人工智能开发语言排行榜：不死Java，不朽C/C++，新贵Python

最新推荐文章于 2024-09-29 08:55:47 发布

原创最新推荐文章于 2024-09-29 08:55:47 发布 · 980 阅读

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看了这个排行榜，小编只想说：流水的编程语言，铁打的Java，C/C++！！

人工智能的前景已经不用多说了，越来越多的人看重人工智能的前景，想要在这互联网的风口有一番作为。要做到这点，首先要确定进入人工智能行业，该学习哪门语言！

Rankred 网站发布了该网站评出的2017年7大最佳的人工智能编程语言——Python第一！

1.Python

近来，尤其是在机器人领域，Python 已经有了翻天覆地的变化。其中一个原因是Python（和 C ++）是 ROS 中的两种主要编程语言。

如同 Java 一样，它也是一种解释性语言。但与 Java 不同的是，Python 的重点是易用性。Python 不需要很多时间来做常规的事情，如定义和强制转换变量类型。这些在编程里面本是很平常的事。另外，Python 还有大量的免费库，这意味着当你需要实现一些基本的功能时不必“重新发明轮子”。而且由于它与 C / C ++ 代码之间可以进行简单的绑定，这就意味着代码繁重部分的性能可以植入这些语言，从而避免性能损失。在这里相信有许多想要学习Python的同学，大家可以+下Python学习分享裙：叁零肆+零伍零+柒玖玖，即可免费领取一整套系统的 Python学习教程！

随着越来越多的电子产品开始支持“开箱即用”Python（与 RaspberryPi 一道），我们可能会在机器人中看到更多 Python。

2. C/C++

很多人都认为 C / C ++ 对新的机器人科学家来说是一个良好的开端。

为什么呢？

其主要原因是如今有大量的硬件库都使用这两种语言。它们适用于低级别的硬件，允许实时性能，是非常成熟的编程语言。现在，你可能会使用 C++ 远超过 C，因为 C++ 具有更大的实用性。C ++ 是 C 语言的扩展，从基础的 C 学起，你也会收获很多，特别是当你发现一个硬件库是用 C 编写的。但是 C / C ++ 编写的硬件库不像 Python 或 MATLAB 那样简单易用。使用 C 来执行类似的功能，可能需要相当长的时间，并且需要更多的代码行。尽管如此，由于机器人极其依赖实时性能，所以 C 和 C ++ 是最接近机器人科学家心目中“标准语言”的编程语言。

3. Lisp

LISP 是世界上第二古老的编程语言（FORTRAN 更古老，但只差一年）。相比本文提到很多其它编程语言，它的应用并不广泛。不过在人工智能编程领域它还是相当重要的。ROS 的一部分是用 LISP 写的，虽然你不需要掌握这个来使用 ROS。

4. Java

Java 对程序员“掩盖”底层存储功能，这使得 Java 对程序的要求要比 C 语言对程序的要求更低一些，但这意味着你对底层代码的运行逻辑了解比较少。从软件工程的基础到探索机器人技术的未来，你很可能已经学习了 Java。

像 C＃和 MATLAB 一样，Java 是一种解释性语言，这意味着它不会被编译成机器代码。相反，Java 虚拟机在运行时解释指令。使用 Java，理论上让你可以在不同的机器上运行相同的代码，这得感谢 Java 虚拟机。在实践中，这不总是可行的，有时会导致代码运行缓慢。但是 Java 在一部分机器人学中非常流行，因此你也许需要它。

5. Prolog

Prolog是一种与计算语言和人工智能相关的逻辑编程语言和语义推理引擎。它具有灵活而且强大的框架，被广泛应用于定理证明，非数字编程，自然语言处理和AI。

Prolog 是一种具有形式逻辑的声明语言。AI开发者重视其预设计的搜索机制，非确定性，回溯机制，递归性质，高级抽象和模式匹配。

6. JavaScript

JavaScript 是一种高级、面向对象的直译语言，主要用于使网页交互和创建在线程序，包括游戏。

在JavaScript中，学习对话模型并不重要。学习服务器端的数据，然后通过Ajax调用学习者进行预测。 JavaScript有很多好用的库，我们总结其中3个：

ConventJS：实现深度学习的库——在浏览器中训练卷积神经网络。它支持完全连接的层以及非线性神经网络模块，分类和回归成本函数。

Synaptic：一个用于node.js.的神经网络库。其通用算法是无架构的，可以用于开发和训练几乎所有类型的一阶和二阶神经网络架构。

Mind：它使用矩阵实现来处理训练数据。你可以完全自定义网络拓扑和上传/下载已学习的minds。

7. Haskell

Haskell 是1990年开发的强静态类型，非限定性编程语言。由于Haskell开发人员不多，小公司很少尝试Haskell。

Haskell 做得很好的是抽象（抽象数学，而不是Java OOP）。它允许具有表达性的、高效的库表达AI算法。例如，HLearn使用常见的代数结构（模块，单群等）来表达和提高简单机器学习算法速度。