那么，人工智能在环球各行业中的利用率如何？

AI 在各行业的利用率 资料来源：Statista

本文中，我们将先容一些最适宜 AI 的编程措辞，以及这些措辞所具备的上风。

1)Python

Python 非常适宜人工智能，由于它具有强大的数据科学和机器学习能力。
它的打算能力之快、可读性之强使其成为数据科学家的首选。
借助Python，数据科学家可以剖析大量繁芜的数据集，同时不必担心打算速率。

Python 拥有大量与人工智能干系的软件包列表，例如 PyBrain、NeuralTalk2 和 PyTorch。
虽然 TensorFlow 现在比 PyTorch 的利用范围更广，但由于PyTorch最近发布了一些独特功能，几年内它的受欢迎程度可能会与 TensorFlow 持平。

这些独特功能除了用于深度学习网络的 GPU 加速之外，还包括可变精度，最新版本的PyTorch还支持多设备。
这也使得Python 比 C++ 或 Java 学起来更随意马虎（因此受到初学者的青睐）。
Python也是专业人士利用的最盛行的措辞之一。

由于开拓职员不断地添加新库或升级现有库，因此Python在开拓方面并不掉队于其他措辞。
如果你理解 C++ 或 Java，但不太熟习神经网络或深度学习方法，在这种情形下，你可以借助Numpy 库中的 830 多个类，轻松选择所需的内容。

在AI中利用 Python的好处

Python 有许多可用的库，可以通过机器学习简化编程。
如果你正在做一个基于 AI 的项目，那Python库可以知足你所有的需求。
作为一名新开拓职员，学习 Python会更为得当，由于它与大多数编程措辞比较，学习曲线更为大略，学起来更随意马虎。
它有一个强大的机器学习框架 PyBrain，并拥有一个生动的用户社区，开拓员可以随时提出问题并得到干系解答。
2)R措辞

R 措辞是一种开源编程措辞，支持统计剖析和科学打算。
R 编程措辞可以帮助我们天生交互式图形和其他高等的可视化图形。
它可以处理所有类型的数据剖析，从大略的线性回归到繁芜的 3D 仿照。
而且任何人都可以利用 R措辞。

作为一种编程措辞，R 措辞的利用范围很广，从统计打算到机器学习技能。
R 措辞面向工具编程，具有高度可扩展性、可以不间断地进行高效能打算，同时它功能全面，拥有弘大的用户群，被广泛用于预测。

在AI中利用R 措辞的好处

R措辞在处理大量数据时表现的打算能力极为强大。
R措辞运用数学函数的能力也使它在创建具有繁芜决策过程的程序时更受欢迎。
R措辞作为一种开源工具，在为我们供应同等功能的同时还不收取任何用度。
R措辞善于在大数据集中探求新模式。
重大风险公司须要剖析客户信息并将这些信息用于商业营销和运营中，R措辞的这一特色尤其受到风险公司的欢迎。
3) Java

Java 被评为当今最受欢迎的编程措辞之一。
凭借其面向工具的特性，Java 可以让我们绝不费力地快速完成任务； 在Java中很随意马虎利用线程和多线程功能，由于它内置了对并发的支持。

许多编程措辞（例如 Ruby on Rails、Python 和 Node.js）都能与 Java 结合利用，由于它们都供应了与之合营利用的综合框架。

在AI中利用 Java的好处

Java 编程措辞有几个特点，使其特殊适宜开拓 AI 程序。
Java 是一种高等的、面向工具的编程措辞。
Java可读性高，当开拓职员常常与许多其他团队成员在不同时区以不同速率一起完成一个大型项目时，这一特色变得极为主要。
它是一种 5 级编程措辞，可确保程序员得到多种好处。
由于人工智能运用程序利用机器学习算法，从零开始编写代码(而不是预先制作好的库)的编译韶光比Java代码要长。
4) LISP

LISP 最初创建于 1958 年，是一种函数式编程措辞，这也意味着LISP中的统统都是一个表达式。
换句话说，每一行代码都做特定的事。
一开始听起来可能有点繁芜，但是你可以编写一个函数来做任何你想做的事情，以是理解并构建 LISP 语法比从头开始学习一门全新的措辞更大略。

因此，如果你有任何一种编程履历，即便是是 Python 或 C++，那么学习 LISP 对你来说都不费吹灰之力。

在AI中利用 LISP的好处

险些所有紧张的深度学习框架的核心操作都依赖于 LISP，在选择库或工具时这为我们供应了很大的灵巧性。
代码快速实行，无需考虑环境细节。
它非常适宜抽象操作：利用更大略的模型来阐明更深层次的模型，因此程序员无需理解单个组件的事情事理。
如果基于初始模型的预测结果是缺点的，利用LISP可以在后面帮我们节省韶光，因此重写模型会变得相对大略，也不会过多影响事情进展。
5) Prolog

Prolog 是一种声明式编程措辞，我们可以在个中描述要实现的目标而不用写出详细的实现方法。
在 Prolog 中，知识由事实和规则表示。
事实是关于工具的陈述，例如迪丽热巴长得很俊秀或张怡宁打乒乓球天下无敌。

规则描述如何从现有事实推断出新事实，例如，如果说一个人有很多孩子，那么推断出的新事实将是这个人至少有2个孩子。
这是一种人工智能方法，可以让程序员将更少的韶光花在算法上，而将更多的韶光花在思考目标上。

在AI中利用 Prolog的好处

Prolog 可以快速处理大量数据。
Prolog的语句享有盛誉，利用它的人常日比普通程序员更聪明。
Prolog有助于提高这些项目的速率和准确性。
如果你希望自己的程序随着韶光的推移变得有感知力（就像天网一样），那么 Prolog 可能正是你要找的！
由于它能够修正你的程序从而显著提高程序的能力。
6) C++

C++ 是一种盛行的通用编程措辞。
它是一种高等措辞，由贝尔实验室的 Bjarne Stroustrup 所领导的打算机科学家团队开拓。
它可以在 Windows、Linux、Mac OS X 操作系统以及智好手机和平板电脑等移动设备上运行。
C++ 已被用于开拓游戏、运用程序和图形程序。

C++能够帮助我们创建许多其他软件程序，包括那些设计用于人工智能技能的软件程序。
但是，由于其繁芜性和缓慢的开拓速率，它不适用于 GUI（图形用户界面）设计或快速原型设计等任务。

在AI中利用 C++的好处

C++ 有助于机器学习的原型设计和生产，由于它能够帮我们轻松快速地将繁芜的模型加载到内存中。
它还可以让我们快速试验新模型或重新设计现有模型，而无需过多的加载韶光或捐躯处理能力。
在开拓须要快速访问许多数据存储空间的高性能代码时，C++是最佳选择之一。
如果我们须要用到某种算法或者我们利用的运用程序须要尚未内置在措辞中的功能，而其​他人可能已经编写了我们须要的东西，大多数情形下，这些模块都是开源的，也便是说我们可以直策应用或修正别人写好的东西。
7) Haskell

Haskell 是一种纯粹基于函数的措辞，这也就导致Haskell的所有表达式都只产生一个值。
由于没有变量，Haskell 极度依赖递归来创建代码，但是也有一些可变类型，特殊是列表和数组。

有一些繁芜算法须要多步操作才能达到终极想要的结果， 在这种情形下，Haskell就成为一个空想的选项。
而它更为吸引人的一个特色是它的类型系统，Haskell没有空值，你不能在变量中存储任何东西，也不能通报任何参数。

在AI中利用 Haskell的好处

Haskell 包含一个健全的类型系统，以避免代码中涌现多种类型的缺点。
虽然其他措辞不随意马虎帮我们写出简洁的代码，但 Haskell却可以做到。
因此，对付涉及大量数据的项目来说，利用Haskell是个不错的选择。
Haskell的简洁性还有助于我们同时处理多个项目。
利用 Haskell 的一个明显上风是它的速率。
用 Haskell 编写的程序常日比用其他编程措辞编写的程序运行得更快，由于它非常大略。
8）JavaScript

JavaScript 是一种广泛利用的编程措辞，对人工智能至关主要，它可以帮助我们构建从谈天机器人到打算机视觉的所有内容。
凭借其灵巧性和强大的开拓职员社区，JavaScript 已迅速成为人工智能最受欢迎的措辞之一。

自 1995 年JavaScript创建以来，我们已经用它编写了许多类似人类的行为，例如面部识别和艺术天生程序。
虽然企业会逐渐淘汰一些过期的系统，JavaScript 仍将是任何想要深入人工智能领域的开拓职员所必备的基本技能。

在AI中利用 JavaScript的好处

JS 的高度灵巧性使其可以与开拓职员正在利用的各种操作系统、浏览器和虚拟机一起利用。
JS不必从一个别系移植到另一个别系，由于许多系统都可以在类似的架构上运行。
JS可以广泛运用于任何领域。
JS基于网络或浏览器，编码相对来说属于轻量级的，没有太多的技能哀求。
9) Julia

AI 是一个热门的研究领域，而 Julia 在这一领域中霸占有利位置。
Jeff Bezanson, Stefan Karpinski, Viral B. Shah和他们的团队基于数值性能从无到有构建了这门措辞。
Julia险些可以在任何操作系统上运行，此外，它利用了许多我们已经节制的通用编码观点，如循环和条件语句，以是学起来也很随意马虎。

Julia的开拓环境目前并不理想（须要做一些开拓工具的事情），但随着韶光的推移，越来越多的人环绕编程措辞构建工具，Julia的开拓环境会变得更好。

在AI中利用Julia的好处

它是一种专为科学打算而设计的高等、高性能的编程措辞。
Julia 的语句都雅简洁，这样，你可以专注于办理问题本身而不是编写新代码。
利用 Julia，你可以在节省韶光的同时天生更清晰、速率更快、缺点更少的代码。
Julia 一个最大的上风是它是开源、免费的，这意味着任何人都可以访问其代码。

总结

综上所述，我们可以利用多种编程措辞来开拓人工智能。
没有一种措辞是十全十美的，有的专注于开拓速率，有的具备概率模型的天然上风，而其余一些则能与现有软件无缝衔接。
究竟利用哪种编程措辞，终极还是要看我们的实际需求。
文章末了为大家分享一份2021年常用编程措辞极其占比信息。

2021年常用编程措辞极其占比表

2021年常用编程措辞极其占比 资料来源：Statista