自谷歌的AI擊敗了一位圍棋大師後，人工智慧的概念轟轟烈烈出現，各種人工智慧科技公司如雨後春筍般冒出。2017年年初BAT大佬們也紛紛出聲看好人工智慧未來發展，揭示了這些技術的發展潛力和將來可以如何發展的途徑。
首先，你所熟練掌握的每一種程式語言都可以是人工智慧的開發語言。
其次，人工智慧是一個很廣闊的領域，很多程式語言都可以用於人工智慧開發。但相對，有些程式語言確實能夠為開發人員節省時間及精力。
最後齒輪君將分別簡單介紹一下每個程式語言的特點和優勢，有需要的小夥伴可以從中選擇。
人工智慧領域裡，程式語言中最常見的有：Lisp、Prolog、C/C++、Java、Python。
LISP
Lisp因其出色的原型設計能力和對符號表達式的支援在AI領域嶄露頭角。LISP作為應人工智慧而生的語言，是第一個宣告式系內函式式程式設計語言，有別於命令式系內過程式的C、Fortran和麵向物件的Java、C#等結構化程式設計語言。加上垃圾收集，動態型別，資料函式，統一的語法，互動式環境和可擴充套件性等一些特性使得LIST非常適合人工智慧程式設計。
著名的AI專家彼得·諾維奇(Peter Norvig)在其《Artificial Intelligence: A modern approach》一書中，詳細解釋了為什麼Lisp是AI開發的頂級程式語言之一，感興趣的朋友可以翻閱檢視。
PROLOG
Prolog與Lisp能夠有效結合，優勢是解決“基於邏輯的問題”。因此，Prolog廣泛應用於AI的 expert系統，也可用於醫療專案的工作。
據《Prolog Programming for Artificial Intelligence》一文介紹，Prolog一種邏輯程式語言，主要是對一些基本機制進行程式設計，對於AI程式設計十分有效，例如它提供模式匹配，自動回溯和基於樹的資料結構化機制。結合這些機制可以為AI專案提供一個靈活的框架。
但是Prolog學起來偏難。
C/C++
C/C++是世界上速度最快的面向物件程式語言，有技術工作者稱他為獵豹般的速度。C/C++能夠很好滿足高執行速度要求，因此廣泛應用於搜尋引擎。
在AI專案中，C++可用於統計，如神經網路。另外演算法也可以在C ++被廣泛地快速執行，遊戲中的AI主要用C ++編碼，以便更快的執行和響應時間。
JAVA
Java也是AI專案不錯的語言選擇。它是一種面向物件的程式語言，專注於提供AI專案上所需的所有高階功能。
雖然Java不具備LISP和Prolog的高階邏輯計算，又沒有C／C++的高執行速度，但它可以被移植，能夠很好的匹配程式，並且提供內建的垃圾回收。另外Java社群也是一個加分項，完善豐富的社群生態可以幫助開發人員隨時隨地查詢和解決遇到的問題。
另外，Java的擴充套件性也是AI專案必備的功能之一。
PYTHON
Python是人工智慧中最廣泛使用的程式語言之一，本質為由LISP和JAVA編譯的語言，可以無縫對接其它AI演算法和結構。
Lips和Python非常相似，僅有一些細小的差別。還有JPthon，提供了訪問Java影象使用者介面的途徑。這是PeterNorvig選擇用JPyhton翻譯他人工智慧書籍中程式的的原因。JPython可以讓他使用可移植的GUI演示，和可移植的http/ftp/html庫。因此，它非常適合作為人工智慧語言的。
並且，對於學習者來說，Python有大量的線上資源，也許算得上一個很好的優勢。
其實在實際工作中，如果想成為專業的高階工程師，所有語言都必須瞭解，所有語言不是單獨存在的。其它的具體看你所在的人工智慧企業或所做的產品主要使用哪種語言，哪些語言作為輔助。
比如說，齒輪君的工程師們就曾使用Java為遊戲行業的客戶開發過人工智慧遊戲架構，也使用過Python作為主要語言為法律和醫療的客戶們設計開發過智慧系統。
自谷歌的AI擊敗了一位圍棋大師後，人工智慧的概念轟轟烈烈出現，各種人工智慧科技公司如雨後春筍般冒出。2017年年初BAT大佬們也紛紛出聲看好人工智慧未來發展，揭示了這些技術的發展潛力和將來可以如何發展的途徑。
首先，你所熟練掌握的每一種程式語言都可以是人工智慧的開發語言。
其次，人工智慧是一個很廣闊的領域，很多程式語言都可以用於人工智慧開發。但相對，有些程式語言確實能夠為開發人員節省時間及精力。
最後齒輪君將分別簡單介紹一下每個程式語言的特點和優勢，有需要的小夥伴可以從中選擇。
人工智慧領域裡，程式語言中最常見的有：Lisp、Prolog、C/C++、Java、Python。
LISP
Lisp因其出色的原型設計能力和對符號表達式的支援在AI領域嶄露頭角。LISP作為應人工智慧而生的語言，是第一個宣告式系內函式式程式設計語言，有別於命令式系內過程式的C、Fortran和麵向物件的Java、C#等結構化程式設計語言。加上垃圾收集，動態型別，資料函式，統一的語法，互動式環境和可擴充套件性等一些特性使得LIST非常適合人工智慧程式設計。
著名的AI專家彼得·諾維奇(Peter Norvig)在其《Artificial Intelligence: A modern approach》一書中，詳細解釋了為什麼Lisp是AI開發的頂級程式語言之一，感興趣的朋友可以翻閱檢視。
PROLOG
Prolog與Lisp能夠有效結合，優勢是解決“基於邏輯的問題”。因此，Prolog廣泛應用於AI的 expert系統，也可用於醫療專案的工作。
據《Prolog Programming for Artificial Intelligence》一文介紹，Prolog一種邏輯程式語言，主要是對一些基本機制進行程式設計，對於AI程式設計十分有效，例如它提供模式匹配，自動回溯和基於樹的資料結構化機制。結合這些機制可以為AI專案提供一個靈活的框架。
但是Prolog學起來偏難。
C/C++
C/C++是世界上速度最快的面向物件程式語言，有技術工作者稱他為獵豹般的速度。C/C++能夠很好滿足高執行速度要求，因此廣泛應用於搜尋引擎。
在AI專案中，C++可用於統計，如神經網路。另外演算法也可以在C ++被廣泛地快速執行，遊戲中的AI主要用C ++編碼，以便更快的執行和響應時間。
JAVA
Java也是AI專案不錯的語言選擇。它是一種面向物件的程式語言，專注於提供AI專案上所需的所有高階功能。
雖然Java不具備LISP和Prolog的高階邏輯計算，又沒有C／C++的高執行速度，但它可以被移植，能夠很好的匹配程式，並且提供內建的垃圾回收。另外Java社群也是一個加分項，完善豐富的社群生態可以幫助開發人員隨時隨地查詢和解決遇到的問題。
另外，Java的擴充套件性也是AI專案必備的功能之一。
PYTHON
Python是人工智慧中最廣泛使用的程式語言之一，本質為由LISP和JAVA編譯的語言，可以無縫對接其它AI演算法和結構。
Lips和Python非常相似，僅有一些細小的差別。還有JPthon，提供了訪問Java影象使用者介面的途徑。這是PeterNorvig選擇用JPyhton翻譯他人工智慧書籍中程式的的原因。JPython可以讓他使用可移植的GUI演示，和可移植的http/ftp/html庫。因此，它非常適合作為人工智慧語言的。
並且，對於學習者來說，Python有大量的線上資源，也許算得上一個很好的優勢。
其實在實際工作中，如果想成為專業的高階工程師，所有語言都必須瞭解，所有語言不是單獨存在的。其它的具體看你所在的人工智慧企業或所做的產品主要使用哪種語言，哪些語言作為輔助。
比如說，齒輪君的工程師們就曾使用Java為遊戲行業的客戶開發過人工智慧遊戲架構，也使用過Python作為主要語言為法律和醫療的客戶們設計開發過智慧系統。