人工智能用什么语言编写?检测是否具有人工智能?
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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。
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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。
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对于我们的学习，不应该再沉迷于传统教育，人工智能教学不再是遥不可及。

DL测试，全称Doctor of Learning Test (学习医生检测)，由人工智能针对性出题，大数据智能分析错因，15分钟可以检测出单科一学期或一学期所有知识点的学习情况，最后导出报告, 报告根据知识点难度，掌握情况，答题时间，和全国排名多个维度进行个性化分析。
DL测评包含哪些科目
目前DL测试包含英语、数学、语文、物理、化学五个学科的全国各个版本教材的同步测试。
同步测试包括：小、初、高入学、单元、期末测试。

DL测试结果真的可靠么?
DL测试是由上海乂学与美国斯坦福研究中心(SRI)联合开发的人工智能教育引擎，基于世界上最先进的人工智能算法，结合中国特级教师团队的教学经验总结，将各学科知识点做纳米级细分， 运用大数据重新构建知识点逻辑关联， 根据学生的答题情况实时智能推题，找到薄弱知识点。测试结果最接近学生对于知识点的实际掌握情况，被称为”比老师更懂你的人工智能”。

DL测试有什么用
通过DL测试可以对学生知识点的掌握现状有一个系统化全方位的了解，接下来的智适应课程，人工智能会根据学生各自的薄弱知识点进行针对性的辅导学习，推送个性化学习路径，并根据学生的实时掌握情况调整推题难易程度，真正的做到智能适应学习，从而实现对比其他传统教学模式的五倍学习效率。
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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。
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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。6年前 0条评论 -
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。7年前 0条评论 -
1950年，图灵发表了一篇划时代的论文，文中预言了创造出具有真正智能的机器的可能性。由于注意到“智能”这一概念难以确切定义，他提出了著名的图灵测试：如果一台机器能够与人类展开对话（通过电传设备）而不能被辨别出其机器身份，那么称这台机器具有智能。图灵测试是人工智能哲学方面第一个严肃的提案。
1952年，在一场BBC广播中，图灵谈到了一个新的具体想法：让计算机来冒充人。如果不足70%的人判对，也就是超过30%的裁判误以为在和自己说话的是人而非计算机，那就算作成功了。7年前 0条评论
