人工智能的发展会导致哪些编程语言逐渐被淘汰？

简单脚本语言面临挑战

• 以Perl为例：在人工智能蓬勃发展之前，Perl在文本处理和系统管理等领域发挥了重要作用。它以强大的文本处理能力而闻名，例如在早期的日志文件分析和简单的数据抽取任务中应用广泛。然而，随着人工智能应用场景的不断拓展，数据处理的重点更多地转向了复杂的数值计算、深度学习中的张量操作等。Perl在这些方面相对薄弱，其语法的复杂性和缺乏高效的数值计算库，使得它在人工智能时代的竞争力逐渐下降。
• 脚本语言的局限性：一些简单的脚本语言，其设计初衷主要是用于快速编写小型的自动化脚本或简单的文本处理工具。在人工智能需要处理大规模数据、构建复杂模型的背景下，这些语言在性能、可扩展性和对复杂算法的支持方面存在先天不足。它们缺乏像Python中NumPy、Pandas这样专为数据科学设计的强大库，也没有像Java那样完善的面向对象架构来支持大型软件系统的构建，而这些对于人工智能项目来说是至关重要的。

传统非面向数据的语言受到冲击

• 以COBOL为例：COBOL主要用于商业数据处理，如银行的账户管理系统、企业的财务系统等。它的语法和编程模式侧重于事务处理和数据存储。在人工智能时代，数据的处理方式发生了巨大变化，更强调数据挖掘、数据分析和基于数据的预测。COBOL缺乏对机器学习算法、神经网络等人工智能核心技术的支持，也没有能够方便地与现代数据存储系统（如分布式文件系统、NoSQL数据库）进行高效交互的机制。
• 非数据导向语言的困境：那些传统的非以数据为中心的编程语言，在面对人工智能对海量数据进行复杂分析和建模的需求时，很难进行有效的适应。它们的设计理念和应用场景与人工智能的发展方向不一致，在开发人工智能应用（如自然语言处理、图像识别等）时，会显得力不从心，从而逐渐被边缘化。

特定领域古老语言的衰退

• 以FORTRAN为例（部分应用场景）：FORTRAN在科学计算领域曾经占据主导地位，特别是在物理、工程等领域的数值模拟计算方面。然而，在人工智能的浪潮下，虽然它在某些传统的数值计算场景仍然有一定的价值，但在新兴的人工智能计算场景（如深度学习中的梯度下降优化算法、神经网络架构搜索等）中，由于缺乏对现代计算框架（如分布式计算、GPU加速）的良好支持，以及在与其他人工智能工具和语言的交互方面存在困难，其使用范围逐渐缩小。
• 古老特定领域语言的问题：这些特定领域的古老编程语言往往与当时的计算机硬件和计算需求紧密相连。随着人工智能技术的发展，硬件架构和软件生态都发生了巨大变化，它们很难跟上时代的步伐。它们可能缺乏对现代硬件加速技术（如GPU、TPU）的支持，也难以融入以数据驱动和模型训练为核心的人工智能开发流程，从而在编程语言的竞争中逐渐失去优势。