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Mojo：认识为人工智能和机器学习构建的 Python 超集
Mojo 和其他语言如何改变人工智能的开发方式。
来源:安全实验室新闻频道Mojo 和其他语言如何改变人工智能的开发方式。
在编程世界中，每天都会出现新的语言。 “程序员花 20% 的时间编写代码，80% 的时间选择语言”的笑话变得越来越有意义。如今，编程语言已经超过 700 种，而且这个数字还在继续增长，这并不奇怪，因为总有改进的空间。
随着人工智能 (AI) 的进步，对更高效工具的需求也在增加。 Java、C和Python等最流行的编程语言正面临着人工智能带来的新挑战。历史表明，创建新的语言来解决此类问题并不是一个坏主意。
这并不是人工智能第一次导致新编程语言的出现。 20世纪70年代和80年代，LISP和Prolog等语言出现，通过引入符号处理和逻辑编程方面的革命性概念，为人工智能的发展做出了重大贡献。 LISP 对软件的未来产生了深远的影响，引入了函数式编程范式，这在 Python、Haskell 和 Scala 等现代语言中得到了体现。它也是最早实现动态类型和垃圾收集的语言之一，这已成为许多现代语言（如 Java、Python 和 JavaScript）的标准。
现在历史正在重演，人工智能再次推动新编程语言的创建。现代人工智能算法需要强大的计算和并行处理，凸显了对能够有效利用硬件的语言的需求。 TensorFlow、Julia 等项目以及对 APL 和 J 等面向数组的语言重新产生的兴趣正在创建自定义构造，以便更轻松地将数学概念转化为代码。这些语言和框架减轻了开发人员的负担，让他们能够专注于核心AI逻辑。
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