很多想要進(jìn)入人工智能行業(yè)的開發(fā)者都會糾結(jié)于學(xué)習(xí)Python還是學(xué)習(xí)C++。有些人認(rèn)為，Python目前在人工智能行業(yè)人氣最高，簡單易學(xué)，而另一些人則認(rèn)為，C++語言能夠處理對程序效率要求更高的任務(wù)。

對于應(yīng)該要學(xué)習(xí)哪一門語言，我們不能一概而論。我們不能以語言的使用普遍程度來定論哪一門語言最好，匯編語言目前的熱度已經(jīng)很低，但是在某些領(lǐng)域，對于匯編語言還是情有獨(dú)鐘。

隨著人工智能的興起，Python語言逆襲成為最受歡迎的編程語言，熱度大增。Python是一門具有面向?qū)ο筇卣鞯哪_本語言，它最吸引人的地方在于使用便捷，支持Linux、Windows、MAC和Unix等平臺，允許用戶創(chuàng)建交互式、解釋的、模塊化、動(dòng)態(tài)、可移植和高級代碼。

python有豐富多樣的庫和工具，無需程序員去實(shí)現(xiàn)某些功能，與其他語言相比，python開發(fā)速度更快。對于深度學(xué)習(xí)來說，Python語言相當(dāng)于前端，而C++相當(dāng)于后端。Python語言專注于算法的快速迭代，程序員可以不用了解程序的內(nèi)部實(shí)現(xiàn)機(jī)制和運(yùn)行原理，專注研究算法。除此之外，Python是一門膠水語言，能夠和其他語言（C/C++等）輕松連結(jié)到一起，我們可以使用Python快速生成程序原型，對于有特殊要求的部分，用其他語言實(shí)現(xiàn)。

在AI行業(yè)，Python有著它不可取代的重要地位，目前世界上最流行的深度學(xué)習(xí)框架，如谷歌的TransorFlow、FaceBook的PyTorch以及開源社區(qū)的Karas神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫等，都是用Python實(shí)現(xiàn)的。微軟的CNTK完全支持Python，并且Python 還擅長進(jìn)行科學(xué)計(jì)算和數(shù)據(jù)分析，支持各種數(shù)學(xué)運(yùn)算，可以繪制出更高質(zhì)量的2D和3D圖像。目前在AI行業(yè)，任何語言都不能夠撼動(dòng)Python的地位。

但C++在AI行業(yè)就不重要嗎？不是！深度學(xué)習(xí)需要規(guī)模密度較大的計(jì)算，有時(shí)候還需要一些硬件支持，比如GPU。對于這些硬件接口Python就顯得力不從心，但這正是C++的特長。C++是純面向?qū)ο笳Z言，包含C語言的所有特性，在要求高效執(zhí)行的部分，我們都會看到C++一展身手。比如智能機(jī)器人的路徑規(guī)劃，機(jī)械手臂運(yùn)動(dòng)控制，目前最流行的計(jì)算機(jī)視覺庫OpenCV的底層實(shí)現(xiàn)，都會使用到C++語言。可見，在框架結(jié)構(gòu)的實(shí)現(xiàn)，深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)算法方面，C++才是核心，而Python只是核心之上的一層接口。

相比之下，解釋型語言Python在運(yùn)行的時(shí)候需要多一道解釋的過程，速度被降低。而C++對多任務(wù)的支持和開發(fā)使用對比Python遜色一籌。在人工智能開發(fā)中，Python和C++各自有各自的應(yīng)用場景，相輔相成，缺一不可。至于二者今后在人工智能的發(fā)展中誰會更受青睞，我們拭目以待。
責(zé)任編輯：YYX