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。
当我们关注机器学习时，我们得到了类似的数据：
我们能从这些数据中得到什么启示呢?
首先，我们看到并不是一招通吃。在这种情况下，各种机器学习编程语言都很受欢迎。
其次，所有这些编程语言都在急剧增长，反映出在过去几年里，企业对机器学习和数据科学的关注和需求正在急速增加。
第三，python很明显的领导者，其次是java，然后是r，再然后是c++。python对java的领先优势正在增加，而java在r上的领先地位正在下降。必须承认，我很惊讶地看到java名列第二；我本来是以为是r语言。
第四，scala的增长令人印象深刻。它在三年前几乎是不存在的，现在和这些成熟的编程语言几乎在同一个层面。当我们切换到indeed上的数据的相对视图时，这更容易发现。
第五，julia的受欢迎程度虽然不明显，但肯定有上升的趋势。julia将成为一种流行机器学习和数据科学编程语言吗？未来会告诉你。
在人工智能上使用python比其他编程语言的好处
在人工智能上使用python编程语言的优势
1.优质的文档
2.平台无关，可以在现在每一个*nix版本上使用
3.和其他面向对象编程语言比学习更加简单快速
4.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。
5.python的设计非常好，快速，坚固，可移植，可扩展。很明显这些对于人工智能应用来说都是非常重要的因素。
6.对于科学用途的广泛编程任务都很有用，无论从小的shell脚本还是整个网站应用。
7.最后，它是开源的。可以得到相同的社区支持。
到这时，到底哪种语言才是最受欢迎的编程语言呢？答案应该很清楚了。当涉及到机器学习和数据科学工作时，python、java和r是最流行的技能。如果你想专注于深度学习，而不是一般的机器学习，那么，在某种程度上来说c++、c也是值得考虑的。然而，请记住，这只是看待问题的一种方式。如果你想找一份工作，或者你只是想在业余时间学习机器学习和数据科学，你可能会得到不同的答案。
所以建议是，在花大量时间学习一门语言之前，根据自己的情况来决定选择哪种编程语言，切记千万不可跟风。
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