某一種未來
人工智能是我的主要研究領域，目前也在指導機器學習方向的研究生，所以我來回答一下這個問題。
首先，Python語言確實在人工智能領域有廣泛的應用，不論是從事機器學習方向還是從事計算機視覺、自然語言處理等方向，研發人員都在普遍採用Python作為算法實現語言，同時由於Python語言自身就有健全的語言生態，可以完成落地應用的開發，所以Python語言往往也是落地應用開發方案的常見選擇。
之所以在人工智能領域廣泛採用Python，原因主要有三點，其一是Python語言的實現過程比較簡單，這一點很吸引研發人員，可以讓研發人員有更多的精力投放在算法設計方面；其二是Python有豐富的庫，像Numpy、Scipy、pandas等庫在實現算法時就比較實用；其三是Python代碼調整起來比較容易，這一點對於尚處在需要頻繁調整的人工智能領域也有重要的意義。
雖然Python語言在執行效率上有一定的劣勢，但是由於目前人工智能領域的很多研發依然處在初期階段，還遠沒有到落地應用的階段，而在驗證期間，研發效率就變得比較重要了，這也是Python被廣泛應用的原因。
如果說Python對於未來人工智能的發展有重要的影響，一個重要的出發點是最終的應用場景。人工智能產品目前對於應用場景依然有較強的依賴，這就要求用戶能夠根據實際的應用場景對於智能體進行編程，這種編程也可以理解為“交流”，而Python語言無疑是比較適合的交流工具，因為Python語言比較簡單易學，所以如果未來Python語言能夠得到廣泛的應用，那麼對於人工智能產品的普及會起到積極的推動作用。
我從事互聯網行業多年，目前也在帶計算機專業的研究生，主要的研究方向集中在大數據和人工智能領域，我會陸續寫一些關於互聯網技術方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收穫。
如果有互聯網、大數據、人工智能等方面的問題，或者是考研方面的問題，都可以在評論區留言！
IT人劉俊明
為什麼人工智能用Python？
Python作為腳本語言，運行速度沒有Java，C++快。
Python到底有啥優勢？
為什麼人工智能的主流語言是Python？
Python作為一門編程語言，其魅力和影響力已經遠超C#、C++等編程語言前輩，被程序員譽為“最美麗的”編程語言。從雲端、客戶端，到物聯網終端，在到現在人工智能，python應用無處不在。
那麼問題來了？Python語言究竟有什麼優點？
簡單易學、免費開源、高層語言、可移植性強、面向對象、可擴展性、可嵌入型、豐富的庫、規範的代碼等……此處省略10000字帥呆了酷斃了的自我感覺良好。
講真，Python除了極少的事情不能做之外，其他基本上可以說全能，系統運維、圖形處理、數學處理、文本處理、數據庫編程、網絡編程(bbs.cnitedu.cn)、web編程、多媒體應用、pymo引擎、黑客編程、爬蟲編寫、機器學習、人工智能等等。
為何Python語言如此強大，這麼說吧，
不懂Python語言，人工智能時代，你將成為新“文盲”
內心一萬點暴擊
現如今Python語言的學習已經上升到了國家戰略的層面上。國家相關教育部門對於“人工智能普及”格外重視，不僅將Python列入到小學、中學和高中等傳統教育體系中，並藉此為未來國家和社會發展奠定了人工智能的人才培養基礎，逐步由底層向高層推動“全民學Python”，從而進一步實現人工智能技術的推動和社會人才結構的更迭。
無論你打開哪個招聘網站，都會發現排名靠前的互聯網企業在招聘與Python相關的人才，比如：餓了麼、小米、瓜子、Ucloud、360、騰訊、阿里巴巴、陌陌、美團和知乎等等，這說明走在社會發展前端的IT互聯網企業正在儲備人工智能人才，為即將到來的大時代做準備。
在搜索職位時，你會發現Python崗位年薪至少在10-20w之間，而且除了北、上、廣、深外，杭州和合肥等二、三線城市的待遇正在與一線城市持平。
未來，無論你身處何地，都能享受到全國人工智能、Python“一盤棋”帶來的“市場發展紅利”。
在第三屆互聯網大會中百度CEO李彥宏曾表述：靠移動互聯網的風口已經沒有可能再出現獨角獸了，因為市場已經進入了一個相對平穩的發展階段，互聯網人口滲透率已經超過了50%。而未來的機會在人工智能。的確互聯網巨頭公司在人工智能領域投入明顯增大，都力爭做人工智能時代的“帶頭大哥”。
言歸正傳，為什麼人工智能要用Python？
1Python是解釋語言，程序寫起來非常方便
寫程序方便對做機器學習的人很重要。因為經常需要對模型進行各種各樣的修改，這在編譯語言裡很可能是牽一髮而動全身的事情，Python裡通常可以用很少的時間實現。舉例來說，在C等編譯語言裡寫一個矩陣乘法，需要自己分配操作數（矩陣）的內存、分配結果的內存、手動對BLAS接口調用gemm、最後如果沒用smart pointer還得手動回收內存空間。Python幾乎就是import numpy; numpy.dot兩句話的事。
當然現在很多面向C/C++庫已經支持託管的內存管理了，這也讓開發過程容易了很多，但解釋語言仍然有天生的優勢——不需要編譯時間。這對機器學習這種需要大量prototyping和迭代的研究方向是非常有益工作效率的。
2Python的開發生態成熟，有很多庫可以用
Python靈活的語法還使得包括文本操作、list/dict comprehension等非常實用的功能非常容易高效實現（bbs.cnitedu.cn），配合lambda等使用更是方便。這也是Python良性生態背後的一大原因。
相比而言，Lua雖然也是解釋語言，甚至有LuaJIT這種神器加持，但其本身很難做到Python這樣，一是因為有Python這個前輩佔領著市場份額，另一個也因為它本身種種反常識的設計（比如全局變量）。不過藉著Lua-Python bridge和Torch的東風，Lua似乎也在寄生興起。
3Python效率超高
解釋語言的發展已經大大超過許多人的想象。很多比如list comprehension的語法糖都是貼近內核實現的。除了JIT之外，還有Cython可以大幅增加運行效率。最後，得益於Python對C的接口，很多像gnumpy, theano這樣高效、Python接口友好的庫可以加速程序的運行，在強大團隊的支撐下，這些庫的效率可能比一個不熟練的程序員用C寫一個月調優的效率還要高。
未來十年Python語言的發展前景形勢一片大好，毫無疑問使用Python語言的企業將會越來越多，Python程序猿的人才缺口也將越來越大，認準時機，把握機遇，Python全棧開發工程師、Python開發工程師、自動化開發工程師、Linux運維工程師、Python爬蟲開發工程師、前端開發工程師、大數據分析和數據挖掘等熱門職位等你來選。
Tech數碼科技愛好者
為什麼現在Python語言會特別火，很大一部分原因是被爬蟲技術、大數據和人工智能等火爆的技術帶起來的。
人工智能的核心是算法問題，其理論基礎歸根到底是數學問題，但是即使解決了算法問題，總要用一種工具把它表達出來吧，這種工具就是編程語言。
而python又是現在很多人工智能開發者的首選開發語言，因為這款編程語言具有面向對象，簡潔高效的特點，不需要開發者太過關注語法要求，所以才會被開發者高度關注。
人工智能算是一種業務需求（例如人臉識別），實現這個業務需求的是算法（例如其中用到的一個算法就是矩陣變換）有很多的算法模塊。其本質是一個自學習、自組織的系統，其規模和複雜性是一個數學模型在數據的餵養下自己長出來的，是內生的。
開發語言是為了讓人更方便的操作計算機，就是通過一種方式，讓計算機知道你在說啥，python是屬於一種高級開發語言，開發人員通過它可以實現人工智能的一些功能如：人臉識別這個效果。
人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖瞭解智能的實質，並生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。人工智能從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智能帶來的科技產品，將會是人類智慧的“容器”。
Python編程語言，不僅僅是因為其代碼簡單等優勢被列為首選，而在於其資源豐富，擁有堅實的數值算法、圖標和數據處理基礎設施，建立了非常良好的生態環境，所以一直是人工智能的首選編程語言。
