1.Python

由于其简单性、可读性和多功能性，Python 成为开发人工智能 (AI) 的首选语言。TensorFlow、Keras、PyTorch、Scikit-learn 和 NLTK 只是可用于机器学习、自然语言处理和数据分析的众多库和框架中的几个。此外，Python 是人工智能研究和教育的流行语言，由于其用户友好性和社区支持，任何希望开始人工智能编程的人都可以访问大量在线教程和课程。

2.Java

大型企业人工智能应用程序经常使用Java（一种通用编程语言）进行开发。Java 通常用于构建必须处理大量数据的复杂人工智能系统，因为它在安全性、可靠性和可扩展性方面享有盛誉。

Java 中可用的一些用于 AI 开发的库和框架包括 Deeplearning4j、Weka 和 Java-ML。这些工具允许您处理数据、使用机器学习方法以及构建和训练神经网络。

3.R

R 是一种用于统计计算和图形的软件环境和编程语言。R 经常用于人工智能的创建，尤其是数据分析和统计建模。R 对统计分析和可视化的强大支持使其成为创建和测试机器学习模型的流行选择。R 中可用于创建 AI 的一些库和框架包括 caret、mlr 和 h2o。这些技术使得神经网络的构建和训练、机器学习技术的使用以及数据的处理成为可能。

4.C++

由于其众所周知的低级硬件控制，C++ 被广泛用于开发需要精确控制内存和 CPU 资源的 AI 系统。可使用 C++ 进行 AI 开发的一些库和框架包括 TensorFlow、Caffe 和 MXNet。这些工具允许您处理数据、使用机器学习方法以及构建和训练神经网络。

Lisp

Lisp 以其独特的语法和强大的函数式编程能力而闻名。Lisp 历史上对人工智能领域产生了相当大的影响，因为它被用来开发一些最早的人工智能系统。Lisp 支持符号处理，可以将代码作为数据处理，使其成为人工智能研究和开发的有力选择。

尽管 Lisp 在人工智能构建中的使用并不像之前描述的其他一些语言那样频繁，但它仍然在该领域的专家中拥有一批忠实的追随者。许多人工智能研究人员和开发人员喜欢 Lisp 的表达能力和复杂性处理能力。