根据权威性和时效性综合分析，人工智能（AI）开发中适合的编程语言主要包括以下五类：

一、Python

• 优势 ：语法简洁易学，拥有丰富的AI库（如TensorFlow、PyTorch、scikit-learn），支持快速原型开发和大规模数据处理。社区资源丰富，适合初学者和专业开发者。

• 应用场景 ：机器学习、深度学习、自然语言处理、数据科学等。

二、C/C++/C#

• 优势 ：高性能、内存管理能力强，适合计算密集型任务（如图像处理、实时系统）。支持底层算法优化，与硬件交互更高效。

• 应用场景 ：工业机器人、智能装备、高性能计算等。

三、Java

• 优势 ：跨平台性强，适合构建大规模分布式系统（如Hadoop、Spark）。拥有成熟的机器学习库（如DL4J、Apache Mahout）。

• 应用场景 ：企业级AI应用、大数据处理、分布式计算等。

四、R

• 优势 ：专注统计分析和数据可视化，拥有caret、ggplot2等库，适合数据挖掘和科研实验。

• 应用场景 ：统计建模、数据探索、机器学习研究等。

五、Lisp

• 优势 ：符号处理能力强，适合算法原型设计和理论研究（如Macsyma、DART）。在AI子领域（如自然语言处理、规划）有独特优势。

• 应用场景 ：算法研究、符号计算、特定AI子领域。

六、Go

• 优势 ：性能提升显著，适合大数据和云计算场景。语法简洁，便于并发编程。

• 应用场景 ：高性能AI服务、分布式系统、边缘计算等。

总结 ：Python因综合优势成为AI领域首选，但根据具体需求（如性能、跨平台、统计分析等），可灵活选择其他语言。