人工智能可以学习多种语言，具体取决于其应用场景和目标。以下是一些常见的人工智能学习语言：

LISP：

LISP（LISt Processing）是一种函数式编程语言，广泛应用于人工智能领域。它具有强大的符号处理能力、递归功能和回溯功能，适合于结构化程序设计和人机交互。LISP在AI研究中被视为一种高级汇编语言，对AI的机器实现和理论研究都有重要意义。

Prolog：

Prolog（Programming in Logic）是一种逻辑编程语言，建立在逻辑学理论基础之上。它广泛应用于自然语言理解、专家系统、智能知识库等领域。Prolog的编程方法类似于使用逻辑语言描述程序，具有鲜明的逻辑编程特色，包括没有特定的运行顺序、程序和数据高度统一等。

Python：

Python是一种通用编程语言，因其简洁易读的语法和丰富的库支持，在人工智能领域得到了广泛应用。Python有众多的AI库，如TensorFlow、PyTorch、Keras等，使得机器学习和深度学习的研究和开发变得非常方便。

Java：

Java是一种面向对象的编程语言，广泛应用于企业级应用和Android应用开发。在人工智能领域，Java也有广泛的应用，特别是在大型系统和移动应用开发方面。

C++：

C++是一种高性能的编程语言，适用于系统级编程和游戏开发。在人工智能领域，C++常用于构建需要高性能计算的应用，如机器人控制系统和复杂的游戏AI。

JavaScript：

JavaScript主要用于Web开发，但在人工智能领域也有应用，尤其是在浏览器端和Node.js环境中进行机器学习和数据分析。

其他语言：

还有许多其他语言如Ruby、Go、R等也在人工智能领域有所应用，具体选择哪种语言取决于项目需求、团队熟悉度以及生态系统支持等因素。

总的来说，人工智能学习语言的选择应基于具体的应用场景和需求，选择最适合的语言可以更有效地实现AI的目标。