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有人曾经将编程比作做菜，那编程语言就是首先要准备的食材或厨具。
尽管在刚开始开发 AI 时，有很多编程语言都可以满足你的需求，但没有一种编程语言是可以一站式解决 AI 编程的问题，因为在每一个项目中，不同的目标需要特定的方法。
和做菜时的精挑细选一样，在成为一个「高手」的过程中，我们要学会的是找到最适合自己的编程语言。
Python
Python 是可读的最强大的语言。—Pau Dubois
Python编程。图源：Unsplash。
Python 开发于 1991 年，一项民意调查表明，在开发 AI 时，超过 57% 的开发者将 Python 作为首选编程语言，而不是 C++。因为易于学习，Python 让程序员和数据科学家可以更轻松地进入开发 AI 的世界。
Python 是一个程序员需要多少*度的「实验」。太*，没人可以读懂别人的代码；太不*，就会没那么强的表现力。—Guido van Rossum
使用 Python，你不仅可以获得优秀的社区支持和广泛的库集，还能享受到其灵活性。你从 Python 中得到的最大的好处可能是平*立性和针对深度学习和机器学习的广泛框架。
用 Python 编码的乐趣在于可以看到短小精悍、可读性高的类，这些类可以用少量清晰的代码表达大量行为（而不是用大量代码烦死读者）。——Guido van RossumPython
代码片段示例：
Python 代码段落示例。
常用的库
TensorFlow——用于机器学习工作负载和用数据集处理；
scikit-learn——训练机器学习模型；
PyTorch——计算机视觉和自然语言处理；
Keras——高度复杂性的数学计算和操作的代码接口；
SparkMLib——类似 Apache Spark 的机器学习库，通过算法和实用程序等工具，让每一个人都能轻松地进行机器学习；
MXNet——Apache 的另一个库，可以简化深度学习流程；
Theano——定义、优化和评价数学表达式的库；
Pybrain——用于强大的机器学习算法。
另外，根据 GitHub 库的贡献度，Python 已经超越了 Java，成为世界第二受欢迎的语言。
Java
编写一次，随时运行。
Java 被公认为世界上最好的编程语言之一，它在过去 20 年间的使用情况就是最好的证明。
凭借其用户友好度、灵活的特性以及平*立性，Java 以各种方式参与到了 AI 的开发中，比如：
TensorFlow——TensorFlow 支持的编程语言中也列出了带有 API 的 Java。虽然不像其他完全支持的语言那样功能丰富，但确实支持 Java，并且在迅速地改进。
Deep Java Library（深度 Java 库）——亚马逊开发的、用 Java 来创建并部署深度学习能力的库。
Kubeflow——Kubeflow 使在 Kubernetes 上部署和管理机器学习堆栈更容易，还提供了现成的 ML 解决方案。
OpenNLP——Apache 的 OpenNLP 是用于自然语言处理的机器学习工具。
Java Machine Learning Library（Java 机器学习库）——Java-ML 为开发者提供了多种机器学习算法。
Neuroph——Neuroph 借助 Neuroph GUI，利用 Java 开源框架设计了神经网络。
如果 Java 可以垃圾回收，大多数程序都会在执行时删除自己。——Robert SewellJava
代码片段示例：
R
Ross Ihaka 和 Robert Gentleman 在 1995 年发布了第一版 R 语言。现在由 R 开发核心队伍维护，R 是 S 编程语言的实现，用于统计软件的开发和数据的分析。
R 的基础特征是善于处理大量数据，相比 Python 中不够完善的 NumPy 包，R 是更好的选择；你可以用 R 处理各种不同的编程范式，比如函数式编程、矢量计算和面向对象编程等。
R 适用的 AI 编程包：
- Gmodels——提供了一系列拟合模型用的工具；
- Tm——文本挖掘应用的框架；
- RODBC——R 的 ODBC 接口；
- OneR——用来实现单规则机器学习分类算法，适用于机器学习模型。
- 在数据挖掘者和统计学家中，广泛使用的 R 的功能有：
- 多种用于扩展功能的库和包；活跃的支持社区；
- 能和 C、C++ 和 Fortran 协同工作；
- 多个有助于扩展功能的包；
- 支持生成高质量的图形。
Prolog
逻辑编程（Logic Programming）的简称。Prolog 最早出现在 1972 年，适用于开发人工智能，尤其是自然语言处理。Prolog 最适合创建聊天机器人，ELIZA 是有史以来第一个用 Prolog 创建的聊天机器人。
第一个成功的聊天机器人。
为了理解 Prolog，你必须熟悉一些指导 Prolog 工作的基本术语：
- 事实（Fact）定义了正确的陈述；
- 规则（Rule）定义了有附加条件的陈述；
- 目标（Goal）根据知识库定义了提交陈述的位置；
- 查询（Query）定义了如何使你的陈述正确，以及对事实和规则的最终分析。
Prolog 提供了两种实现 AI 的方法，这两种方法已经实现很久了，并且在数据科学家和研究人员中广为人知：
- 符号方法包括基于规则的专家系统、定理证明和基于约束的方法；
- 统计方法包括神经网络、数据挖掘、机器学习以及其他方法。
Lisp
用 Lisp 编码创建有 n 个输入 m 个单元的一层感知机。
列表处理（List Processing）的简称。这是继 Fortran 后第二古老的编程语言。也被称作 AI 的奠基语言之一，由 John McCarthy 与 1958 年创建。
Lisp 是用来实现不可能的语言。——Kent Pitman
Lisp 是可以编程的实用数学符号，很快就成为了开发人员首选的 AI 编程语言。Lisp 因为其特有的功能，成为机器学习 AI 项目的最佳选择之一：
- 快速创建原型；
- 创建动态对象；
- 垃圾回收；
- 灵活性。
随着其他竞争的编程语言的重大改进，其他语言集成了 Lisp 特有的一些功能。涉及到 Lisp 的著名项目有 Reddit 和 HackerNews。
说到 Lisp，这是世界上最美的语言——至少在 Haskell 出现之前是这样。——Larry WallHaskell
Haskell
创建于 1990 年，以著名数学家 Haskell *s Curry 的名字命名。Haskell 是纯粹的函数式和静态类型的编程语言，与惰性计算和短代码配合使用。
Haskell 是一种非常安全的编程语言，因为和其他编程语言相比，Haskell 很少出现错误，所以在处理错误方面提供了更大的灵活性。即便发生了错误，也可以在编译（而非运行）时捕获大多数非语法错误。Haskell 提供的功能包括：
- 强大的抽象能力；
- 内置的内存管理；
- 代码的可重用性；
- 易于理解。
SQL、Lisp 和 Haskell 是我所见过的唯一可以把时间花在思考而不是打字上的编程语言。——Philip Greenspun
Haskell 的功能有助于提高程序员的生产率。Haskell 与其他编程语言非常相似，但只有一小部分开发人员使用。撇开挑战不谈，随着开发者社区使用率的增加，可以证明 Haskell 和其他用于 AI 的竞争语言一样出色。
Julia
Julia 是一种高性能的通用动态编程语言，可以创建几乎任何应用，但最适合进行数值分析和计算科学。和 Julia 一起使用的工具还包括：
- 像 Vim 和 Emacs 这样流行的编辑器；
- 像 Juno 和 Visual Studio 这样的 IDE。
Julia 源代码组织。
Julia 中有一些功能使其成为 AI 编程、机器学习、统计和数据建模的重要选择，这些功能有：
- 动态类型系统；
- 内置的包管理器；
- 能够进行并行和分布式计算；
- 宏和元编程能力；
- 支持多分派；
- 直接支持 C 函数。
Julia 是为了消除其他编程语言的弱点而构建的，和其他工具（如 TensorFlow.jl、MLBase.jl 和 MXNet.jl）集成后还可以用于机器学习，利用 Julia 的可伸缩性还可以做更多事。
总结
AI 工程师和科学家可以根据项目的需求，从多种编程语言中进行选择。每一种 AI 编程语言都有优缺点。随着这些语言的不断改进，AI 开发很快就可以有更舒适的体验，这样就会有更多人加入这一创新浪潮。出色的社区支持使新人们可以更好地工作，社区对包和扩展的贡献让每个人的工作都变得更加轻松。
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