选择AI程序开发语言时，可以考虑以下几种：
Python
优势：Python是目前最受欢迎的AI编程语言之一，具有简洁易读的语法和丰富的第三方库，如NumPy、Pandas、Scikit-learn和TensorFlow等。这些库提供了强大的数据处理、机器学习和深度学习功能，使得开发人员可以轻松地构建和训练各种AI模型。
适用场景：适用于各种AI任务，包括数据分析、机器学习和深度学习，特别是需要快速原型设计和开发的场景。
R
优势：R语言是统计和数据分析领域的主要语言，具有广泛的统计和机器学习库，如caret、randomForest和ggplot2。它还提供了丰富的数据可视化能力，使得数据结果更加直观和易于理解。
适用场景：特别适合数据科学家和统计学家，在数据分析和可视化方面表现出色。
Java
优势：Java是一种通用的编程语言，具有强大的面向对象编程能力和丰富的第三方库，如Deeplearning4j和Weka。Java还适用于大规模的企业级应用和分布式系统。
适用场景：适合需要跨平台、高性能和分布式计算的AI项目。
C++
优势：C++是一种高性能的编程语言，适用于需要处理大规模数据和实时性能要求的AI任务。它拥有许多高效的数值计算库，如Eigen和OpenCV，适用于计算密集型的机器学习和图像处理任务。
适用场景：特别适用于对计算资源要求较高的AI应用，如图像处理和模型训练。
Julia
优势：Julia是一种相对较新的编程语言，专注于科学计算和数据分析。它具有类似Python和R的简洁语法和丰富的库，但在性能方面更接近于C和Fortran。Julia特别适用于大规模数据分析和高性能计算。
适用场景：适合需要高性能计算和大规模数据分析的AI任务。
MATLAB
优势：MATLAB是一种用于科学计算和数据分析的编程语言和环境，具有丰富的工具箱，如Neural Network Toolbox和Computer Vision Toolbox，非常适合AI开发。
适用场景：适合需要使用高级工具箱和图形化界面的AI项目。
建议
初学者：建议从Python开始，因为它易于学习和使用，并且拥有丰富的库和框架支持。
数据科学家：R和Python都是不错的选择，R在统计分析和数据可视化方面表现出色，而Python在机器学习和深度学习方面更为强大。
企业级应用：Java和C++更适合，因为它们具有更好的性能和可扩展性，适合构建大规模分布式AI系统。
高性能计算：C++是首选，适用于需要处理大规模数据和实时性能要求的AI任务。
根据具体的项目需求、团队技能和个人偏好，可以选择最合适的编程语言来开发AI程序。