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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功能，越来越多的落地应用项目出现在大众视野中。就像大多数软件应用程序的开发一样，开发人员也会使用多种语言来编写人工智能项目，那么哪种语言是人工智能最佳编程语言呢？今天就来比较五种人工智能常用编程语言的优缺点，看看哪种语言最适合人工智能编程。
1.C ++
优点：c++是最快的计算机语言，如果进行中的人工智能项目对于时间特别敏感，那么C++是一个很好的选择。它能提供更快的执行时间和更快的响应时间，因此经常被应用于搜索引擎和游戏中。另外，c++允许广泛使用算法，也支持在开发中重用代码，在使用统计人工智能技术方面也是非常有效的。通过这些特点，C ++语言通常适用于机器学习和神经网络中。
缺点：但C++语言的缺点也十分明显。它的多任务处理状况不佳，而且仅仅适用于实现特定系统或算法的核心或基础。同时，C++遵循着自下而上的方法，因此不管是学习还是使用过程都非常复杂。
2.Java
优点：Java是一门多范式语言，遵循面向对象编程和一次写入读取随处运行（WORA）的原则。同时，作为一门AI编程语言，Java可以在任何支持它的平台上运行，而无需重新编译。因此在各项目的开发中，Java都是常用语言之一，它不仅适用于NLP和搜索算法，还适用于神经网络。
缺点：java语言的本质是为构造大型复杂系统而设计的，这些系统全是由开发者们单独开发设计，规模和复杂程度都由外界赋予。因此，Java大多数的语言结构对于大数据处理和 AI 系统开发显得有些大材小用：太复杂的结构往往用不上，太简单的结构用Java又会十分别扭费劲。
3.Lisp
优点：Lisp是一门计算机编程语言，是继Fortran之后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、动态的编码语言。有许多人认为Lisp是最好的人工智能编程语言，因为它为开发人员提供了更高的自由。Lisp因其灵活性可以在人工智能中快速进行原型设计和实验，独特的宏系统有助于开发和实现不同级别的智能，当然，Lisp也因AI开发得到发展。与大多数人工智能编程语言不同，Lisp在解决特定问题时显得更加高效，因为它适应了开发人员编写解决方案的需求，非常适合于归纳逻辑项目和机器学习。
缺点：历史悠久同样是它的缺点。作为一门较古老的编程语言，很少有开发人员熟悉Lisp编程，而且也需要配置新的软件和硬件来适应它的使用。
4.Prolog
优点：与Lisp一样，Prolog不仅是古老的编程语言之一，也是人工智能项目开发的常用语言。它是一种基于规则和声明性的语言，拥有灵活框架的机制，包含了决定其人工智能编码语言的事实和规则。同时，Prolog支持许多基本机制，例如模式匹配、基于树的数据结构和人工智能编程的自动回溯。除了在人工智能项目中广泛使用外，Prolog还用于创建医疗系统。
缺点：由于Prolog的控制机制具有普遍性，而且递归和自动回溯会使程序中间变量过多严重浪费内存，浪费了较多的机器时间和空间，降低了效率；同时，大型Prolog程序调试不容易，用户很难或根本无法控制算法的细节，量词处理上不够，在过程性控制方面局限性也较大。
5.Python
由于语法具有简单性和多功能性，Python正成为开发人员最喜欢的人工智能开发编程语言。它最打动人心的地方之一就是便携性，Python可以在Linux、Windows、Mac OS和UNIX等平台上使用，并且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。
作为一种多范式编程语言，Python支持面向对象，具有过程式和功能式的编程风格。它有丰富多样的库和工具，可以根据需求随意选用，。支持算法测试，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，提高了程序员的生产力和开发效率。
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