此后，PHP 很可能会成为 AI 革命中的无名英雄。虽然 Python 得到了公众广泛的关注，但 PHP 的各种优势让它成为许多 AI 网络应用程序的不二之选。但请允许我明确一点：这并不意味着要宣布 PHP 是人工智能的 “最佳 “选择。这是一个提醒，尤其是对于软件工程师： 请根据每个项目的优点进行比较和对比来选择，当涉及到挖掘 PHP 在 AI 领域的潜力时，不要忽视 PHP。

为什么选择 PHP 和人工智能？一个实用的视角

这才是真正的探讨。下面就是你应该将 AI 直接集成到当前的 PHP 栈中的理由。它可能会大有作为，原因如下。

利用现有的专业知识： ​如果你的团队已经精通 PHP，那么添加 AI 功能并不意味着你需要从头开始。你可以利用现有的经验和代码库来节省时间和资源。

无缝集成： ​PHP 是 web 开发的核心；因此，它可以轻松地与 web 服务器、数据库和前端技术集成。这使得创建统一的端到端 AI 解决方案变得更加容易。

性能和可扩展性： 虽然 Python 是一种卓越的研究语言，能提供出色的原型设计，但 PHP 更适用于生产，尤其是在性能和可扩展性方面。成熟的 PHP 生态系统为大流量网络应用程序提供了可利用的工具和库。

性能和可扩展性： Python 是一种卓越的研究语言，能提供出色的原型设计，而 PHP 则更适合用于生产，尤其是在性能和可扩展性方面。PHP 成熟的生态系统为高流量web应用程序提供了可利用的工具和库。

案例研究： 生产环境中 PHP 驱动的AI

假设有一个大型电子商务网站，拥有数百万用户或产品。若该公司想实施一个产品推荐系统来提高他们的销售额。下面就是他们选择 PHP 而不是 Python 的原因：

现有的基础设施： 网站已经用 PHP 编写，开发团队对该语言有很深的了解，因此需要花费大量时间和金钱将其移植到 Python。

性能要求： 推荐引擎需要实时扩展海量数据。PHP 将优化的算法和缓存策略相结合，可以针对所需的规模性能进行调整。

与其他系统的集成： 推荐引擎应与现有的网站系统无缝集成，这其中包括基于 PHP 的目录、购物车和用户配置文件。使用基于 PHP 的解决方案可以更容易地实现这一点。

该团队使用 Rubix ML 库训练了一个机器学习模型，然后通过被动分析用户行为和产品数据，为 PHP 代码库提供个性化的产品推荐。简而言之，最后的结果是销售额和客户参与度得到了大幅度提升。

为工作选择正确的工具

这个案例研究说明了一个非常重要的问题：在开发 AI 时，没有唯一的答案。尽管 Python 在研究和数据科学领域拥有极高的支持率，但只有现在，PHP 才有可能证明，在将人工智能集成到网络应用程序方面，它确实是一个同样强大的选择。

在为你的 AI 项目选择语言时，请考虑这些因素：

• 继承代码和团队能力 ——在已有的基础上进行构建。
• 性能和可扩展性 —— 选择一种能够负载工作量的语言。
• 系统集成 —— 你的AI组件应与应用程序的其他部分无缝通信。
• 易于部署和维护 —— 考虑长期成本和复杂性。

你的 PHP 人工智能之旅从这里开始

现在，每个软件工程师都有责任为每项工作选择最好的工具。使用 PHP 尝试和探索 AI 的可能性无可厚非。毕竟，你永远不知道会取得什么样的成就。

让我们一起用 PHP 和 AI 打造一个更加光明、智能的未来！