人工智能的编程语言列表

人工智能研究人员已经为人工智能开发了几种专门的编程语言。语言AIML（意为人工智能标记语言）是一种XML方言，用于A.L.I.C.E.类型的聊天机器人。C#可用于使用微软的.NET套件开发高级机器学习模型。ML.NET的开发考虑到了与现有.NET项目的整合，简化了使用.NET平台的现有软件的过程。Lisp是xxx种为人工智能开发的语言。它包括的功能旨在支持可以进行一般问题解决的程序，如列表、关联、模式（框架）、动态内存分配、数据类型、递归、关联检索、作为参数的函数、生成器（流）和合作多任务。Smalltalk已经被广泛用于模拟、神经网络、机器学习和遗传算法。它使用消息传递实现了最纯粹和最优雅的面向对象的编程形式。Prolog是一种声明性语言，程序用关系来表达，通过对这些关系运行查询来执行。Prolog对于符号推理、数据库和语言解析应用特别有用。今天，Prolog在人工智能中被广泛使用。STRIPS是一种用于表达自动规划问题实例的语言。它表达了一个初始状态、目标状态和一组行动。对于每个行动的前提条件（在执行行动之前必须建立什么）和后置条件（在执行行动之后建立什么）都被指定。Planner是程序性语言和逻辑性语言的混合。它为逻辑句子提供了程序性的解释，其中含义是用模式导向的推理来解释的。POP-11是一种反射性的、增量编译的编程语言，具有解释语言的许多特征。它是Poplog编程环境的核心语言，最初由苏塞克斯大学开发，最近在伯明翰大学的计算机科学学院开发，该学院主持Poplog网站，它经常被用来向更传统的语言如Pascal的程序员介绍符号编程技术，他们发现POP的语法比Lisp更熟悉。POP-11的特点之一是它支持一级函数。R被广泛用于新式人工智能，涉及统计计算、数字分析、贝叶斯推理的使用、神经网络和一般的机器学习。在金融、生物、社会学或医学等领域，它被认为是主要的标准语言之一。它提供了几种编程范式，如矢量计算、函数式编程和面向对象的编程。

Python被广泛用于人工智能，有几个应用的软件包，包括通用人工智能、机器学习、自然语言处理和神经网络。将人工智能应用于开发做类似人类工作和描绘人类技能的程序是机器学习。人工智能和机器学习都是紧密相连的，并且在今天被广泛使用。哈斯克尔也是一种非常好的人工智能编程语言。懒惰评估和list以及LogicT单体使得表达非确定性的算法变得容易，而这是经常发生的情况。无限的数据结构对于搜索树来说是非常好的。该语言的特点使其能够以一种组合的方式来表达算法。xxx的缺点是，由于纯度的原因，一开始用图工作有点困难。Wolfram语言包括广泛的集成机器学习功能，从高度自动化的功能，如预测和分类，到基于特定方法和诊断的功能。这些函数可用于许多类型的数据，包括数字、分类、时间序列、文本和图像。Julia，例如用于机器学习，使用本地或非本地库。