人工智能有什么作用?人工智能用什么语言?

人工智能技术的应用如下：

随着数字化时代的到来，人工智能被广泛应用。特别是在家居、制造、金融、医疗、安防、交通、零售、教育和物流等多领域。

1、智能制造

随着工业制造4.0时代的推进，传统的制造业在人工智能的推动下迅速爆发。人工智能在制造的应用领域主要分为三个方面：

（1） 智能装备：主要包括自动识别设备、人机交互系统、工业机器人和数控机床等。

（2） 智能工厂：包括智能设计、智能生产、智能管理及集成优化等。

（3） 智能服务：个性化定制、远程运维及预测性维护等。

2、智能家居

智能家居主要是引用物联网技术，通过智能硬件、软件、云计算平台等构成一套完整的家居生态系统。这些家居产品都有一个智能AI你可以设置口令指挥产品自主运行，同时AI还可以搜索你的使用数据，最后达到不需要指挥的效果。

3、智慧金融

人工智能在金融方面可以进行自动获客、身份识别、大数据风控、智能投顾、智能客服和金融云等。

4、智能医疗

智能医疗主要是通过大数据、5G、云计算、大数据、AR/VRh和人工智能等技术与医疗行业进行深度融合等。智能医疗主要是起到辅助诊断、医疗影像及疾病检测、药物开发等作用。

1、预测疫情
在日常生活当中，人工智能在医疗保健领域应用广泛，特别是在疫情预测、疾病和病毒的检测和预防等方面。特别是加拿大多伦多AI创业公司的“蓝点”，就是在利用它们的技术预测疫情并发出警报。

2、抗击癌症

美国生物科技初创公司Viome主要是利用人工智能抗击癌症，当前，已经获得4850万美元的启动资金。他们研发的设备很简单，主要是筛查唾液样本，无创筛查早期的口腔癌和喉癌等疾病。此外，该公司表示，从实验结果来看，该技术平台性能较高，对I期口腔癌的灵敏度超过93%，特异性接近98%。

3、机器人医生
人工智能领域的另外一个领域，人工智能机器人越来越受欢迎，其中最典型的就是机器人医生。与人类相比，机器人医生更加精准的缝合伤口和切除肿瘤，对周围组织在成损伤相对要小很多。目前，世界上已经有5000多台这样的外科机器人投入使用，完成了100多万台外科手术。涉及的方面很广，与此同时在帮助精神疾病和帮助残疾人方面也发挥了巨大的作用。

4、消除饥饿

人工智能的营养预警系统正在帮助世界解决粮食安全的问题。该系统主要是收集、分析卫星图像和传统的数据，用来帮助植被的健康，从而预测作物的营养价值。

5、帮助残障人士

人工智能在帮助残障人士方面，可以帮助视觉障碍人员安全的行走，同帮助视力受损的人描述身边的人和事物。

1.首先一个成功的智能，必将能为它的建造者，拥有者带来可观的经济效益，采用相比于有经验的专家执行任务，可以极大地减少劳务开支和培养费用。而且软件程序易于复制，所以人工智能能够广泛传播专家知识和经验，可以推广应用数量有限的和昂贵的专业人员及其知识。如果保护得当，软件还可以长期地和完整地保存。领域专业人员(如医生)难以同时保持最新的实际建议(如治疗方案和方法)而人工智能却能迅速地更新和保存这类建议，使终端用户(如病人)从中受益。
2.人工智能可以推动计算机技术发展，人工智能研究已经对计算机技术的各个方面产生并将继续产生较大影响。人工智能应用要求繁重的计算，促进了并行处理和专用集成片的开发。 算法发生器和灵巧的数据结构获得应用，自动程序设计技术将开始对软件开发产生非常积极影响。所有这些在研究人工智能时开发出来的新技术，都将推动计算机技术的发展，进而使计算机为人类创造更大的经济实惠同时还会带动人工智能的进一步发展。

人工智能的作用为1、智能时代的人类将从事更有意义的工作。

2、人工智能将在教育领域得到普及。

3、为人类提供更加舒适的生存环境。

人工智能的意义是连接 人、支撑 人，云蝠 智能 目前到了融合发展型阶段，能够提供多种多样的实用型工具。

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，并开发出一种新的智能机器，这种机器能做出类似人类依靠智力能力而做出的反应，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。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟，能像人那样思考，也可能超过人的智能。

人工智能的分类可以分为三种，分别是：弱人工智能，代替人力处理某单一领域的工作；强人工智能，可以代替一般人完成生活中的大部分工作；超人工智能，在强人工智能的基础上，像人类一样进行学习，每天自身进行多次升级迭代。而智能水平会完全超越人类。

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。

人工智能学习主要是以下五种语言：

Python

Python语法简单，功能多样，是开发人员最喜爱的AI开发编程语言之一，因为它允许开发人员创建交互式，可解释式性，模块化，动态，可移植和高级的代码，这使得它比Java语言更独特。Python非常便携，可以在Linux，Windows等多平台上使用。另外，Python是一种多范式编程语言，支持面向对象，面向过程和函数式编程风格。由于它拥有简单的函数库和理想的结构，Python很适合神经网络和自然语言处理（NLP）解决方案的开发。

但是，习惯于Python的开发人员在尝试使用其他语言时，难以调整状态使用不同的语法进行开发。与C ++和Java不同，Python在解释器的帮助下运行，在AI开发中这会使编译和执行变的更慢，不适合移动计算。

Java

Java也是一种多范式语言，遵循面向对象的原则和一次编写、到处运行（WORA）的原则。Java是一种可在任何支持它的平台上运行的AI编程语言，而无需重新编译。

.top域名认为除了AI开发，Java也是最常用的语言之一，兼容了C和C ++中的大部分语法。 Java不仅适用于自然语言处理和搜索算法，并且还适用于神经网络。

Lisp

在AI开发中使用Lisp语言，是因为它的灵活性使快速建模和实验成为可能，这反过来又促进了Lisp在AI开发中的发展。例如，Lisp有一个独特的宏观系统，可以帮助探索和实现不同层次的智能。与大多数AI编程语言不同，Lisp在解决特定问题方面效率更高，因为它能够适应开发人员编写解决方案的需求。Lisp非常适合于归纳逻辑项目和机器学习。

但是，Lisp是计算机编程语言家族中继Fortran之后的第二种最古老的编程语言，作为一种古老的编程语言，Lisp需要配置新的软件和硬件以适应在当前环境下使用。很少有开发人员熟悉Lisp编程。

Prolog

Prolog也是最古老的编程语言之一，因此它也适用于AI的开发。 像Lisp一样，它也是主要的AI编程语言。.top域名认为Prolog的机制能够开发出受开发人员欢迎的较为灵活的框架。Prolog是一种基于规则和声明的语言，这是因为它具有规定AI编程语言的事实和规则。

Prolog支持基本机制，如模式匹配，基于树的数据结构以及AI编程所必需的自动回溯。除了广泛应用于AI项目之外，Prolog也应用于创建医疗系统。

C ++

C ++是最快的计算机语言，它特别适用于对时间敏感的AI编程项目。C ++能够提供更快的执行时间和响应时间（这就是为什么它经常用于搜索引擎和游戏）。此外，C ++允许大规模的使用算法，并且在使用统计AI技术方面非常高效。.top域名认为另一个重要因素是由于继承和数据隐藏，在开发中C ++支持重用代码，因此既省时又省钱。C ++适用于机器学习和神经网络。

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。

实际应用

机器视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等。

学科范畴

人工智能是一门边缘学科，属于自然科学和社会科学的交叉。

涉及学科

哲学和认知科学，数学，神经生理学，心理学，计算机科学，信息论，控制论，不定性论

研究范畴

自然语言处理，知识表现，智能搜索，推理，规划，机器学习，知识获取，组合调度问题，感知问题，模式识别，逻辑程序设计软计算，不精确和不确定的管理，人工生命，神经网络，复杂系统，遗传算法

意识和人工智能

人工智能就其本质而言，是对人的思维的信息过程的模拟。

对于人的思维模拟可以从两条道路进行，一是结构模拟，仿照人脑的结构机制，制造出“类人脑”的机器；二是功能模拟，暂时撇开人脑的内部结构，而从其功能过程进行模拟。现代电子计算机的产生便是对人脑思维功能的模拟，是对人脑思维的信息过程的模拟。

弱人工智能如今不断地迅猛发展，尤其是2008年经济危机后，美日欧希望借机器人等实现再工业化，工业机器人以比以往任何时候更快的速度发展，更加带动了弱人工智能和相关领域产业的不断突破，很多必须用人来做的工作如今已经能用机器人实现。

而强人工智能则暂时处于瓶颈，还需要科学家们和人类的努力。

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。

一、人工智能是一门基于计算机科学，生物学，心理学，神经科学，数学和哲学等学科的科学和技术。人工智能的一个主要推动力要开发与人类智能相关的计算机功能，例如推理，学习和解决问题的能力。

二、人工智能之父 John McCarthy说：人工智能就是制造智能的机器，更特指制作人工智能的程序。人工智能模仿人类的思考方式使计算机能智能的思考问题，人工智能通过研究人类大脑的思考、学习和工作方式，然后将研究结果作为开发智能软件和系统的基础。

三、人工智能在以下各个领域占据主导作用

1游戏 ：人工智能在国际象棋，扑克，围棋等游戏中起着至关重要的作用，机器可以根据启发式知识来思考大量可能的位置并计算出最优的下棋落子。

2自然语言处理 ： 可以与理解人类自然语言的计算机进行交互。比如常见机器翻译系统、人机对话系统。

3专家系统 ： 有一些应用程序集成了机器，软件和特殊信息，以传授推理和建议。它们为用户提供解释和建议。比如分析股票行情，进行量化交易。

4视觉系统 ： 它系统理解，解释计算机上的视觉输入。例如，间谍飞机拍摄照片，用于计算空间信息或区域地图。医生使用临床专家系统来诊断患者。警方使用的计算机软件可以识别数据库里面存储的肖像，从而识别犯罪者的脸部。还有我们最常用的车牌识别等。

5语音识别 ：智能系统能够与人类对话，通过句子及其含义来听取和理解人的语言。它可以处理不同的重音，俚语，背景噪音，不同人的的声调变化等。

6手写识别 ： 手写识别软件通过笔在屏幕上写的文本可以识别字母的形状并将其转换为可编辑的文本。

7智能机器人 ： 机器人能够执行人类给出的任务。它们具有传感器，检测到来自现实世界的光，热，温度，运动，声音，碰撞和压力等数据。他拥有高效的处理器，多个传感器和巨大的内存，以展示它的智能，并且能够从错误中吸取教训来适应新的环境。

“人工智能”这个词一开始是在1956 年Dartmouth学会上提出的。从那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能开发主要学哪门语言？
据了解，人工智能目前主要是机器学习实现的，而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。
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。因此目前来看，Python是人工智能的首选语言。
人工智能时代的到来，让人们不禁产生了一些思考，不管是好是坏。但是无论结果如何，这个时代究竟还是来了：
搭台，唱戏，台下的吃瓜群众懵懂生活、不知不觉间被卷入，在技术迭代发展的洪流中，向来如此。在基础技术维度，大数据管理和云计算技术已经在国内生根发芽，从IaaS、PaaS到SaaS，逐渐转变为大众化服务的基础平台：
腾讯、阿里、百度、华为等巨头们依托自身数据、算法、技术和服务器优势正着力构建各自的产业链闭环。而在应用技术维度，在机器学习、模式识别和人机交互三条技术路线下附着的机器视觉、指纹识别、人脸识别、智能搜索、语言和图像理解、遗传编程等众多领域，正蓬勃兴盛，也诞生了多家代表性企业。
也因为各企业的诞生，也有越来越多的企业需要人工智能人才。所以，如果大家掌握了Python，是否就能更好地在人工智能行业大展拳脚呢？

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。

人工智能用的编程语言：Python、Java、Lisp、Prolog、C ++、Yigo。 

1、Python由于简单易用，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。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。

2、Java也是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。另外Java社区也是一个加分项，完善丰富的社区生态可以帮助开发人员随时随地查询和解决遇到的问题。一。

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

4、Prolog与Lisp在可用性方面旗鼓相当，据《Prolog Programming for ArTIficial Intelligence》一文介绍，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。

5、C ++是世界上速度最快的编程语言，其在硬件层面上的交流能力使开发人员能够改进程序执行时间。 C ++对于时间很敏感，这对于AI项目是非常有用的，例如，搜索引擎可以广泛使用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，以便更快的执行和响应时间。

Python、Java、Lisp、Prolog、C ++、Yigo。

Python由于简单易用，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。

Python之所以适合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。

Java也是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。另外Java社区也是一个加分项，完善丰富的社区生态可以帮助开发人员随时随地查询和解决遇到的问题。

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。

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。

谷歌的AI击败了一位围棋大师，是一种衡量人工智能突然的快速发展的方式，也揭示了这些技术如何发展而来和将来可以如何发展。

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。

在人工智能上使用Python比其他编程语言的好处

优质的文档

平台无关，可以在现在每一个*nix版本上使用

和其他面向对象编程语言比学习更加简单快速

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。

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。

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。

最后，它是开源的。可以得到相同的社区支持。

AI的Python库

总体的AI库

AIMA：Python实现了从Russell到Norvigs的“人工智能：一种现代的方法”的算法

pyDatalog：Python中的逻辑编程引擎

SimpleAI：Python实现在“人工智能：一种现代的方法”这本书中描述过的人工智能的算法。它专注于提供一个易于使用，有良好文档和测试的库。

EasyAI：一个双人AI游戏的python引擎(负极大值，置换表、游戏解决)

机器学习库

PyBrain 一个灵活，简单而有效的针对机器学习任务的算法，它是模块化的Python机器学习库。它也提供了多种预定义好的环境来测试和比较你的算法。

PyML 一个用Python写的双边框架，重点研究SVM和其他内核方法。它支持Linux和Mac OS X。

scikit-learn旨在提供简单而强大的解决方案，可以在不同的上下文中重用：机器学习作为科学和工程的一个多功能工具。它是python的一个模块，集成了经典的机器学习的算法，这些算法是和python科学包(numpy,scipy.matplotlib)紧密联系在一起的。

MDP-Toolkit这是一个Python数据处理的框架，可以很容易的进行扩展。它海收集了有监管和没有监管的学习算饭和其他数据处理单元，可以组合成数据处理序列或者更复杂的前馈网络结构。新算法的实现是简单和直观的。可用的算法是在不断的稳定增加的，包括信号处理方法(主成分分析、独立成分分析、慢特征分析)，流型学习方法(局部线性嵌入)，集中分类，概率方法(因子分析，RBM),数据预处理方法等等。 自然语言和文本处理库

NLTK 开源的Python模块，语言学数据和文档，用来研究和开发自然语言处理和文本分析。有windows,Mac OSX和Linux版本。

结论

python因为提供像 scikit-learn的好的框架，在人工智能方面扮演了一个重要的角色：Python中的机器学习，实现了这一领域中大多的需求。D3.js JS中数据驱动文档时可视化最强大和易于使用的工具之一。处理框架，它的快速原型制造使得它成为一门不可忽视的重要语言。AI需要大量的研究，因此没有必要要求一个500KB的Java样板代码去测试新的假说。python中几乎每一个想法都可以迅速通过20-30行代码来实现(JS和LISP也是一样)。因此，它对于人工智能是一门非常有用的语言。

案例

做了一个实验，一个使用人工智能和物联网做员工行为分析的软件。该软件通过员工情绪和行为的分心提供了一个有用的反馈给员工，从而提高了管理和工作习惯。

使用Python机器学习库，opencv和haarcascading概念来培训。建立了样品POC来检测通过安置在不同地点的无线摄像头传递回来基础情感像幸福，生气，悲伤，厌恶，怀疑，蔑视，讥讽和惊喜。收集到的数据会集中到云数据库中，甚至整个办公室都可以通过在Android设备或桌面点击一个按钮来取回。

开发者在深入分析脸部情感上复杂点和挖掘更多的细节中取得进步。在深入学习算法和机器学习的帮助下，可以帮助分析员工个人绩效和适当的员工/团队反馈。

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。

自从去年，AlphaGo打遍天下棋手无对手，人工智能的风头就一直无人能及。在IT领袖峰会上，BAT三位大佬都看好人工智能的未来发展。今年年初，百度就做了一个大动作，在医疗方面押宝人工智能，所以在这次峰会上李彦宏也发声称互联网是道开胃菜，人工智能才是主菜。
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，所以很难说人工智能必须用哪一种语言来开发。选择多也意味着会有优劣之分，并不是每种编程语言都能够为开发人员节省时间及精力。所以我们整理了5种比较适用于人工智能开发的编程语言，希望能够对你有所帮助。
Python
Python由于简单易用，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。
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
Java也是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。另外Java社区也是一个加分项，完善丰富的社区生态可以帮助开发人员随时随地查询和解决遇到的问题。
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，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。
Lisp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，感兴趣的朋友可以自行查看。
Prolog
Prolog与Lisp在可用性方面旗鼓相当，据《Prolog Programming for ArTIficial Intelligence》一文介绍，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 ++
C ++是世界上速度最快的编程语言，其在硬件层面上的交流能力使开发人员能够改进程序执行时间。 C ++对于时间很敏感，这对于AI项目是非常有用的，例如，搜索引擎可以广泛使用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，以便更快的执行和响应时间。
写在最后：
在这些编程语言中，Python因为适用于大多数AI，所以渐有成为AI编程语言之首的趋势，而Lisp和Prolog因其独特的功能，所以在部分AI项目中卓有成效，地位暂时难以撼动。而Java和C++的自身优势将在AI项目中继续保持。

Python，Java，Lisp，Prolog，C ++

Python因为适用于大多数AI sub-field，所以渐有成为AI编程语言之首的趋势，而Lisp和Prolog因其独特的功能，所以在部分AI项目中卓有成效，地位暂时难以撼动。而Java和C++的自身优势将在AI项目中继续保持。