最佳AI编程语言

如果你对追求人工智能（AI）职业感兴趣，你需要知道如何编码。但从哪里开始？什么是最好的AI编程语言？应该从哪些平台开始？本文将为你提供最佳AI编程语言和平台及其关键特性的高级概述。

事实证明，实践中常用的AI编程语言只有少数几种。

关键要点

• Python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
• 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突出，满足人工智能的特定需求
• 虽然C++和Java等传统语言在性能密集型应用中保持其相关性，但新兴语言和平台提供了新的可能性，强调了根据项目特定要求和开发人员专业知识选择语言的重要性
• Mojo结合了Python的可用性和C++的速度与控制，针对高性能AI模型和硬件优化
• Haskell和Prolog专为推理、逻辑推断和基于知识的AI系统设计，使其成为学术研究、定理证明和专家系统的理想选择
• 避免使用过时的语言，如COBOL、FORTRAN和Pascal，这些语言缺乏AI开发所需的现代AI工具、库和框架

最佳机器学习开发AI编程语言

以下是人工智能中最常用的语言及其关键特性。

1. Python

Python是最流行的AI编程语言。它是最热门的语言之一，而且易于学习！

Python是一种解释型、高级、通用编程语言，具有动态语义。其高级内置数据结构，结合动态类型和动态绑定，使其在快速应用程序开发（RAD）以及作为连接现有组件的脚本或粘合语言方面非常有吸引力。

Python的关键特性

• 具有简单易学的语法，强调可读性（从而降低程序维护成本）
• 被认为是最容易学习的编程语言之一
• 支持模块和包（鼓励程序模块化和代码重用）
• 拥有广泛的标准库（以源代码或二进制形式免费提供，适用于所有主要平台）

Python适合AI的原因

• 拥有丰富的数据分析和操作库，如Pandas，使其易于处理数据
• 带有许多专门用于机器学习的库，如TensorFlow和Keras
• 具有坚实的科学和计算库，如scikit-learn和NumPy
• 可通过MicroPython、CircuitPython和Raspberry Pi等项目对微控制器进行编程

Python的局限性

• 由于其解释性质，Python比C++等编译语言慢，可能不适合性能密集型应用
• 虽然Python可用于Web和移动开发，但与Java或Swift相比，它缺乏原生移动开发框架

示例项目

项目：TensorFlow和Keras

描述：由Google开发的开源机器学习和深度学习库。用于各种应用，从语音/图像识别到药物发现。

项目：OpenCV

描述：用于计算机视觉任务的库，如对象检测、面部识别和图像处理。

2. R

R是另一种流行的人工智能编程语言，是用于统计计算和图形的免费软件环境，由R统计计算基金会支持。

R语言在统计学家中是一种通用语言，广泛用于官方统计（参见uRos2020和uRos2022），但也用于数据挖掘和开发统计软件和数据分析。R在全球拥有约200万活跃用户群。

R的关键特性

• 带有用于数据操作、计算和图形显示的集成软件套件
• 提供各种用于数组、列表、向量和矩阵计算的运算符
• 提供广泛的数据分析和显示图形功能，可直接在计算机上或硬拷贝设备上使用——包括基于Web的交互式界面，如Shiny
• 由于其独特的语法和统计导向，R的学习曲线比Python更陡峭。因此，它更适合数据科学家和统计学家

R适合AI的原因

• 专门为统计学家设计（与Python不同，Python设计为通用语言）
• 具有许多对人工智能有用的功能，如线性和非线性建模、时间序列分析、分类和聚类

R的局限性

• 与Python或Java相比，R在大型应用中较慢
• R专用于统计计算和数据分析，但可能缺乏对更广泛AI任务（如深度学习或自然语言处理）的灵活性

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。

项目：Caret库

描述：R中的机器学习库，简化数据预处理、模型训练和验证工作流程。广泛用于AI应用，如预测建模、回归分析和聚类。

3. Julia

Julia是一种相对较新（2012年推出）的高性能AI语言，用于技术计算，其语法对其他技术计算环境的用户来说很熟悉。

Julia的关键特性

• 专为高性能数值和科学计算设计
• 对熟悉Python或MATLAB的用户来说，语法易于入门
• 可以直接调用C和Fortran库（无需编写包装器或接口代码）
• 支持并行和分布式计算
• 带有广泛的标准库，包括微分方程、优化和机器学习

Julia适合AI的原因

• 除了速度快，Julia也非常灵活（这使得可以快速试验不同模型）
• 拥有许多成熟的机器学习库，如Flux、MLJ和KNet

Julia的局限性

• Julia的生态系统和社区比Python小
• 更新有时会导致兼容性问题

示例项目

项目：Celeste

描述：一个旨在编目可见宇宙的项目，处理来自Sloan数字天空调查的PB级数据。展示了Julia在高性能科学计算方面的能力。

项目：AlphaZero.jl

描述：DeepMind的AlphaZero算法在Julia中的实现。用于强化学习和自玩AI模型，如国际象棋和围棋。

4. C++和C#

C++是一种偏向系统编程的通用编程语言。它设计时考虑了可移植性、效率和灵活性。C++的主要竞争对手是Microsoft的C#，语法非常相似，但提供了一些额外的功能和好处，如更受控的内存模型和开箱即用的LINQ（语言集成查询）支持等。

C++还被发现在计算机图形、图像处理和科学计算等广泛领域有用。类似地，C#已被用于开发3D和2D游戏以及工业应用。

C++和C#的关键特性

• 两者都是面向对象的，支持使用类、对象和继承进行数据抽象
• 学习C++需要对指针和内存管理等编程概念有扎实的理解，这对初学者来说具有挑战性。由于其受控内存模型和广泛的开发工具，C#稍微容易学习
• C++是一种编译语言，意味着它直接转换为可在计算机上运行的机器代码。C#是一种在虚拟机之上运行的托管语言，使其可在不同平台上移植
• C++比C#提供更多内存管理控制，这也意味着有更多出错空间

C++和C#适合AI的原因

• 两种语言都广泛用于游戏开发
• 由于是编译语言并在必要时提供低级控制，两者都具有高性能
• C#拥有广泛的可用库和Visual Studio的工具支持

C++和C#的局限性

• C++的手动内存管理和语法复杂性可能导致错误
• 虽然C#通过.NET Core实现平台无关，但其生态系统仍针对Windows优化，限制了跨平台支持

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，包括复杂环境中的路径查找和决策制定。

项目：Microsoft认知工具包（C#）

描述：用于训练机器学习算法像人脑一样思考的深度学习框架，应用于语音识别和搜索相关性等领域。

5. Java

Java是一种多功能且强大的编程语言，使开发人员能够创建健壮、高性能的应用程序。

Java的关键特性

• 面向对象（支持封装、继承和多态）
• Java的语法比Python复杂，但比C++更容易学习
• 平台无关（字节码可在任何有Java虚拟机的平台上运行）
• 静态类型（在编译时确保类型安全）
• 拥有大型标准库
• 支持异常处理（有助于优雅地管理错误和异常情况）和多线程（使程序的多个部分能够并发执行）

Java适合AI的原因

• 快速、可靠，并具有出色的工具支持（使能够快速高效地开发复杂的AI应用程序）
• 用于许多关键任务应用，因此经过实战测试
• 可用于桌面和移动应用程序（使用Android Studio）

Java的局限性

• 虽然Java比Python快，但在计算密集的AI任务中比C++等语言慢
• 与Python相比，Java的代码可能更冗长

示例项目

项目：Deeplearning4j

描述：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。

项目：Weka

描述：一套全面的机器学习算法和数据预处理工具，广泛用于数据挖掘、分类、聚类和回归。

6. JavaScript

由于活跃的生态系统和强大的框架（如TensorFlow.js），JavaScript已成为AI开发的主要候选者。作为Web浏览器原生的唯一编程语言，JavaScript使AI应用程序能够直接在用户界面中运行，促进实时用户交互和数据处理，无需服务器端计算。

JavaScript的关键特性

• 通过Node.js，JavaScript将其范围从客户端扩展到服务器端，允许在全栈开发中使用统一语言
• TensorFlow.js、Brain.js和Synaptic为机器学习、神经网络和深度学习提供强大工具，使Web开发人员能够访问先进的AI技术
• 优化用于处理实时数据流，实现实时分析和动态AI模型

JavaScript适合AI的原因

• 非常适合需要即时数据分析和反馈的应用，如交互式Web体验和实时数据可视化
• 庞大而活跃的开发人员社区推动创新，并为学习和故障排除提供广泛资源

JavaScript的局限性

• 与Python和C++等语言相比，JavaScript可能难以处理大规模计算和深度学习任务
• 依赖浏览器的AI应用可能面临安全问题和有限的计算能力

示例项目

项目：Brain.js

描述：一个用于神经网络的JavaScript库，使能够在浏览器或Node.js中直接进行AI开发，使机器学习对Web开发人员可访问。

项目：TensorFlow.js

描述：一个开源库，允许完全在浏览器或Node.js中训练和部署机器学习模型。

7. Scala

Scala结合了函数式编程和面向对象编程，为AI开发提供了独特的工具集。其处理复杂数据类型和支持并发编程的能力使Scala成为构建健壮、可扩展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Java的庞大生态系统，包括与AI和机器学习相关的库，如Deeplearning4j。

Scala的关键特性

• Scala的函数式和面向对象编程范式的集成使开发人员能够为其任务选择最佳方法
• 鼓励使用不可变对象，这可以简化开发并减少并发应用中的错误
• Scala复杂的类型推断系统减少了冗长，使代码更清晰、更易读

Scala适合AI的原因

• Scala的名称源自“可扩展语言”。它设计为随用户需求增长，从小脚本到大型系统
• Scala受益于与Java的兼容性，提供了对许多对AI和机器学习项目至关重要的库和框架的访问

Scala的局限性

• Scala的函数式编程概念可能对不熟悉函数式范式的初学者具有挑战性
• Scala的编译时间比Java慢

示例项目

项目：Apache Spark

描述：用于大数据处理的统一分析引擎，具有内置的流处理、SQL、机器学习和图处理模块。Scala的简洁语法非常适合数据科学工作流程。

项目：Breeze

描述：用于数值处理和机器学习的库，具有线性代数、数值优化和统计建模工具。

8. Mojo

Mojo是专门为AI和机器学习开发设计的编程语言之一。它旨在结合Python的简单性和可用性以及C++等低级语言的速度和控制。

Mojo因其在处理复杂计算的同时保持开发人员友好语法的能力而迅速在AI开发人员中流行起来。

Mojo的关键特性

• 优化用于硬件兼容性，包括GPU和TPU，实现高性能计算
• 提供低级内存管理功能，使其适合性能关键的AI任务
• 具有类似Python的语法，使Python开发人员易于采用

Mojo适合AI的原因

• 非常适合需要速度和低级优化以进行复杂模型计算的AI项目
• 并行计算能力支持可扩展的AI工作流程。这对大型数据集和模拟至关重要

Mojo的局限性

• 作为一种新语言，Mojo的生态系统仍在发展中，缺乏Python或Java中可用的广泛库

示例项目

由于最近推出，目前Mojo中实现的真实项目有限。

9. Haskell

Haskell是一种函数式编程语言，以其数学精度和对不变性的关注而闻名。它广泛用于学术研究和需要逻辑推理、符号计算和抽象建模的AI系统。其声明式风格使其成为定理证明、基于AI的模拟和知识表示等任务的理想选择。

Haskell的关键特性

• 专注于不变性和高级抽象，确保一致性并减少副作用
• 提供静态类型推断以在编译时捕获错误，确保代码可靠性和健壮性
• 仅在需要时计算值以优化性能。这使其适合复杂的AI计算
• 适合符号计算和形式方法，能够创建可靠的AI算法

Haskell适合AI的原因

• 适合需要模式匹配、逻辑推理和自动推理的应用，如定理证明
• 通过其函数式性质和代数能力简化复杂算法实现
• 支持并行执行，使其可扩展用于涉及大型数据集的AI工作流程

Haskell的局限性

• Haskell的函数式编程范式和抽象概念可能对初学者难以学习
• 与Python和Java相比，Haskell专门为AI设计的库和框架较少

示例项目

项目：HLearn

描述：Haskell的机器学习库，将代数原理应用于AI建模。支持聚类、分类和回归，使其适合涉及预测建模和模式识别的任务。

项目：HERMIT

描述：用于转换和优化函数程序的工具包。它允许开发人员以改进的性能和可靠性实现AI算法。

10. Prolog

Prolog（通用核心，模块）是一种来自70年代初的逻辑编程语言，特别适合人工智能应用。其声明性性质使其易于表达数据之间的复杂关系。Prolog也用于自然语言处理和知识表示。

Prolog的关键特性

• 逻辑编程范式：专注于定义关系和规则而不是过程
• 统一和回溯：自动评估规则和事实以找到解决方案，使其成为推理和决策系统的理想选择
• 声明式语法：通过允许开发人员专注于定义问题而不是指定逐步指令来简化编码

Prolog适合AI的原因

• 自然语言处理（NLP）：Prolog的模式匹配能力非常适合创建聊天机器人、解析器和语言解释器
• 专家系统和决策支持：适合建模需要逻辑推理和推理引擎的基于规则的系统
• 问题解决和搜索算法：Prolog的内置搜索机制使其自然适合涉及约束满足和规划的AI任务

Prolog的局限性

• Prolog在处理大型数据集或复杂计算时可能难以保持性能
• Prolog在通用AI开发方面不太灵活

示例项目

项目：SWI-Prolog

描述：一种多功能的Prolog实现，广泛用于AI应用，包括NLP系统、语义Web应用和智能代理。它为符号推理和知识表示提供广泛的库和工具。

项目：Chat-80

描述：用Prolog构建的自然语言问答系统。它可以解释英语句子并根据预定义知识库提供结构化答案。

荣誉提及：Lisp

Lisp（也由John McCarthy于1958年推出）是一个具有悠久历史和独特括号语法的编程语言家族。它最初是为人工智能研究创建的。今天，Lisp用于各种应用，包括脚本和系统管理。

AI编程语言比较

AI开发中应避免的编程语言

虽然这些语言在历史上可能有一席之地，但它们对AI的新世界没有太多贡献。

1. COBOL

COBOL是一种古老的语言，创建于1950年代和1960年代，用于工资单和银行系统等商业应用。 它专为商业应用设计，并不真正适合其他任何用途。

2. FORTRAN

FORTRAN于1957年推出，用于科学和工程应用。 与COBOL类似，FORTRAN并不真正适合其他任何用途。

3. Pascal

Pascal创建于1970年代，作为一种教学语言。 它缺乏AI所需的灵活性和可扩展性。

4. Basic

BASIC（初学者通用符号指令代码）设计用于196