常见的AI编程语言优缺点比较，程序员千万不要入错行！(2)

Prolog也是最古老的编程语言之一，因此也适用于编程AI的开发。 像Lisp一样，它也是人工智能的主要计算机语言。 它具有促进开发人员喜欢使用的灵活框架的机制。 它是一种基于规则的声明性语言，因为它包含规定其人工智能编码语言的事实和规则。

Prolog支持基本机制，例如模式匹配，基于树的数据结构化以及AI编程必不可少的自动回溯。 除了在AI项目中广泛使用外，Prolog还用于创建医疗系统。

优点

Prolog有一个内置的列表处理代表基于树的数据结构。

高效地进行快速原型设计，以便AI程序经常发布模块。

允许在运行程序的同时创建数据库。

缺点

尽管prolog已经老了，但它尚未完全标准化，因为某些功能在实现上有所不同，使得开发人员的工作变得繁琐。

在保持技术发展方面，每个人，企业人员和组织都不希望被抛在脑后。 人工智能技术的出现带来了将渗透到我们生活核心的变化，因此理解和使用人工智能技术将是目前最好的策略。

人工智能已经成为趋势，世界各大科技巨头也在纷纷布局人工智能领域。比如谷歌，在IO大会上，就倡导AI for Everyone， 开发了人工智能学习语言框架TensorFlow，各种AI开发硬件Edge TPU芯片等等。

说到Google Edge TPU芯片，那就顺便提一下基于这款硬件，由国内团队研发的Model Play。它是面向全球 AI 开发者的 AI 模型共享市场。Model Play 不仅为全球开发者提供了 AI 模型展示交流的平台，更能搭配含 Edge TPU 的 Coral Dev Board 进行使用，加速 ML 推理，通过手机实时预览模型运行效果，助力 AI 由原型向产品拓展。

开发者既能发布自己训练的 AI 模型，也可以订阅并下载自己感兴趣的模型，用于再训练和拓展自己的 AI 创意，实现想法-原型-产品的过程。Model Play 中还预置了各种常用 AI 模型，例如 MobileNetV1、InceptionV2 等，并支持可再训练模型的提交发布，方便用户在自己业务数据上优化微调。

就如谷歌在今年的I/O大会上，号召开发者们共同为开发社区做出贡献。与此同时，Model Play团队也正在向全球开发者发出了AI模型召集令，征集基于 TensorFlow、可在 Google Coral Dev Board 上运行的深度学习模型，以鼓励更多开发者们参与活动，与全球千万 AI 开发者，分享创意和想法。

（编辑：ASP站长网）