人工智能技术的提高不仅给企业的运营带来了效率，也给人们的生活带来了便利。到目前为止，人工智能已经实现了生物识别智能、自动驾驶汽车、人脸识别等项目。
就像大多数软件应用程序的开发一样，开发人员正在用多种语言编写人工智能项目，但没有一种完美的编程语言可以完全匹配人工智能项目。编程语言的选择往往取决于人工智能应用的预期功能。关于最佳人工智能编程语言的争论从未停止，因此本文对人工智能项目最常用的五种编程语言进行了比较，并列出了它们的优缺点。
计算机编程语言
由于其语法、简单性和多功能性，Python已经成为开发人员开发人工智能时最喜欢的编程语言。Python最令人印象深刻的一点是它的可移植性。它可以在Linux、Windows、Mac OS和UNIX平台上使用。允许用户创建交互式、解释性、模块化、动态、可移植和高级的代码。
此外，Python是一种支持面向对象、过程和函数编程风格的多范式编程语言。Python支持神经网络和NLP解决方案的开发，因为它的函数库简单，结构理想。
优势
Python有各种各样的库和工具。
支持算法测试而不实现它们。
Python的面向对象设计提高了程序员的工作效率。
与Java和C相比，Python开发速度更快。
劣势
习惯用Python编写人工智能程序的程序员，很难适应其他语言的语法。
与C和Java不同，Python需要借助解释器工作，这将减缓AI开发中的编译和执行速度。
不适合移动计算。
C
优势
c语言是最快的计算机语言。如果你的人工智能项目对时间特别敏感，那么C是个不错的选择。它提供了更快的执行时间和更快的响应时间(这就是为什么它经常被用于搜索引擎和游戏)。此外，C允许广泛使用算法，在使用统计人工智能技术方面是有效的。另一个重要因素是C语言支持开发中的代码重用。
c适合机器学习和神经网络。
劣势
多任务处理能力差；c只适用于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 语言(一种计算机语言，尤用于创建网站)
Java也是一种多范式语言，它遵循面向对象的原则和一次写入随处读取的原则(WORA)。它是一种AI编程语言，可以在任何支持它的平台上运行，无需重新编译。
Java是各种项目开发中常用的语言之一。它不仅适用于自然语言处理和搜索算法，也适用于神经网络。
咬舌
优势
Lisp是一种计算机编程语言，是仅次于Fortran的第二古老的编程语言。随着时间的推移，LISP逐渐发展成为一种强大的动态编码语言。
有人认为Lisp是最好的人工智能编程语言，因为它为开发人员提供了自由。在人工智能中使用Lisp，由于其灵活性，可以快速进行原型设计和实验。当然，这反过来又促进了Lisp在AI开发中的发展。比如Lisp有独特的宏系统，有助于开发和实现不同层次的智能。
与大多数人工智能编程语言不同，Lisp在解决具体问题时效率更高，因为它满足了开发人员编写解决方案的需求，非常适合归纳逻辑项目和机器学习。
劣势
很少有开发人员熟悉Lisp编程。
作为一种较老的编程语言，Lisp需要配备新的软件和硬件来适应它的使用。
序言
Prolog也是一种古老的编程语言。和Lisp一样，它也是人工智能项目开发的通用语言，具有灵活的框架机制。它是一种基于规则的声明性语言，包含决定其人工智能编码语言的事实和规则。
Prolog支持基本机制，如模式匹配、基于树的数据结构和人工智能编程的自动回溯。除了广泛应用于人工智能项目，Prolog还被用于创建医疗系统。