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人工智能如何選擇語言?逐個(gè)分析看清利弊

來源:奇酷教育 發(fā)表于:

  谷歌的AI擊敗了一位圍棋大師,是一種衡量人工智能突然的快速發(fā)展的方式,也揭示了這些技術(shù)如何發(fā)展而來和將來可以如何發(fā)展?! ∪斯ぶ?

  谷歌的AI擊敗了一位圍棋大師,是一種衡量人工智能突然的快速發(fā)展的方式,也揭示了這些技術(shù)如何發(fā)展而來和將來可以如何發(fā)展。
  人工智能是一門已經(jīng)在影響我們生活的技術(shù),目前正在致力于研究自己的一套工具。一系列的進(jìn)展在過去的幾年中發(fā)生了:無事故駕駛超過300000英里并在三個(gè)州合法行駛迎來了自動(dòng)駕駛的一個(gè)里程碑;IBM Waston擊敗了Jeopardy兩屆冠軍;統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)技術(shù)從對消費(fèi)者興趣到以萬億記的圖像的復(fù)雜數(shù)據(jù)集進(jìn)行模式識別。這些發(fā)展必然提高了科學(xué)家和巨匠們對人工智能的興趣,這也使得開發(fā)者們了解創(chuàng)建人工智能應(yīng)用的真實(shí)本質(zhì)。開發(fā)這些需要注意的第一件事是:
  哪一種編程語言適合人工智能?
  你所熟練掌握的每一種編程語言都可以是人工智能的開發(fā)語言。人工智能程序可以使用幾乎所有的編程語言實(shí)現(xiàn),最常見的有:Lisp,Prolog,C/C++,近來又有Java,最近還有Python,今天我們就來慢慢分析哪種語言最適合人工智能。
LISP
  像LISP這樣的高級語言在人工智能中備受青睞,因?yàn)樵诟鞲咝6嗄甑难芯亢筮x擇了快速原型而舍棄了快速執(zhí)行。垃圾收集,動(dòng)態(tài)類型,數(shù)據(jù)函數(shù),統(tǒng)一的語法,交互式環(huán)境和可擴(kuò)展性等一些特性使得LIST非常適合人工智能編程。
PROLOG
  這種語言有著LISP高層和傳統(tǒng)優(yōu)勢有效結(jié)合,這對AI是非常有用的。它的優(yōu)勢是解決“基于邏輯的問題”。Prolog提供了針對于邏輯相關(guān)問題的解決方案,或者說它的解決方案有著簡潔的邏輯特征。它的主要缺點(diǎn)是學(xué)起來很難。
C/C++
  就像獵豹一樣,C/C++主要用于對執(zhí)行速度要求很高的時(shí)候。它主要用于簡單程序,統(tǒng)計(jì)人工智能,如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是一個(gè)常見的例子。Backpropagation 只用了幾頁的C/C++代碼,但是要求速度,哪怕程序員只能提升一點(diǎn)點(diǎn)速度也是好的。
JAVA
  新來者,Java使用了LISP中的幾個(gè)理念,最明顯的是垃圾收集。它的可移植性使它可以適用于任何程序,它還有一套內(nèi)置類型。Java沒有LISP和Prolog高級,又沒有C那樣快,但如果要求可移植性那它是最好的。
PYTHON
  Python是一種用LISP和JAVA編譯的語言。按照Norvig文章中對Lips和Python的比較,這兩種語言彼此非常相似,僅有一些細(xì)小的差別。還有JPthon,提供了訪問Java圖像用戶界面的途徑。這是PeterNorvig選擇用JPyhton翻譯他人工智能書籍中程序的的原因。JPython可以讓他使用可移植的GUI演示,和可移植的http/ftp/html庫。因此,它是所有語言中最適合作為人工智能語言的。
  Python因?yàn)樘峁┫?scikit-learn的好的框架,在人工智能方面扮演了一個(gè)重要的角色:Python中的機(jī)器學(xué)習(xí),實(shí)現(xiàn)了這一領(lǐng)域中大多的需求。D3.js JS中數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)文檔時(shí)可視化最強(qiáng)大和易于使用的工具之一。處理框架,它的快速原型制造使得它成為一門不可忽視的重要語言。AI需要大量的研究,因此沒有必要要求一個(gè)500KB的Java樣板代碼去測試新的假說。python中幾乎每一個(gè)想法都可以迅速通過20-30行代碼來實(shí)現(xiàn)(JS和LISP也是一樣)。因此,它對于人工智能是一門非常有用的語言。
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