Java与Python在人工智能领域的对比研究

　　在当今蓬勃发展的人工智能舞台上，Python 一直以来都独占鳌头，仿佛不可撼动的王者。然而，Java 的支持者们却毅然挺身而出，宣称已有近 30 年辉煌历史的 Java 编程语言，已然准备好在人工智能的疆域中扛起大旗，担当重任。

　　Java 能否在这如日中天的时尚人工智能领域，让 Python 不再一枝独秀呢？尽管 Python 在人工智能开发方面依旧稳坐最高宝座，但 Java 的拥趸们坚信，Java 绝非等闲之辈。

　　首席 Java 管理员甲骨文断言，Java 在人工智能领域拥有 “三重优势”，能够巧妙地利用云基础设施和框架，将人工智能服务与业务逻辑完美融合。让 Java 在原生人工智能领域变得 “更出色”，并与企业数据和云服务深度集成，这便是他们宏伟计划的一部分。甲骨文 Java 平台产品管理副总裁 Donald Smith 底气十足地说：“如今已有一整套丰富无比的框架和工具，助力 Java 开发人员充分利用人工智能服务，这无疑是成功的显著标志。” 他还强调：“Java 开发人员在运用这些框架时，能尽享强大的类型检查、内存安全、卓越的核心库以及 Java 的众多其他优势。更不必说，Java 可是大多数企业业务逻辑的栖息之地。”

　　Java 技术供应商 Azul 的首席执行官 Scott Sellers 同样看到了人工智能 Java 的璀璨未来。他宣称：“当人工智能越发深入地融入传统业务逻辑，以及那些真正在应用层面发生的关键事务时，Java 便会越发踏入自己的甜蜜地带，其受欢迎程度也必将与日俱增。” 同时，他还补刀道：“Python 在性能和规模等方面存在极大的局限性。”

　　IDC 软件开发研究副总裁、分析师 Arnal Dayaratna 表示，Java 的巨大人气使其在人工智能领域拥有不可小觑的一席之地。他指出：“Java 对人工智能的发展至关重要，毕竟它仍然是世界上最流行的编程语言。而且，Java 在企业内部的使用极为广泛，特别是在生产级和关键任务应用程序方面。”

　　虽然目前 Java 在机器学习开发方面的受欢迎程度尚无法与 Python 相提并论，但 Dayaratna 大胆预测，随着应用程序从概念验证（POC）阶段逐步过渡到生产级使用，Java 将在人工智能和生成性人工智能开发中越发频繁地被启用。

　　甲骨文的 Smith 列举出的原生 Java AI 框架包括 Tribuo、LangChain4j 和 CoreNLP。Tribuo 是用 Java 编写的强大机器学习库，为分类、回归、聚类、模型开发等众多功能提供强大工具。LangChain4j 作为 LangChain 框架的 Java 版本，致力于构建由大型语言模型（LLM）强力支撑的应用程序，其目标就是简化 LLM 与 Java 应用程序的集成。CoreNLP 则为 Java 中的自然语言处理提供了一整套得力工具。

　　甲骨文在 Java 中对人工智能的雄心壮志，要求通过巴拿马项目将人工智能服务与业务逻辑紧密集成，这可是 OpenJDK 项目中旨在将 JVM 和本机代码互连的关键举措，还有 GraalPy，一个可嵌入的高性能 Java Python 3 运行时。Smith 满怀信心地说：“我们有理由期待，随着时间的推移，会看到更多的集成支持，就如同在过去 30 年里我们见证了 Java 不断向新技术领域拓展一样。Valhalla、Babylon 和 Panama 等 Java 项目的创新，正助力 Java 更接近已成为生成式人工智能代名词的原生计算。”

　　IDC 的 Dayaratna 更是认为，Java 在机器学习开发中 “极有可能” 取代 Python。他声称：“人们普遍认为 Java 比 Python 性能更高、速度更快。随着组织开始大力利用生成式人工智能，特别是对于更多生产级的用例，Java 很可能会凭借其在资源消耗、应用程序性能、执行速度和安全性等方面的优势，越来越受到青睐。” 他还着重指出：“同样，Java 社区正在大力投入资源改进 Java 的语法，使其更容易学习，这必将成为增加采用 Java 进行生成性人工智能开发的又一强大推动力。”