人工智能用什么语言编写?人工智能专业难吗?

51CTO数字化人才来回答这个问题：
　　目前，人工智能专业的学习内容课程主要包括：机器学习、人工智能导论(搜索方法等)，图像识别、生物进化理论、自然语言处理、语义网、博弈论等。
　　所需的基础课程主要是信号处理、线性代数、微积分和编程(有数据结构基础)。
　　从专业的角度来看，机器学习、图像识别和自然语言处理都是大方向，只要你精通其中的一个，你就已经非常强大了。所以不要看太多的内容，有些你只需要掌握，你需要选择一个方向来深入学习。事实上，严格来说，人工智能不难学，但不容易学。它需要一定的数学基础和一段时间的积累。

典型的人工智能语言主要有LISP、Prolog、Smalltalk、C++等。

在人工智能手册中介绍了七种人工智能语言：

LISP,PLANNER,CINNIVER,QLISP,POP-2,SAIL,FUZZY。近百种人工智能语言中，只有LISP和后起之秀Prolog是人工智能研究和应用中占重要地位的两种人工智能程序设计语言。

一般来说，人工智能语言应具备如下特点：

·具有符号处理能力（即非数值处理能力）；

·适合于结构化程序设计，编程容易；

·具有递归功能和回溯功能；

·具有人机交互能力；

·适合于推理；

·既有把过程与说明式数据结构混合起来的能力，又有辨别数据、确定控制的模式匹配机制。

可否认的。

谈到LISP和PROLOG两种AI语言的重要性，我们可以从美国AI界的权威学者、麻省理工学院教授P.H.Winston(温斯顿)所说的三段话来体会：

(1)温斯顿认为，LISP 语言是AI的数学，不仅对AI的机器实现有重要意义，而且是AI理论研究的重要工具。

(2)“在中世纪，拉丁文和希腊文的知识对所有学者来说，都是必不可少的。只懂一种语言的学者必然是一个残缺不全的学者，他缺乏从两个方面来观察世界所获得的那种理解力。同样地，现代的AI专业人员如果不能同时大致通晓LISP和Prolog，也犹如一个残疾人,因为就广义来说,这两种人工智能的主要语言的知识都是必不可少的。”

“我一直热衷于Lisp，Lisp是在MIT被制造并且在那儿成长起来的。”

(3)概括地说,计算机语言的发展正是一个从HOW型低级语言向WHAT型高级语言进化的过程.在HOW型语言中,程序编制者必须详细说明运算是怎样(HOW)一步一步进行的;而在WHAT型语言中,程序编制者只需简单说明要做的事情是什么(WHAT) 。 ?现代的LISP语言是这些语言的佼佼者,因为采用Common Lisp格式的Lisp具有非凡的表现力,但是如何做某件事情仍然是有待于Lisp程序编制者来表达的东西.相反,Prolog是一种明显地冲破了HOW型语言陈规的语言, 它鼓励程序编制者去描述情况和问题,而不是那些用来解决问题的详细步骤。”

由以上论述可以看出LISP语言和Prolog语言对人工智能学科和人工智能学者的重要性。

一般来说,LISP可以称为人工智能的汇编语言, Prolog是人工智能更高级的语言。

人工智能专业是一个比较好学的专业，课程难度不大，同时该专业还是一个很不错的专业，前景很好，中国正在产业升级，工业机器人和人工智能方面会是强烈的热点，以后很多东西都是人工智能了。我是桂林电子科技大学18级学生，我有一个认识的学弟就是人工智能专业的，我们学校是2020年才有人工智能这个专业的，下面我来具体介绍一下这个专业吧。01——个人感受我认为人工智能是未来的重要趋势之一。随着互联网的发展，大数据、云计算和物联网等相关技术会陆续普及应用，在这个大背景下，智能化必然是发展趋势之一。人工智能相关技术将首先在互联网行业开始应用，然后陆续普及到其他行业。所以，从大的发展前景来看，人工智能这个专业前景非常广阔，所以说这个专业是很好的选择。还有，我觉得这个专业适合所有对人工智能有兴趣的同学去选择，该专业的课程难度不是很高，不过也不能随便摆烂，也得认真去学。
说到学习这个专业的首选那肯定是清华大学，其次是北京大学、国防科技大学、浙江大学和哈尔滨工业大学等。如果你真的对人工智能有着浓厚的兴趣，那么选择这个专业不会有错的。
02——专业介绍人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学，也是计算机科学的一个分支。它企图了解智能的实质，可以产出一种新的可以和人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究主要有机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。03——主修课程人工智能专业的核心课程有：专业导论、人工智能数学基础、线性代数 A、概率论与数理统计、程序设计与问题求解、电路与电子技术基础、面向对象编程、算法及数据结构、人工智能基础、数据科学导论、计算机组成原理、机器学习、信息论、机器人学概论、数字信号处理、模式识别、自然语言处理、现代控制理论等。我们在学习中需要注意的是：要认真学习智能的基础理论、基本方法和基本技能，掌握相关应用领域基础知识。还需要具有系统的计算思维和数据思维，具有创新创业意识和国际视野，具有良好的社会人文素养、职业道德和团队精神。04——就业前景人工智能专业就业方向主要包括科研机构(机器人研究所等)、软硬件开发人员、高校讲师等。在国内的话就业前景是比较好的，国内产业升级，IT行业的转型工业和机器人和智能机器人以及可穿戴设备的研发将来都是强烈的热点。人工智能目前是一个快速增长的领域，人才需求量大，相比于其他技术岗位，竞争度偏低，薪资相对较高，因此，趁着这个机遇，人工智能专业是一个很好的选择。05——小结人工智能这个专业不难学，但是大家也不能太随意，不然也会挂科的哟。并且人工智能专业相当的不错，未来必定是一个人工智能的世界，掌握了人工智能技术，就是一笔不可描述的财富。人工智能不仅能带动国家的发展，还能够方便世界上所有的人，所以，相信自己的感觉，对人工智能感兴趣的同学，来选择这个专业肯定没错的。

人工智能学起来还是蛮有挑战的，不是那么容易！

人工智能相关专业比计算机专业要更有发展前景，人工智能，是一个以计算机科学为基础，由计算机、数学、哲学等多学科交叉融合的交叉学科。

近些年才刚刚在国内高校设立人工智能学院，开设的人工智能相关专业比如：智能科学与技术、数据科学与大数据专业。具体学习的课程各个学校会有不同，大概包括这些课程3个方向：

• Ø 计算机相关：Linux操作系统、Java语言编程、数据库原理与应用、数据结构、数据挖掘与数据分析

• Ø 数学及统计类课程：高等数学、线性代数、概率论、数理统计

• Ø AI相关：机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理、人脸识别，语音识别，智能算法推荐、深度学习、知识图谱、计算机视觉

就业前景如何呢？

数据科学与大数据技术与人工智能专业不仅有着明朗的就业前景，在就业岗位的薪资待遇上有着无法比拟的就业优势。基本薪酬，薪资水平、就业满意度都优于全国平均水平的专业。

人工智能当然不好学，因为非常高科技，但是如果学出来以后不但好就业而且还会有非常好的发展前景。
人工智能专业好学吗
人工智能专业对于数学基础不好的人可能会比较难学的。因为需要学编程，而且学的东西比较繁杂，从认知与神经科学、人工智能伦理到人工智能平台与工具都要学。但学得好，就业前景也不错。
虽然一些中国高校开设了相关课程，但总体上缺乏人工智能的基础教学能力，高校在独自培养具有动手能力的应用型人才上有所欠缺。
人工智能极富挑战性
从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。
人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。

有一定难度，但人工智能方向是当下热门。假如自己现在没有人工智能方向的基础，可以了解人工智能行业当中比较热门的课程具体内容，了解清楚以后感兴趣就可以深入学习。因为每个人对知识的看法程度是不一样的，相比于想，付出行动才能知道适合自己的学习方式和感兴趣的方法。

但假如是工作转行，可以充分利用自己的工作经历和能力，让它成为加分项，以此为突破转向人工智能，也是一种不错的方式。

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人工智能学的是“编程语言”。

人工智能是一个很广阔的领域，很多编程语言都可以用于人工智能开发。以下是5种比较适用于人工智能开发的编程语言：

1、Python。由于简单易用，它是人工智能领域中使用最广泛的编程语言之一，它可以无缝地与数据结构和其他常用的AI算法一起使用。另外，Python有大量的在线资源，所以学习曲线也不会特别陡峭。

2、Java。它是AI项目的一个很好的选择。它是一种面向对象的编程语言，专注于提供AI项目上所需的所有高级功能，它是可移植的，并且提供了内置的垃圾回收。

3、Lisp。因其出色的原型设计能力和对符号表达式的支持在AI领域崭露头角。LISP作为因应人工智能而设计的语言，是第一个声明式系内函数式程序设计语言，有别于命令式系内过程式的C、Fortran和面向对象的Java、C#等结构化程序设计语言。

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。 2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。

人工智能难字！
目前人工智能专业的学习内容有： 机器学习、人工智能导论（搜索法等）、图像识别、生物演化论、自然语言处理、语义网、博弈论等。 需要的前置课程主要有，信号处理，线性代数，微积分，还有编程（最好有数据结构基础）

从上面的专业课程内容来看，需要掌握的人工智能相关的知识内容还是很多的，不过前置的课程在大学本科期间都有学习过，如信号处理，线性代数，微积分这些，如果你在学校期间，这部分的内容学习的不错，那么恭喜你了，你的基础不错。可以专心学习后面机器学习、深度学习相关的内容了。

从专业的角度来说，机器学习、图像识别、自然语言处理，这其中任何一个都是一个大的方向，只要精通其中一个方向，就已经很厉害了。所以不要看内容很多，有些你只是需要掌握，最终你需要选择的是一个方向深入研究。其实严格来说，人工智能不算难学，但是也不是轻轻松松就能学会的，需要有一定的数学相关的基础，同时还有一段时间的积淀。

首先，你的基础怎么样。很多时候，事实证明，有人天生就是学理科的料，他们的数学计算能力很强，逻辑思维很严谨，别人抓破脑袋也想不明白的高数、线性积分，在他们眼里就是小菜一碟。如果你在数学、逻辑等方面的基础很好，那就说明你天生就是干这行的人，叫老天爷赏饭吃，入门真的很快，随便碾压别人。其次，你对人工智能是否真的感兴趣。兴趣是最好的老师，人工智能是比较深奥的领域，是一门极具挑战性的科学，要沉得下心来钻研，这时候能不能撑得下去，那就看你的兴趣和意志了。为什么兴趣这么重要？我给你说一个例子吧，大学的时候，我一个哥们，突然对滑冰感兴趣，可能是在某个时间在溜冰场遇到了喜欢的人吧。那一整个学期，他不仅自己拼命苦练，还看了各种教学视频，买了各种专业的设备，从一个菜鸡变成业余，再变成能花样滑冰。别人都在宿舍玩游戏的时候，他在滑冰；别人在睡觉的时候，他还在练。等我们在溜冰场看到他的时候，都震惊了，竟然能这么熟练，我们站都没站稳，还在反复摔到烂屁股，他已经在跟别人玩花样了。老实说，如果不是兴趣，我想不出有什么理由让他坚持了下来。

人工智能是比较好学的，因为这个专业是比较实心，比较时髦的，以后就业前景是非常好的，可以增加自己的实力

大家在学习一门新技术的时候，学习方式很重要，如果能够选择一个适合自己的方式去学习，那么学习效果也能事半功倍，再辅助以足够的练习，那么从这种层面来说学人工智能不难。

人工智能当然不好学，因为非常高科技，但是如果学出来以后不但好就业而且还会有非常好的发展前景。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。
人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。

并不容易
人工智能属于前沿科技，都不会特别容易，人工智能主要是机器学习，积极学习，包括理论实践两部分，理论部分对数学要求非常高，实践部分稍微简单一些，因为大多数人使用的方法已经有人写好了
需要你学会python
如果只是做做简单的应用，那么人工智能也不是太难

人工智能专业对于数学基础不好的人可能会比较难学的。因为需要学编程，而且学的东西比较繁杂，从认知与神经科学、人工智能伦理到人工智能平台与工具都要学。但学得好，就业前景也不错。

2017年全球新兴人工智能项目中，中国占据51%，数量上已经超越美国。但全球人工智能人才储备，中国却只有5%左右，人工智能的人才缺口超过500万。

全球共有超过360所具有人工智能研究方向的高校，其中美国拥有近170所，中国仅30多所。虽然一些中国高校开设了相关课程，但总体上缺乏人工智能的基础教学能力，高校在独自培养具有动手能力的应用型人才上有所欠缺。

扩展资料：

人工智能专业是中国高校人计划设立的专业，旨在培养中国人工智能产业的应用型人才，推动人工智能一级学科建设。2020年3月3日，教育部公布2019年度普通高等学校本科专业备案和审批结果，“人工智能”专业成为热门。

人工智能专业培养目标：

以培养掌握人工智能理论与工程技术的专门人才为目标，学习机器学习的理论和方法、深度学习框架、工具与实践平台、自然语言处理技术、语音处理与识别技术、视觉智能处理技术、国际人工智能专业领域最前沿的理论方法，培养人工智能专业技能和素养，构建解决科研和实际工程问题的专业思维、专业方法和专业嗅觉。

参考资料：百度百科-人工智能专业

入门都是很简单的。具体基础知识如下：
人工智能入门需要掌握这些知识：
1.基础数学知识：线性代数、概率论、统计学、图论
2.基础计算机知识：操作系统、linux、网络、编译原理、数据结构、数据库
3.编程语言基础：C/C++、Python、Java
4.人工智能基础知识：ID3、C4.5、逻辑回归、SVM、分类器、等算法的特性、性质、和其他算法对比的区别等内容。
5.工具基础知识：opencv、matlab、caffe等

人工智能用的比较多的语言有：Python、JAVA 和相关语言、C/C++、JavaScript、R语言。

从事人工智能，需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析。

需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法;当然还有各个领域需要的算法，比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM;总之算法很多需要时间的积累。

需要掌握至少一门编程语言：毕竟算法的实现还是要编程的;如果深入到硬件的话，一些电类基础课必不可少。有的还会需要了解域名比如com、top等等。

在推动AI产业从兴起进入快速发展的历程中，AI顶级人才的领军作用尤为重要。上至国家，下至科技巨头，无不将AI视为提升自身的核心竞争力的根本性战略。那么你有没有想过这么一个问题：人工智能开发语言哪个更好？
其实，并不是每种编程语言，都能为开发人员节省时间及精力。在此整理了5种比较适用于人工智能开发的编程语言：
Python
Python由于简单易用，是人工智能领域中使用较广泛的编程语言之一，它可以无缝地与数据结构和其他常用的AI算法一起使用。Python之所以时候AI项目，其实也是基于Python的很多有用的库都可以在AI中使用，如Numpy提供科学的计算能力，Scypy的高级计算和Pybrain的机器学习。另外，Python有大量的在线资源，所以学习曲线也不会特别陡峭。
Java
对于AI项目来说，算法几乎是灵魂，无论是搜索算法、自然语言处理算法还是神经网络，Java都可以提供一种简单的编码算法。另外，Java的扩展性也是AI项目必备的功能之一。
Lisp
Lisp因其出色的原型设计能力和对符号表达式的支持在AI领域崭露头角。LISP作为因应人工智能而设计的语言，因其可用性和符号结构而主要用于机器学习/ ILP子领域。著名的AI专家彼得·诺维奇（Peter Norvig）在其《Artificial Intelligence: A modern approach》一书中，详细解释了为什么Lisp是AI开发的顶级编程语言之一。
Prolog
Prolog一种逻辑编程语言，主要是对一些基本机制进行编程，对于AI编程十分有效，例如它提供模式匹配，自动回溯和基于树的数据结构化机制。结合这些机制可以为AI项目提供一个灵活的框架。Prolog广泛应用于AI的 expert系统，也可用于医疗项目的工作。
C ++
在AI项目中，C++可用于统计，如神经网络。另外算法也可以在C ++被广泛地快速执行，游戏中的AI主要用C ++编码，以便更快地执行和响应时间。这也是一门非常不错的语言。

楼下的回答是错的
你所说的人工智能目前主要是机器学习实现的
目前做机器学习和数据挖掘的主要语言是python
但主要原因并不是python效率高或者python和人工智能有什么不可分割的联系，而是因为python是一门很好的胶水语言，可以方便的调用别人（用各种语言）写的库，而且表达清晰灵活
所以实际上机器学习的核心知识和python并没有本质关系，python只是因为表达能力强，所以被广泛用于机器学习开发而已。