編程語言一直比較火熱，下文人工智能編程語言介紹是相關講解

1.人工智能依托于哪些編程語言技術？

人工智能，我姑且理解為題注問的是目前我們談論的人工智能，其基于了機器學習與深度學習。而機器學習與深度學習目前主要分為兩大塊技術，*塊為機器學習模型的建立。這一塊兒的知識主要是跟線性代數、概率論與統計、高等數學等數學知識有關。第二塊為機器學習應用程序開發與框架開發，應用程序開發主要為在現有的機器學習框架下（如、Caffe2、PyTorch等）實現機器學習模型，并且盡可能的高效。這一塊兒目前主要實用的語言是Python與C++。Python目前幾乎已經成為了機器學習的事實語言，機器學習框架提供的API也是Python為主。但是，若要更快速的執行（因為機器學習涉及到的數據量很大，需要很大的計算量），很多時候我們會使用C++語言。接下來我們說機器學習框架的開發，這一塊兒無疑是最核心的部分，這里面目前大多數是使用C++語言來開發，然后提供一個Python的API接口。除了語言以外，還有很多相關的技術依賴，如我們知道機器學習與深度學習會有大量的矩陣計算，那么其所依賴的主要是BLAS來處理，如則使用的是Eigen（其實現了BLAS規范），同時為了支持CPU的多核，框架開發也會使用到OpenMP技術，為了支持GPU，則會使用到CUDA。而為了支持不同的機器節點，則會使用MPI技術。這里面，為了達到快速，甚至會引入編譯優化的東西，如引入了XLA（JIT與AOT技術）編譯器。而除了上一段提及到的技術以外，其實整個業界也在為人工智能讓路，甚至“重新發明計算機“，如專為人工智能做的芯片（如TPU）。以后專門出現為人工智能的程序語言、編譯器等我也不會感到有任何意外。

2.人工智能用的編程語言是哪些?

在推動AI產業從興起進入快速發展的歷程中，AI頂級人才的領軍作用尤為重要。上至*，下至科技巨頭，無不將AI視為提升自身的核心競爭力的根本性戰略。那么你有沒有想過這么一個問題：人工智能開發語言哪個更好？其實，并不是每種編程語言，都能為開發人員節省時間及精力。在此整理了5種比較適用于人工智能開發的編程語言：由于簡單易用，是人工智能領域中使用較廣泛的編程語言之一，它可以無縫地與數據結構和其他常用的AI算法一起使用。Python之所以時候AI項目，其實也是基于Python的很多有用的庫都可以在AI中使用，如Numpy提供科學的計算能力，Scypy的高級計算和Pybrain的機器學習。另外，Python有大量的在線資源，所以學習曲線也不會特別陡峭。Java對于AI項目來說，算法幾乎是靈魂，無論是搜索算法、自然語言處理算法還是神經網絡，Java都可以提供一種簡單的編碼算法。另外，Java的擴展性也是AI項目必備的功能之一。LispLisp因其出色的原型設計能力和對符號表達式的支持在AI領域嶄露頭角。LISP作為因應人工智能而設計的語言，因其可用性和符號結構而主要用于機器學習/ ILP子領域。著名的AI專家彼得·諾維奇（Peter Norvig）在其《 : A modern approach》一書中，詳細解釋了為什么Lisp是AI開發的頂級編程語言之一。一種邏輯編程語言，主要是對一些基本機制進行編程，對于AI編程十分有效，例如它提供模式匹配，自動回溯和基于樹的數據結構化機制。結合這些機制可以為AI項目提供一個靈活的框架。Prolog廣泛應用于AI的 expert系統，也可用于醫療項目的工作。C ++在AI項目中，C++可用于統計，如神經網絡。另外算法也可以在C ++被廣泛地快速執行，游戲中的AI主要用C ++編碼，以便更快地執行和響應時間。這也是一門非常不錯的語言。

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