智能程序的编制语言有多种选择，具体取决于应用领域和需求。以下是几种常用的智能编程语言：
Python
特点：Python是一种高级编程语言，具有简洁的语法和丰富的第三方库，非常适合进行智能编程。它在人工智能、机器学习和数据科学领域应用广泛，有许多用于处理大规模数据集和数据分析的库和工具，如NumPy、Pandas和TensorFlow。
适用场景：Python适用于快速开发、数据分析、机器学习、深度学习和自然语言处理等任务。它的易用性和强大的生态系统使得Python成为初学者和专业人士的首选语言。
Java
特点：Java是一种广泛应用的编程语言，其跨平台性和强大的功能使其在智能编程领域也得到广泛应用。Java可以用于开发智能系统的后端逻辑，例如服务器端的智能应用和大规模数据处理。
适用场景：Java适用于开发大型和复杂的应用程序，具有良好的稳定性和可扩展性，适合企业级应用和大数据处理。
C++
特点：C++是一种高性能的编程语言，广泛应用于智能编程领域。C++可以用于高性能计算、图像处理、计算机视觉等领域的开发。许多底层的智能编程工具和库都是用C++来编写的。
适用场景：C++适用于对计算速度要求较高的任务，如搜索引擎和游戏开发。它的底层控制和优化能力使得它成为人工智能算法的首选语言之一。
R
特点：R是一种专门用于统计和数据分析的编程语言，也被广泛应用于智能编程领域。R提供了丰富的统计模型和数据可视化的功能，非常适合进行机器学习和数据分析的工作。
适用场景：R适用于统计分析和数据挖掘，拥有丰富的统计分析和机器学习库，如ggplot2和caret。
MATLAB
特点：MATLAB是一种用于科学计算和数值分析的编程语言和环境。它被广泛用于机器学习、信号处理、图像处理等智能编程任务中，提供了丰富的工具和算法库。
适用场景：MATLAB适用于科学计算和数值分析，特别是在需要使用高级算法和工具的任务中。
JavaScript
特点：JavaScript是一种用于开发Web应用程序的脚本语言，但也可以用于开发智能应用。例如，可以使用JavaScript库如TensorFlow.js和Brain.js来进行浏览器端的机器学习和深度学习任务。
适用场景：JavaScript适用于Web应用开发，特别是需要在前端进行机器学习和深度学习任务的场景。
建议
初学者：建议从Python开始，因为它具有简洁的语法和丰富的库支持，适合快速入门和实际项目开发。
中高级开发者：可以根据具体需求选择Java、C++或R，以提高开发效率和性能。
特定领域：例如，在图像处理和计算机视觉方面，C++具有优势；在统计分析和数据挖掘方面，R更为适用。
选择合适的编程语言可以大大提高智能程序的开发效率和效果。