近年來，人工智能（AI）正在不斷釋放科技革命和產(chǎn)業(yè)變革積蓄的巨大能量，深刻改變著人類生產(chǎn)生活方式和思維方式，推動社會生產(chǎn)力整體躍升。什么是AI？它將為我們帶來哪些價值？我們陸續(xù)為大家分享AI科普系列文章。后續(xù)更新敬請關(guān)注！

人工智能技術(shù)的提升不僅為企業(yè)的運營帶來了效率，而且為人民的生活帶來了便利。迄今為止，人工智能已實現(xiàn)了生物識別智能、自動駕駛汽車和人臉識別等項目。

像大多數(shù)軟件應用程序的開發(fā)一樣，開發(fā)人員也在使用多種語言來編寫人工智能項目，但目前還沒有任何一種完美的編程語言可以完全速配人工智能項目。

編程語言的選擇往往取決于對人工智能應用程序的期望功能。關(guān)于最佳人工智能編程語言的“爭論”從未停止，今天我們將為大家分享最適合人工智能開發(fā)的5種常用編程語言，看一看你會哪一個呢？

01、Python

第一名毫無疑問是Python。盡管Python的某些特性在不同程度上有所缺陷。（whitespace、Python 2.x 和 Python 3.x 之間的巨大差異、五種不同的包機制都在不同程度上有缺陷）但如果你正在從事AI工作，你必定會在某些時候用到Python。Python中可用庫的數(shù)量是其他語言所無法企及的。

作為Python的一個擴展程序庫，NumPy的重要性和普遍性日趨增強，以至于幾乎成為了張量運算的標準API?；贜umPy，Pandas（該工具是為了解決數(shù)據(jù)分析任務而創(chuàng)建的）可將R強大而靈活的數(shù)據(jù)框帶入Python。對于自然語言處理（Natural Language Processing，簡稱NLP），你還可以使用久負盛名的NLTK和快如閃電的SpaCy。

對于機器學習，有經(jīng)過實戰(zhàn)檢驗的Scikit-learn。當談到深度學習時，當前所有的庫（TensorFlow、PyTorch、Chainer、Apache MXNet、Theano 等）都是在Python上首先實現(xiàn)的項目。

（在LiveEdu上，一位德國的AI開發(fā)者教大家如何使用Python開發(fā)兩個簡單的機器學習模型。）

Python是人工智能研究的前沿語言，它是擁有最多機器學習和深度學習框架的語言，也是目前AI研究者幾乎都掌握的一種語言。

02、JAVA和相關(guān)語言

JVM系列語言（Java、Scala、Kotlin、Clojure等）也是AI應用開發(fā)的絕佳選擇。

無論是自然語言處理（CoreNLP）、張量運算（ND4J）還是完整的 GPU加速深度學習堆棧（DL4J），你都可以使用大量的庫來管理流水線的各個部分。此外，你還可以輕松訪問Apache Spark和Apache Hadoop等大數(shù)據(jù)平臺。

Java是大多數(shù)企業(yè)的通用語言。Java8和Java9為我們提供了新的語言結(jié)構(gòu)，這使得你在編寫Java代碼時，其體驗不再像過去那樣“糟糕”。

使用Java編寫人工智能應用可能會略感枯燥，但它確實是你完成工作的好幫手，并且你可以基于所有現(xiàn)成的Java基礎架構(gòu)來開發(fā)、部署和監(jiān)視。

03、C/C++

在開發(fā)AI應用時，C/C++可能不會成為你的首選，但如果你在嵌入式的環(huán)境中工作，且無法承受Java虛擬機或Python解釋器所帶來的開銷，那么C/C++就是你最好的選擇。

你可以從下列方法中選擇一個最適合你的：

? 扎進堆棧底部，使用CUDA等庫來編寫自己的代碼，這些代碼將直接在GPU上運行；

? 你也可以使用TensorFlow或Caffe以訪問靈活的高級API。

當然，后者還支持你導入數(shù)據(jù)科學家用Python寫的模型，然后以C/C++級別的速度在生產(chǎn)環(huán)境中運行它們。

04、Java

Java是一種直譯式腳本語言，是一種動態(tài)類型、弱類型、基于原型的語言，內(nèi)置支持類型。

眾所周知，谷歌于2018年發(fā)布了TensorFlow.js。TensorFlow.js是一個開源的基于硬件加速的Java庫，用于訓練和部署機器學習模型。

TensorFlow.js是一個WebGL加速庫，支持你在Web瀏覽器中訓練和運行機器學習模型。它還包括Keras API以及加載和使用在常規(guī)TensorFlow中訓練過的模型的功能。這可能會吸引大量的JS開發(fā)者涌入AI領域。

雖然Java目前能夠訪問的機器學習庫，與其他語言相比有所局限，但在不久的將來，開發(fā)者在網(wǎng)頁中添加神經(jīng)網(wǎng)絡就和添加React組件或CSS屬性一樣簡單。

為在各種環(huán)境中都盡可能獲得最好的計算性能，Tensorflow.js目前已經(jīng)實現(xiàn)了純Java或WebGL的客戶端，以及Nodejs服務器端三種后端計算環(huán)境。同時，Tensorflow.js還支持對已有模型的再訓練，幫助用戶定制符合自己業(yè)務需求的模型。

05、R語言

R在這份榜單中排名最末，且看上去將會越來越?jīng)]落。R是數(shù)據(jù)科學家較為喜歡的一種編程語言。但是，其他程序員在第一次接觸R時會感到有些困惑，因為它采用了以數(shù)據(jù)框為中心的方法。

如果您有一組專門的R開發(fā)者，那么將R與TensorFlow、Keras或H2O搭配使用，進行研究、原型設計和實驗是有一定意義和價值的。

但基于性能和操作方面的考慮，這里不建議大家將R用于生產(chǎn)。

雖然你可以寫出能在生產(chǎn)服務器上部署的高性能R代碼，但將這種用R語言編寫的原型重新編碼為Java或Python應該會更容易。

語言是與人工智能對話的基本條件，想要駕馭人工智能，我們還需要進行不斷的磨練。以上的五種編程語言你掌握了幾種呢？不想成為未來世界的文盲就趕快學習和行動起來吧！