大家的固有印象是人工智能就等于Python语言，那么Python用在哪里呢？以及其他语言如何在人工智能开发中占有自己的一席之地。今天我们盘点五种适合AI开发的编程语言。
1. C/C++ C/C++是最快的面向对象编程语言，但说到AI开发，它可能不是每个人的首选。如果我们在嵌入式环境中工作，考虑系统的性能指标可能是我们的最佳选择。为什么我要把C++ 放在第一位，尽管每个人都选择了Python。我还建议任何不想停留在表面的人都应该学习。
现在流行的库都是用C++编写的。什么是Python？给它盖上一个壳。所以有速度和灵活性。最后，C++ 用于人工智能项目中的统计，例如神经网络。
2.Python毫无疑问是第一。根据今年的各种发展报告，人工智能开发领域有75%的程序员使用Python。 Python 中提供的库是任何其他语言都无法比拟的。让我来给大家分析一下：
Numpy：它对于科学计算至关重要。
Pandas：数据分析必备，提供计算。您可以使用Numpy 来执行计算。
Scikit learn：基于开源机器学习的库，支持各种难度算法。
SpaCy：自然语言的基本库。
把Python和其他语言放在一起并不能让每个人都做出选择，无论你学什么语言。 Python是人工智能方向必学的内容。
3.Java 如果只是单纯学习和研究人工智能，Java并不是必须学习的。虽然学习曲线还可以，但是学习成本太高。如果你想工作的公司是一家领先的互联网公司，也许你需要一些Java基础知识。
还有一点与算法有关。 Java还是非常有必要学习的，主要是因为Java是可扩展的。
4. Lisp Lisp主要解决构建AI项目中的归纳逻辑问题。《Artificial Intelligence: A modern approach》这本书解释了为什么Lisp是人工智能开发的顶级编程语言之一。如果您有兴趣，可以亲自查看一下。
Lisp适合AI的原因是它相对于其他语言的可扩展性，以及调试和增量编译等环境支持。它不仅支持符号式编程，而且不区分数据和代码，所以功能非常强大。
5. Prolog Prolog在性能方面与Lisp类似。它还可以与R 语言一起使用，并与Java 进行双向通信。很多人认为它已经过时了，但是你可以去GitHub上仍然可以看到很多prolog在海里提交更新。神经网络经历了很多波折，没有人知道下一个技术点会爆发在哪里。
人工智能领域的专家也认为，人工智能研究存在奇点，一旦被超越，就会加速发展，超越我们对人工智能技术的理解。
