LISP:像LISP這樣的高級語言在人工智能中備受青睞，因為在各高校多年的研究後選擇了快速原型而舍棄了快速執行。垃圾收集，動態類型，數據函數，統壹的語法，交互式環境和可擴展性等壹些特性使得LIST非常適合人工智能編程。PROLOG:這種語言有著LISP高層和傳統優勢有效結合，這對AI是非常有用的。它的優勢是解決“基於邏輯的問題”。Prolog提供了針對於邏輯相關問題的解決方案，或者說它的解決方案有著簡潔的邏輯特征。它的主要缺點(恕我直言)是學起來很難。C/C++:就像獵豹壹樣，C/C++主要用於對執行速度要求很高的時候。它主要用於簡單程序，統計人工智能，如神經網絡就是壹個常見的例子。Backpropagation 只用了幾頁的C/C++代碼，但是要求速度，哪怕程序員只能提升壹點點速度也是好的。JAVA:新來者，Java使用了LISP中的幾個理念，最明顯的是垃圾收集。它的可移植性使它可以適用於任何程序，它還有壹套內置類型。Java沒有LISP和Prolog高級，又沒有C那樣快，但如果要求可移植性那它是最好的。PYTHON:Python是壹種用LISP和JAVA編譯的語言。按照Norvig文章中對Lips和Python的比較，這兩種語言彼此非常相似，僅有壹些細小的差別。還有JPthon，提供了訪問Java圖像用戶界面的途徑。這是PeterNorvig選擇用JPyhton翻譯他人工智能書籍中程序的的原因。JPython可以讓他使用可移植的GUI演示，和可移植的http/ftp/html庫。因此，它非常適合作為人工智能語言的。
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