问如何为人工智能编程选择一种语言？

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在剩下的AI研究中，所有酷酷的胡须大师都使用Lisp :)

有两大阵营: Common Lisp和Scheme。它们有不同的语法，等等。很多好东西都是为它们写的。

Java是一种非常流行的通用语言，但是AI /函数式编程中的许多有趣的东西，比如将闭包作为一阶对象传递，在Java中做起来很笨拙。

我个人的偏好是远离像C#和F#这样的视窗语言。很酷的人在Unix下开发。或者Linux，如果他们很酷但是很穷。

一些很酷但很奇怪的人用Haskell编程。相当现代的FP语言，具有良好的性能。我试过一次，它让我的大脑很痛；但你可能比我聪明

更新：回答了史蒂夫的问题。

1. 我不会为Unix的变种买单；这是公司和研究机构所做的。这个想法是，你想要为一家投入数百万美元硬件的机构做人工智能研究，并毫不犹豫地为一个操作系统支付几千美元。这类人很可能在自助餐厅里吃到美味的食物，或者因为做有趣的工作而获得高薪。但我肯定不是在抨击Linux。
2. F#可能很酷，但我看到了一大堆问题，让它在Linux或任何其他Unix上运行(这就是我所说的“Windows”)，我不想在Windows下工作(这就是我所说的“个人偏好”)。
3. 详述“视窗”主题:你提到F#是OCaml的变体。从我自己简短的研究来看，F#似乎缺少函数器、OCaml风格的对象、多态变体和camlp4预处理器。没有函数式函数的函数式语言？真的？如果一个人倾向于不喜欢微软，就像我承认的那样，一个人可以得出结论，他们已经向前走了，把一种完美的函数式语言OCaml，挤进了他们可以在他们的CLR中运行的东西，这样他们就可以声称“拥有”一种函数式语言。最后，因为我不怀疑，我知道微软总是把市场主导地位放在产品质量之上，所以我不打算接触F#。但这只是我个人的偏好，而且很明显是这样的，而我们更关心的是为mary.ja45做一个好的推荐。

我有更好的理由推荐Lisp而不是F#，甚至是OCaml和Haskell。这些主要是基于Lisp在人工智能领域中相对于任何其他语言的历史优势。

• 大部分人工智能文献都是基于用Lisp或Prolog编写的程序。如果没有别的，良好的Lisp知识将使学生能够理解示例程序。我个人最喜欢的AI巨型项目Cyc有运行时，您可以选择Common Lisp或C。
• 在TIOBE编程语言索引(如工业中所见和使用)中，Lisp排在第15位，Haskell排在43位，F#和OCaml排在50位以下。市场上的存在自然与就业机会相关。

也就是说，一些更年轻的"AI有趣的“语言很有可能会迅速增长。如果一些主要的研究机构发表了一些开创性的、定义领域的研究，比如Scala，你会看到Scala在研究界的受欢迎程度急剧上升，在工业中也有一些滞后。

我(显然)不能评论F#的其他特性，但欢迎您像我一样提出建议。

Python似乎在一般的科学社区中使用得很多。它有很多可用的库，而且很容易学习。

我要把Scala扔进锅里。

• 它可用于函数式编程
• 它的速度可以和

一样快它是一种现代语言，有很多很好的方面

• Java似乎在AI中也有点流行，所以你可以使用

中的所有Java库<

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我已经用Scala解决了AI基础课程中的所有练习。它真的工作得很好。