案的需求，很是適合於概括邏輯項目和機器學習。</p>

<p>    　　做爲一種較古老的編程語言，Lisp須要配置新的軟件和硬件來適應它的使用。</p>

<p>    　　Prolog也是古老的編程語言之一，與Lisp同樣，它也是人工智能項目開發的經常使用語言，擁有靈活框架的機制，它是一種基於規則和聲明性的語言，包含了決定其人工智能編碼語言的事實和規則。</p>

<p>    　　Prolog支持基本的機制，例如模式匹配、基於樹的數據結構和人工智能編程的自動回溯。除了在人工智能項目中普遍使用外，Prolog還用於建立醫療系統。</p>