在人工智能的研究发展过程中，从一开始就注意到了人工智能语言问题。以下是小编分享的人工智能使用什么语言的相关资料，欢迎阅读!

人工智能使用的语言

典型的人工智能语言主要有LISP、Prolog、Smalltalk、C++等。

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。

人工智能语言的区别

人们可能会问，用人工智能语言解决问题与传统的方法有什么区别呢?

传统方法通常把问题的全部知识以各种的模型表达在固定程序中，问题的求解完全在程序制导下按着预先安排好的步骤一步一步(逐条)执行。解决问题的思路与冯.诺依曼式计算机结构相吻合。当前大型数据库法、数学模型法、统计方法等都是严格结构化的方法。

对于人工智能技术要解决的问题，往往无法把全部知识都体现在固定的程序中。通常需要建立一个知识库(包含事实和推理规则)，程序根据环境和所给的输入信息以及所要解决的问题来决定自己的行动，所以它是在环境模式的制导下的推理过程。这种方法有极大的灵活性、对话能力、有自我解释能力和学习能力。这种方法对解决一些条件和目标不大明确或不完备，(即不能很好地形式化，不好描述)的非结构化问题比传统方法好，它通常采用启发式、试探法策略来解决问题。

人工智能程序与传统程序之间的差别

在处理一些简单问题时，一般传统方法和人工智能用的方法没有什么区别。但在解决复杂问题时，人工智能方法与传统方法有差别。

传统方法

(人工智能程序与传统程序的差别)——传统方法：把问题的全部知识以各种的模型表达在固定程序中，问题的求解完全在程序制导下按着预先安排好的步骤一步一步(逐条)执行。这种方法解决严格结构(Well Structured)问题非常有效。如果把这类问题形式化为三元组(x,->,y),“x”是给定的信息，“->”为求解途径，“y”是目标。传统方法的特点：“x”、“y”是明确的、完备的;“->”有着固定的明确的程式。这个方法之所以有效，主要是因为这个思路与冯.诺依曼式计算机结构相吻合。当前大型数据库法、数学模型法、统计方法等都是严格结构化的方法。

人工智能方法

人工智能方法：人工智能要解决的问题，无法把全部知识都体现在固定的程序中。它要建立一个知识库(包含事实和推理规则)，程序根据环境和所给的输入信息以及所要解决的问题来决定自己的行动，所以它是在环境模式的制导下的推理过程。这种方法有极大的灵活性、对话能力、有自我解释能力和学习能力。这种方法对解决一些弱结构(ill structured)问题比传统方法好。弱结构指“x”、“y”不大明确或不完备，即不能很好地形式化，不好描述。“->”用试探法。AI也尚未发展到完全能解决这类问题的全部问题。这类问题是AI研究要解决的问题。随之而来也希望计算机硬件结构也来一个革命，突破冯.诺依曼体系结构。

人工智能语言的特点

由于人工智能研究的问题的特点和解决问题的方法的特殊性，为了能方便而有效地建立人工智能系统，需要发展专门的人工智能语言。人工智能语言的特点是什么，亦即人工智能语言应具备的特征是什么?

一般来说，人工智能语言应具备如下特点：

1.要有符号处理能力(即非数值处理能力);

2.适合于结构化程序设计，编程容易;(要把系统分解成若干易于理解和处理的小单位的能力，从而既能较为容易地改变系统的某一部分，而又不破坏整个系统。)

3.要有递归功能和回溯功能;

4.要有人机交互能力;

5.适合于推理;

6.要有把过程与说明式数据结构混合起来的能力，又要有辨别数据、确定控制的模式匹配机制。