7.

是 1990 年开发的一种强静态类型、非限制性的编程语言。小公司很少尝试，因为开发人员不多。

做得好是抽象（抽象数学，不是 Java OOP）。它允许富有表现力、高效的库来表达 AI 算法。例如，使用常见的代数结构（模块、单纯形等）来表达和加速简单的机器学习算法。

虽然您可以用任何语言编写这些算法，但它们比其他语言更具表现力，同时保持良好的性能。例如，写覆盖树。

支持领域特定语言（-），这是一个众所周知的编程语言研究领域，适用于包括人工智能在内的许多领域。具体来说，它非常适合概率编程并帮助开发人员在编译时捕获错误。

该语言具有 CUDA 绑定并编译为 ()。由于函数式编程和静态，代码可以很容易地在云上的不同 CPU 上执行。在行业采用方面，用于打击垃圾邮件。

6.

是一种高级的、面向对象的直译语言，主要用于与网页交互和创建在线程序，包括游戏。

在 中，学习对话模型并不重要。在服务端学习数据，然后通过ajax调用学习器进行预测。有很多有用的库，我们总结了其中的 3 个：

简而言之，你不必重新发明轮子，只需决定AI要做什么类型的“”。

5.

它是一种与计算语言和人工智能相关的逻辑编程语言和语义推理引擎。它具有灵活而强大的框架，广泛应用于定理证明、非数值编程、自然语言处理和人工智能。

是一种具有形式逻辑的声明性语言。AI 开发人员重视其预先设计的搜索机制、非确定性、回溯机制、递归性质、高级抽象和模式匹配。

非常适合涉及结构化对象及其关系的问题。例如，在 中，更容易表达物体之间的空间关系，如“绿色三角形在蓝色后面”的表达。说明一般规则也很简单，比如表示“对象A比对象B更接近人，B比C更接近，那么A应该比C更接近”。

它的性质使执行事实和规则变得简单。事实上，一切都是事实或规则。即使您已经拥有这些事实和规则，它也允许您查询数据库。

支持图形用户界面、管理和Web应用程序的开发。它非常适合语音控制系统等项目。

4. Java

用 Java 编写 AI 的好处：对大型项目的强大支持、更好的用户交互、易于调试、易于可视化以及 Swing 和集成。

它的主要优点是多功能性 - 如果您是初学者，互联网上有数以千计的有用教程（免费）可让您的学习更轻松、更高效。

一些用 Java 开发的著名应用程序：

3. Lisp

Lisp 是最早的（1958 年开发的）编程语言之一，由约翰博士创造，他还创造了“人工智能”一词。虽然近年来 Lisp 并没有被很多人使用，但该语言是灵活且可扩展的。

Lisp 最初是为微积分而开发的，并且自成立以来已经发展了很多。该语言引入了计算机科学中的许多思想，例如递归、动态类型、高级函数、自动内存管理、自主（自）编译器和树结构（树数据）。

Lisp 用于开发人工智能 软件 因为它支持使用符号计算的程序的实现。符号表达和计算是 Lisp 擅长的。

此外，Lisp 由一个宏系统、一个可以生成高效代码的成熟编译器和一组集合类型组成，包括哈希表和动态大小的列表。

Lisp 开发了数以千计的 AI 应用程序，包括：

2. C++

C++ 比其他语言更快——它在硬件层面的通信能力可以让你提高代码执行时间。这对于关注时间的 AI 项目非常有用。它可用于统计 AI 方法，例如神经网络。

由于更快的执行时间和 OOP 原则，C++ 本身是 AI 程序的不错选择。事实上adobe中编程的软件，大多数机器学习和深度学习库都是用 C/C++ 编写的，并提供相同语言的 API 和其他编程语言的包装器。

如果您想控制运行时和性能，C++ 显然是一个不错的选择。() 使用起来更安全，它们提供了一种更好的方式来推广您的 API。虽然模板是一种强大的技术，可以简化很多事情，但决定何时使用它们需要更多的时间和经验。

该语言涵盖了 3D 游戏的复杂性，优化了资源管理，并促进了网络上的多人游戏。一个真实的例子是科幻游戏 Doom 3，它使用 C++ 和虚拟引擎，一套游戏开发工具（用 C++ 编写）。、macOS、Adobe、Maya 3D软件、CAD等都是使用C++的知名应用。

1.

专注于 DRY（不要）和 RAD（快速）。它开发于 1990 年代初期，由于其可扩展性、适应性和易学性，已成为发展最快的编程语言之一。

有数百个库可以使任何类型的项目成为可能，无论是移动应用程序、网络应用程序、数据科学还是人工智能。例如，“Numpy”代表科学计算，“”代表机器学习adobe中编程的软件，“Scipy”代表高级计算，“AIMA”代表人工智能。

整体的语言设计，低级和高级编程的平衡，模块化的编程和测试框架，使它有别于其他语言。另一个优点是快速原型制作。在 中，几乎所有的想法都可以用 30-40 行代码快速验证。