7. Haskell
Haskell 是1990年開發的強靜態類型，非限定性編程語言。由於Haskell開發人員不多，小公司很少嘗試Haskell。
Haskell 做得很好的是抽象（抽象數學，而不是Java OOP）。它允許具有表達性的、高效的庫表達AI算法。例如，HLearn使用常見的代數結構（模塊，單群等）來表達和提高簡單機器學習算法速度。
雖然你可以用任何語言編寫這些算法，但Haskell相比其他語言更具表現力，同時保持不錯的性能。例如，Haskell寫的faster cover trees 。
Haskell支持領域特定語言(embedded domain-specific languages)，這是一個著名的編程語言研究領域，適用於包括人工智能在內的許多領域。具體來說，它對概率編程來說很好，並能幫助開發人員在編譯時發現錯誤。
該語言具有CUDA綁定，並被編譯為字節碼（bytecode）。由於函數編程和靜態，代碼可以輕鬆地在雲上的不同CPU上執行。行業採用方面，Facebook使用Haskell打擊垃圾郵件。
6. JavaScript
JavaScript 是一種高級、面向對象的直譯語言，主要用於使網頁交互和創建在線程序，包括遊戲。
在JavaScript中，學習對話模型並不重要。學習服務器端的數據，然後通過Ajax調用學習者進行預測。 JavaScript有很多好用的庫，我們總結其中3個：
ConventJS：實現深度學習的庫——在瀏覽器中訓練卷積神經網絡。它支持完全連接的層以及非線性神經網絡模塊，分類和迴歸成本函數。
Synaptic：一個用於node.js.的神經網絡庫。 其通用算法是無架構的，可以用於開發和訓練幾乎所有類型的一階和二階神經網絡架構。
Mind：它使用矩陣實現來處理訓練數據。你可以完全自定義網絡拓撲和上傳/下載已學習的minds。
簡而言之，你不必重新造輪子，只需確定AI要做什麼類型的“learning”。
5. Prolog
Prolog是一種與計算語言和人工智能相關的邏輯編程語言和語義推理引擎。它具有靈活而且強大的框架，被廣泛應用於定理證明，非數字編程，自然語言處理和AI。
Prolog 是一種具有形式邏輯的聲明語言。AI開發者重視其預設計的搜索機制，非確定性，回溯機制，遞歸性質，高級抽象和模式匹配。
Prolog非常適合涉及結構化對象及其關係的問題。例如，在Prolog中，更容易表達對象之間的空間關係，比如表達“綠色的三角形在藍色的後面”。說明一般規則也很簡單，例如表達“對象A比對象B更靠近人，而B比C更近，則A應該比C更近”。
Prolog的性質使得實現事實（facts）和規則（rules）變得簡單直接。實際上，Prolog中的一切都是事實或規則。它允許你查詢數據庫，即使你已具有上述這些事實和規則。
Prolog支持開發圖形用戶界面，管理和網絡應用程序。它非常適合語音控制系統等項目。
4. Java
在Java中編程AI的好處：很好地支持大型項目，更好的用戶交互，調試易用性，便於可視化以及Swing和Standard Widget Toolkit的併入。
其主要優點是通用性——如果你是初學者，互聯網上可提供上千種有用的教程（免費），使你的學習更輕鬆，更高效。
Java開發的一些著名應用程序：
WEKA 機器學習套件：專門用於機器學習和數據挖掘
JOONE：用於設計，訓練和測試神經網絡
ALICE（artificial linguistic internet computer entity的縮寫）：自然語言處理chatbot
Robocode：一個用於學習Java編程原理的開源遊戲
3. Lisp
Lisp是最早的（1958年開發的）編程語言之一，由John MaCarthy博士創造，John MaCarthy也是創造“人工智能”這個術語的人。雖然近年來Lisp沒有被很多人使用，但該語言既靈活又具有可擴展性。
Lisp最初是針對Lambda演算開發的，誕生以來發生了很多演變。該語言在計算機科學中引入了許多想法，如遞歸，動態類型，高級函數，自動內存管理，自主（self hosting）編譯器和樹結構（tree data structure）。
Lisp用於開發人工智能軟件，因為它支持使用符號計算的程序的實現。符號表達和計算是Lisp擅長的。
此外，Lisp由一個宏系統，可以生成高效代碼的開發良好的編譯器，以及一組集合類型，包括哈希表和動態大小列表組成。
Lisp開發的有數以千計的AI應用程序，包括：
美國運通的授權人助理，用於檢查交易（信用卡）
METAL，一種自然語言翻譯系統
Macsyma，第一個大型計算機代數系統
ACL2，AMD使用的定理證明程序
2. C++
C ++比其他語言更快——它在硬件層進行通信的能力允許你改進代碼執行時間。這對在意耗時的人工智能項目非常有用。它可以用於統計AI方法，如神經網絡中的。
由於執行時間和OOP原則更快，C ++本身就是AI程序的好選擇。事實上，大部分機器學習和深度學習庫都是用C / C ++編寫的，並提供相同語言的API和為其他編程語言提供封裝。
如果你想控制運行時間和性能，C ++顯然是一個很好的選擇。 模板（template）使用更安全，它們提供了更好的推廣API的方法。雖然模板是一種強大的技術，可以簡化很多事情，但需要更多的時間和經驗來決定何時使用它們。
該語言覆蓋了3D遊戲的複雜性，優化資源管理，並通過網絡促進多人遊戲。一個真實的例子是科幻遊戲Doom 3，它使用C ++和虛擬引擎，一套遊戲開發工具（用C ++編寫）。Microsoft Windows，Mac OS，Adobe Photoshop，Maya 3D軟件，CAD，Mozilla Firefox等都是使用C ++的著名應用程序。
1. Python
Python專注於DRY（don’t repeat yourself）和RAD（rapid application development）。Python開發於20世紀90年代初，由於其可擴展性，適應性和易於學習而成為增長最快的編程語言之一。
Python有數百個庫可以使任何類型的項目成為可能，無論是移動應用程序，Web應用程序，數據科學還是人工智能。例如，用於科學計算的“Numpy”，用於機器學習的“Pybrain”，用於高級計算的“Scipy”和用於人工智能的“AIMA”。
Python的整體語言設計，低級和高級編程的平衡，模塊化編程和測試框架使其不同於其他語言。Python的另一個優勢是快速原型設計。在Python中，幾乎所有的想法都可以通過30-40行代碼快速驗證。
編譯來源：https://www.rankred.com/best-artificial-intelligence-programming-language/
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