推理 AI 最好的编程语言通常需要平衡符号逻辑能力、与机器学习工具的集成以及开发者的灵活性。 Python、Prolog 和 Lisp 系列语言（如 Common Lisp 或 Clojure）都是不错的选择，因为它们支持逻辑结构、模式匹配和易于原型设计。 每种语言都有其独特的优势，具体取决于推理任务的类型，例如基于规则的系统、知识表示或结合神经网络和符号推理的混合方法。
Python 因其广泛的库和框架而被广泛用于 AI 项目。 Pyke 或 SymPy 等库支持符号推理和基于逻辑规则的系统，而 PyTorch 或 TensorFlow 等工具集成了机器学习以实现混合推理模型。 例如，一个系统可以使用 PyTorch 处理非结构化数据（如图像），然后通过 Python 的原生控制结构应用符号逻辑来推断关系。 Python 的可读性也使其更容易实现复杂的推理管道，例如将概率推理（使用 PyMC 等库）与确定性规则相结合。 然而，Python 在繁重的符号计算方面的性能限制可能需要将其与 C++ 等更快的语言耦合以用于特定模块。
Prolog 和 Lisp 在纯符号推理方面表现出色。 Prolog 的声明式语法允许开发人员定义事实和规则（例如，“如果 X 是一只鸟，那么 X 可以飞”），并直接查询关系，使其成为专家系统或基于本体的推理的理想选择。 例如，IBM 的 Watson 使用类似 Prolog 的推理来解析医疗指南。 Lisp 方言，特别是 Common Lisp，提供元编程和动态代码修改，这对于在运行时进化其逻辑的自适应系统非常有用。 Clojure 是一种现代 Lisp，利用 Java 生态系统工具进行分布式推理任务。 虽然这些语言需要更陡峭的学习曲线，但它们对递归、列表处理和模式匹配的关注使它们在自动定理证明或游戏 AI 决策树等问题上更加有效。 开发人员通常将它们与 Python 或 Java 结合使用以构建端到端系统，在每种语言最擅长的地方使用它。