此後，PHP 很可能被證明是人工智慧革命的無名英雄。雖然 Python 獲得了廣泛的關注，但 PHP 的各種優勢使其對許多人工智慧驅動的 Web 應用程式具有吸引力。但讓我澄清一下：這並不是要宣稱 PHP 是人工智慧的「最佳」。這是一個提醒，尤其是對軟體工程師：根據每個專案的優點進行比較和對比選擇，當 PHP 涉及挖掘其在 AI 領域的潛力時，不要忽視它。

為什麼選擇 PHP 和人工智慧？實用的視角

這是實打實的。這就是為什麼您應該將人工智慧直接整合到當前的 PHP 堆疊中。由於以下原因，它可能會變得巨大。

利用您現有的專業知識：如果您的團隊已經精通 PHP，添加 AI 功能並不意味著您需要從頭開始。您可以利用目前的經驗和程式碼庫來節省時間和資源。

無縫整合：PHP是Web開發的核心；因此，它將輕鬆地與您的 Web 伺服器、資料庫和前端技術整合。這使得創建統一的端到端人工智慧解決方案變得更加容易。

效能與可擴展性：雖然 Python 是一種卓越的研究語言，可以提供出色的原型設計，但 PHP 卻更適合生產環境，尤其是在關注效能和可擴展性的情況下。 PHP 成熟的生態系統提供了可用於高流量 Web 應用程式的工具和函式庫。

案例研究：生產中由 PHP 驅動的 AI

考慮一個擁有數百萬用戶或產品的大型電子商務網站。假設該公司想要實施產品推薦系統來提高銷售量。這就是他們選擇 PHP 而不是 Python 的原因：

現有基礎設施：該網站已經用 PHP 編寫，開發團隊對該語言的了解很深，因此需要昂貴且耗時的 Python 移植。
效能需求：推薦引擎要即時擴展大量數據。 PHP 與最佳化的演算法和快取策略相結合，可以大規模調整以獲得所需的效能。
與其他系統整合：推薦引擎應該無縫地實現到現有的網站系統中，包括基於PHP的目錄、購物車和使用者設定檔。使用基於 PHP 的解決方案，這要容易得多。

該團隊使用 Rubix ML 庫訓練了一個機器學習模型，然後該模型被動地分析用戶行為和產品數據，以提出個性化的產品推薦，以包含在 PHP 程式碼庫中。長話短說－結果是銷售額和客戶參與度大幅增加。

為工作選擇正確的工具

這個案例研究證明了一件非常重要的事情：開發人工智慧時沒有單一的答案。儘管Python在研究和數據科學方面擁有極高的支持，但只有現在有了PHP，才有可能證明它確實是AI整合到Web應用程式中同樣強大的選擇。

為您的人工智慧專案選擇語言時請考慮以下因素：

• 繼承您團隊的程式碼和能力—在您已有的基礎上建置。 效能和可擴展性－選擇一種能夠承擔您的工作負載的語言。 系統整合—您的人工智慧零件應該與應用程式的其他部分無縫通訊。 輕鬆部署和維護－考慮長期成本和複雜性。

您的 PHP AI 之旅從這裡開始

現在，每個軟體工程師都有責任為每項工作採用最好的工具。使用 PHP 來試驗和研究 AI 的可能性並沒有錯。畢竟，你永遠不知道自己會取得什麼成就。

讓我們繼續對話吧！

我期待收到您對此的回饋。您是否嘗試過使用 PHP 進行 AI 專案？您有哪些經驗和見解？在下面的評論中分享您的故事或透過 kareem_khaled@t-horizo​​ns.com 與我聯繫。讓我們與PHP和AI一起建構更光明的智慧未來！