李雨蒙

近日，Julia编程语言的1.0新版本一经推出就受到整个人工智能界的关注，其中最主要的原因就是它史无前例地结合了C 语言的速度、Ruby 的灵活、Python 的通用性，支持并行处理，易于学习与使用，尤其适合科学和工程的计算。正如Julia的创始人之一，Viral Shah所说：“如果你是数学家、科学家或是工程師，那么从前当你选择一门编程语言时，会从它的速度角度去考虑，比C++或Java，又或是从语言的易学程度出发，就像Matlab、R或者是Python。而我们创造了一种两者兼备的语言，就是Julia。”

研发的初衷

随着人工智能中机器学习的发展，科学界对于计算的速度和性能的要求越来越高，而目前许多编程语言都存在各自的局限性。Julia的研究团队野心勃勃，希望能够博采众长，吸取各家编程语言的特点，正如 Julia 团队发表的讲话中所言：“我们想要一种拥有自由许可，开放源码的语言，我们希望它拥有C语言的速度，R语言的动态；易于理解，带有真实口语指令，同时拥有Matlab一样清晰的数学符号，如Python一样的通用，R简捷的统计功能，Perl自然的字串，并且是交互式和可编译的。”

为提高速度，Julia团队研究了所有导致大多数动态语言变慢的因素，并仔细研究可以消除哪些因素。比如，动态语言通常允许数组元素和对象字段保存任何类型的值。然而，研究表明，即使在这些语言中，具有常量类型的同构数组和字段也非常普遍。所以，他们在设计 Julia 时利用了这一点，更容易添加类型限制，并在任何可能的情况下默认使用类型统一的集合。……