人工智能技术的提升不仅为企业的运营带来了效率，而且为人民的生活带来了便利。迄今为止，人工智能已经实现了生物识别智能、自动驾驶汽车和人脸识别等等项目。

　　就像大多数软件应用程序的开发一样，开发人员也在使用多种语言来编写人工智能项目，但是现在还没有任何一种完美的编程语言是可以完全速配人工智能项目的。编程语言的选择往往取决于对人工智能应用程序的期望功能。关于最佳人工智能编程语言的争论从未停止，所以本文就来比较5种人工智能项目最常用的编程语言，并列出它们的优缺点。

　　Python

　　由于其语法，简单性和多功能性，Python成为开发人员最喜欢的人工智能开发编程语言。Python最打动人心的地方之一就是便携性，它可以在Linux、Windows、Mac OS和UNIX等平台上使用。允许用户创建交互式的、解释的、模块化的、动态的、可移植的和高级的代码。

　　另外，Python是一种多范式编程语言，支持面向对象，过程式和功能式编程风格。由于其简单的函数库和理想的结构，Python支持神经网络和NLP解决方案的开发。

　　优点

　　Python有丰富多样的库和工具。

　　支持算法测试，而无需实现它们。

　　Python的面向对象设计提高了程序员的生产力。

　　与Java和C ++相比，Python的开发速度更快。

　　缺点

　　习惯使用Python来编写人工智能程序的程序员很难适应其它语言的语法。

　　与c++和Java不同的是，Python需要在解释器的帮助下工作，这就会拖慢在AI开发中的编译和执行速度。

　　不适合移动计算。

　　C ++

　　优点

　　c++是最快的计算机语言，如果你的人工智能项目对于时间特别敏感，那么C++是很好的选择，它提供更快的执行时间和更快的响应时间(这也是为什么它经常应用于搜索引擎和游戏)。此外，c++允许广泛使用算法，并且在使用统计人工智能技术方面是有效的。另一个重要的因素是c++支持在开发中重用代码。

　　C ++适用于机器学习和神经网络。

　　缺点

　　多任务处理不佳; C ++仅适用于实现特定系统或算法的核心或基础。

　　它遵循自下而上的方法，因此非常复杂。

　　Java

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