C++，一种在二十世纪晚期曾大放异彩的语言，曾处于技术发展的前沿，特别是在太空探索方面。

然而，随着更新、更具视觉吸引力的编程语言的出现，C++ 已不再是焦点。

在 2024 年的 AI+Data 峰会上，研究员 Yejin Choi 表示，研究人员已不再使用该语言进行 AI 研究。

那么，C++ 是否正在成为过去的遗物？

AI 领域鲜有问津

尽管 C++ 在性能上有很多优势，并且在各种 AI 领域（如语音识别和计算机视觉）都有应用，但它并不是 AI 开发的首选语言。

其复杂性和陡峭的学习曲线构成了重大挑战。相比之下，Python 的用户友好性、广泛的库和庞大的开发者社区使其跃升为 AI 编程的前沿。

此外，C++ 需要手动管理内存，如果操作不当，可能会导致内存泄漏和错误。在大规模的 AI 项目中，这可能是一个严重的问题。

微软在揭示其过去 12 年中 70% 的更新都是用于解决内存安全漏洞的问题时强调了这一点，因为 Windows 主要是用 C 和 C++ 编写的。

谷歌的 Chrome 团队也发布了他们自己的研究，揭示了内存管理和安全漏洞占 Chrome 代码库中所有主要安全漏洞的 70%。Chrome 主要也是用 C++ 编写的。

C++ 还缺乏垃圾回收、数据库访问和线程支持的内置支持，这可能需要额外的开发努力。

在需要并发处理数据和任务的 AI 应用中，这可能会特别具有挑战性，例如深度学习和神经网络、实时系统和嵌入式系统、数据处理和数据科学。

为了克服这些限制，开发人员经常使用提供线程支持的第三方库和框架，如 OpenMP 或 Boost。然而，这些库可能会增加代码的复杂性和开销，这可能只适用于某些应用。

C++ 相当复杂

如果你访问过 C++ 的常见问题页面（FAQ），你就会理解 C++ 有多难。在早期语言版本中，一个逗号放错位置可能会引发数百个编译错误。

自 C++ 11 以来，该语言已经有所改进，增加了用于转移所有权的移动语义和右值引用，但学习曲线仍然很高。

开发新应用

近年来，我们见证了各种编程语言的发展，这些语言有可能取代 C++ 用于低级系统任务，比如 Rust，它通过消除缓冲区溢出和内存泄漏来提供安全性和稳定性（而且比 C++ 更容易学习）。

当你比较现代语言（如 C++、Python 和 Rust）的功能集时，C 语言开始看起来像恐龙一样过时了！C 标准自 2011 年以来就没有引入新功能了！

2017 年的标准版本主要是对技术的修正和澄清，而 2023 年的标准版本也没有引起大的震动。

C++ 正在失去人气吗？

Microsoft Azure 的首席技术官 Mark Russinovich 表示，开发人员应该停止使用 C 和 C++ 编程语言编写代码，并且该行业应该将这些计算机语言视为“已弃用”。

Bell Labs 的研究员 Ken Thompson，也是原始 Unix 操作系统的设计者，称 C++ 为“糟糕的语言”，它“太大、太复杂”，并且“显然是由一个委员会构建的”。

GitHub 编制了一份机器学习领域最受欢迎的十大编程语言列表。Python 是机器学习仓库中最受欢迎的语言，而 C++ 位列第六。

根据 Stack Overflow 的开发者调查，刚开始编程的初学者比专业人士更可能选择 Python 而不是 C++。

虽然 C++ 在速度和内存管理方面具有优势，但它也有一些缺点，比如学习曲线陡峭且社区帮助有限。

尽管存在这些挑战，但对于需要高性能处理和高级内存管理的机器学习应用来说，C++ 仍然是一个强大的选择。在机器学习中选择 C++ 还是 Python 最终取决于应用的具体需求以及开发者的技能水平。