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哪一种编程语言适合人工智能？ 谷歌的 AI 击败了一位围棋大师， 是一种衡量人工智能突 然的快速发展的方式，也揭示了这些技术如何发展而来和将 来可以如何发展。 人工智能是一种未来性的技术，目前正在致力于研究自己的 一套工具。一系列的进展在过去的几年中发生了：无事故驾 驶超过 300000 英里并在三个州合法行驶迎来了自动驾驶的 一个里程碑 ;IBM Waston 击败了 Jeopardy 两届冠军 ;统计学 习技术从对消费者兴趣到以万亿记的图像的复杂数据集进 行模式识别。这些发展必然提高了科学家和巨匠们对人工智 能的兴趣，这也使得开发者们了解创建人工智能应用的真实 本质。开发这些需要注意的第一件事是： 哪一种编程语言适合人工智能 ? 你所熟练掌握的每一种编程语言都可以是人工智能的开发 语言。 人工智能程序可以使用几乎所有的编程语言实现，最常见的 有： Lisp,Prolog,C/C++ ，近来又有 Java ，最近还有 Python. LISP 像 LISP 这样的高级语言在人工智能中备受青睐，因为在各 高校多年的研究后选择了快速原型而舍弃了快速执行。垃圾 收集，动态类型，数据函数，统一的语法，交互式环境和可 扩展性等一些特性使得 LIST 非常适合人工智能编程。 PROLOG 这种语言有着 LISP 高层和传统优势有效结合， 这对 AI 是非 常有用的。它的优势是解决“基于逻辑的问题”。 Prolog 提供 了针对于逻辑相关问题的解决方案，或者说它的解决方案有 着简洁的逻辑特征。 它的主要缺点 (恕我直言 )是学起来很难。 C/C++ 就像猎豹一样， C/C++ 主要用于对执行速度要求很高的时候。 它主要用于简单程序，统计人工智能，如神经网络就是一个 常见的例子。 Backpropagation 只用了几页的 C/C++ 代码， 但是要求速度，哪怕程序员只能提升一点点速度也是好的。 JAVA 新来者， Java 使用了 LISP 中的几个理念，最明显的是垃圾 收集。它的可移植性使它可以适用于任何程序，它还有一套 内置类型。 Java 没有 LISP 和 Prolog 高级，又没有 C 那样 快，但如果要求可移植性那它是最好的。 PYTHON Python 是一种用 LISP 和 JAVA 编译的语言。按照 Norvig 文章中对 Lips 和 Python 的比较，这两种语言彼此非常相似， 仅有一些细小的差别。还有 JPthon ，提供了访问 Java 图像 用户界面的途径。这是 PeterNorvig 选择用 JPyhton 翻译他 人工智能书籍中程序的的原因。 JPython 可以让他使用可移 植的 GUI 演示，和可移植的 http/ftp/html 库。因此，它非常 适合作为人工智能语言的。 在人工智能上使用 Python 比其他编程语言的好处 优质的文档 平台无关，可以在现在每一个 *nix 版本上使用 和其他面向对象编程语言比学习更加简单快速 Python 有许多图像加强库像 Python Imaging Libary,VTK 和 Maya 3D 可视化工具包， Numeric Python, Scientific Python 和其他很多可用工具可以于数值和科学应用。 Python