今天的AI程序员应该掌握多种语言，因为他们在跨学科的环境中工作，而不是在孤岛中工作。
虽然当前这一代人更喜欢Python，R，Java，Lisp，Prolog，Julia等
，但前端开发人员必须了解JavaScript，Python和R的机器学习应用程序。一家知名组织的流程自动化首席开发人员了解R，Java，Nia和.Net，并为AI，机器学习，聊天机器人，自动化系统等编写代码。但是，较大的企业系统继续用Java编写。我的一个开发者朋友在编写Siri之前的通信工具时使用了PHP。R，Matlab，Weka是机器学习和数据挖掘所必需的。
是的，没有单一的“AI语言”可以被认为是最好的编程语言。
因此，让我们讨论一些流行的语言，这些语言在全球AI项目中流行和使用。
1）Python：
它在AI，ML和数据分析的所有其他语言中排名第一。建议在需要快速编码时使用。
Python是一个最喜欢的选择，因为：
•它有一个很棒的库生态系统。一些常用的库是用于处理基本ML算法的SciKit-learn，用于高级数据结构和分析的Pandas，用于深度学习的Keras和TensorFlow，用于可视化的Matplotlib。Keras和TensorFlow被当今大多数AI工程师使用。
• 对于 AI 开发人员来说，学习曲线要容易得多。
Python语言是灵活的，它减少了出错的可能性，程序员也可以将Python与其他语言结合起来。
由于python是独立于平台的，因此可以节省用于在各种平台上进行测试的金钱和时间。它使整个平台变得简单方便。
2）Lisp：
Lisp是开发人员在构建AI解决方案的同时解决归纳逻辑项目中的问题的最喜欢的语言。除了Lisp，Prolog，Scheme之外，Haskell还适合用于基于逻辑的AI项目。
Lisp用于AI的原因如下：
• 支持符号编程。
•不区分数据和代码，这使得语言更强大。
• 可比其他编程语言扩展。
• 读取-评估-打印循环简化了交互式编程。
3）Prolog：
Prolog具有独特的功能，
如模式匹配和自动回溯。此功能用于高级解决方案的 AI 开发。它是一种逻辑编程语言，受到AI程序员的青睐。
Prolog计划包括：
•关系事实的声明。
• 宣布有关关系的规则。
• 提出问题。
因此，prolog可以分析行为，语句和条件语句之间的关系，这在人工智能中是有帮助的。
4）Matlab：
建议在实现复杂的数学运算时使用Matlab。Matlab提供了像Caffe和TensorFlow这样的AI功能。它允许您将 AI 集成到完整的工作流程中。在某种程度上，借助 MATLAB，即使没有机器学习经验，您也可以为 AI 做好准备。你已准备好使用应用并快速尝试不同的方法。
C++：
人工智能工程师推荐用于搜索引擎，计算机游戏，构建神经网络等项目，因为它有助于更快地执行复杂算法。由于C++由于继承和数据隐藏而支持程序的重用，因此可以节省时间和成本。
建议C++，因为：
•很容易找到复杂AI问题的解决方案
•它具有丰富的库函数和编程工具
•它支持面向对象的原则，可用于实现有组织的数据
5）Java：
Java用于神经网络，并且与搜索算法配合良好。它可用于大型项目。
Java产生的一些好处包括：
•易于使用
•易于调试
•打包服务
•数据的
图形表示 •更好的用户交互
•使用Swing和标准Widget工具包
的复杂图形和界面因此，每种语言都具有特定的功能和优点。