人工智能（AI）开创了应用程序开发的全新时代。通过利用机器学习和深度学习，可以完成用户配置优化，个性化设置及建议。另外，还可以整合更智能的搜索结果，提供语音界面或智能帮助等，用于优化程序本身。你甚至可以构建具有视觉和听觉，并能够作出反应的智能应用程序。

人工智能（AI）是巨大的，它只是机器展示的智能。简单来说，机器从其经验中学习，查看新的输入并执行类似于解决问题的人类任务。

为什么AI很重要？

它有助于自动化重复学习，并通过数据找出发现。它充分利用了数据。它可以更深入地进行数据分析。它增加了现有产品的智能。它可以自我意识，并从过去的错误中吸取教训。

AI帮助研究，军事，健康，交通控制，自动化支持，自动化制造，欺诈检测等多个领域的人类。

学习哪种编程语言来深入探索 AI？一个拥有大量优秀机器学习和深度学习库的语言当然是首选。

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.

话不多说，上数据。我搜索了与“机器学习”和“数据科学”一起使用的技能，搜索选项包括编程语言Java、C、C+++和JavaScript。然后还包括了Python和R，因为我们知道它在机器学习和数据科学方面很受欢迎，当然还有Scala，考虑到它与Spark的关系，再加上Julia，一些开发中认为这是“the next big thing”。运行这个查询，我们得到的数据如下：

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.com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。

我的个人答案呢？除了有许多顶级机器学习框架的支持之外，Python对我来说很适合，因为我有计算机科学的背景。对于开发新的算法，我也会感到很舒服，因为我的大部分职业生涯都是用这种语言编程的。但这就是我，有不同背景的人可能会觉得用另一种语言更好。一个拥有有限编程技能的统计学家肯定会更喜欢R。一个强大的Java开发人员可以使用他最喜欢的语言，因为有大量的Java API的开放源代码。对于这些图表上的任何一种语言，都可以有类似的例子。

因此，我的建议是，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。