AI智能程序可以使用多种编程语言，以下是一些主要的语言及其适用场景：
Python
优势：Python语法简洁，易于学习，拥有丰富的库和框架（如TensorFlow、PyTorch和Keras），适合各种AI应用，包括数据处理、机器学习和深度学习。Python社区活跃，支持强大。
Java
优势：Java是一种广泛使用的编程语言，具有良好的跨平台性和稳定性，适合开发大规模和高性能的AI应用程序。Java有许多用于机器学习和数据处理的库，如Weka和DL4J。
C++
优势：C++是一种高性能的编程语言，适用于开发AI算法和处理大规模数据。许多流行的AI框架（如OpenCV和TensorRT）都是用C++编写的。C++的主要优势是其速度和内存管理能力，适合对性能要求较高的AI应用。
R
优势：R语言专为统计分析和科学计算而设计，拥有丰富的统计和机器学习库（如caret和ggplot2），适合进行数据处理和建模。R语言在数据预测和客户信息分析、市场营销和风险识别等领域有广泛应用。
LISP
优势：LISP是一种函数式编程语言，代码执行速度快，适合抽象和重写代码。几乎所有主要的深度学习框架的核心操作都依赖于LISP，为开发者提供了很大的灵活性。
Prolog
优势：Prolog是一种逻辑编程语言，适合用于AI中的推理和知识表示。它在人工智能的研究和开发中曾起到过重要作用，但相对其他语言，其使用较少。
MATLAB
优势：MATLAB是一种用于科学计算和数据分析的编程语言，提供了丰富的工具箱（如Neural Network Toolbox和Image Processing Toolbox），适用于开发和训练AI模型。MATLAB还提供了直观的图形界面，使得可视化和实验设计变得更加容易。
建议
初学者：建议从Python开始，因为其语法简洁，学习曲线平缓，且拥有广泛的社区支持。
中高级开发者：可以根据具体需求选择C++或Java，以提高程序的性能和可扩展性。
统计分析和数据可视化：R语言是首选，拥有丰富的统计和可视化库。
研究阶段：可以尝试使用LISP，其函数式编程特性有助于抽象和建模复杂逻辑。
根据具体的项目需求、团队熟悉度以及性能要求，可以选择最合适的编程语言进行AI智能程序的开发。