前言
伴隨著人工智能的興起和快速發展，Python在2017年受到廣泛的關注，尤其是國家相關教育部門對於“人工智能普及”格外重視，將Python列入教學體系，並動員全民學Python，使得Python成為2017年最受歡迎的編程語言！
人工智能可以使用幾乎所有編程語言實現，如C、C++、Java、Lisp、Prolog、Python等，其中Python是最適合人工智能的編程語言，我們經常聽到Python人工智能開發工程師，那麼Python和人工智能到底有什麼關係呢？
提到人工智能就一定會提到Python，有的初學者甚至認為人工智能和Python是劃等號的。其實Python是一種計算機程序設計語言。是一種動態的、面向對象的腳本語言，開始時是用於編寫自動化腳本(shell)，隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加，越來越多被用於獨立的、大型項目的開發。而人工智能通俗講就是人為的通過嵌入式技術把程序寫入機器中使其實現智能化。顯然人工智能和Python是兩個不同的概念。
人工智能和Python的淵源在於就像我們統計數據或選擇用excel製作表格時，因為在需要用到加減乘除或者、函數等時，只需要套用公司就可以。因為SUM、AVERAGE等這樣的函數運行的背後，是C++/C#等語言已經編寫好了代碼，所以Excel只是工具和展現形式並不是它做計算。同理在學習人工智能時Python只是用來操作深度學習框架的工具，實際負責運算的主要模塊並不依靠Python，真正起作用的是也是一大堆複雜的C++ / CUDA程序。
深度學習人工智能時，自己計算太複雜，還要寫C++代碼操作，這時程序員就想要不搞一套類似複雜的Excel配置表，直接搭建神經網絡、填參數、導入數據，一點按鈕就直接開始訓練模型、得出結果。這個方法簡單實用可是神經網絡搭建起來太複雜，需要填寫的參數太多，各種五花八門的選項也很難做成直觀的圖形工具。只能用一個類似Python的相對好用的語言，通過簡化的程序代碼來搭建神經網絡、填寫參數、導入數據，並調用執行函數進行訓練。通過這種語言來描述模型、傳遞參數、轉換好輸入數據，然後扔到複雜的深度學習框架裡面去計算。那麼為什麼會選擇Python？
1. 更加人性化的設計
Python的設計更加人性化，具有快速、堅固、可移植性、可擴展性的特點，十分適合人工智能；開源免費，而且學習簡單，很容易實現普及；內置強大的庫，可以輕鬆實現更大強大的功能。
2. 總體的AI庫
AIMA：Python實現了從Russell到Norvigs的“人工智能：一種現代的方法”的算法；
pyDatalog：Python中的邏輯編程引擎；
SimpleAI：Python實現在“人工智能：一種現代的方法”這本書中描述過的人工智能的算法，它專注於提供一個易於使用，有良好文檔和測試的庫；
EasyAI：一個雙人AI遊戲的python引擎。
3. 機器學習庫
PyBrain 一個靈活，簡單而有效的針對機器學習任務的算法，它是模塊化的Python機器學習庫，它也提供了多種預定義好的環境來測試和比較你的算法；
PyML 一個用Python寫的雙邊框架，重點研究SVM和其他內核方法，它支持Linux和Mac OS X；
scikit-learn旨在提供簡單而強大的解決方案，可以在不同的上下文中重用：機器學習作為科學和工程的一個多功能工具，它是python的一個模塊，集成了經典的機器學習的算法，這些算法是和python科學包緊密聯繫在一起的；
MDP-Toolkit這是一個Python數據處理的框架，可以很容易的進行擴展。它還收集了有監管和沒有監管的學習算法和其他數據處理單元，可以組合成數據處理序列或者更復雜的前饋網絡結構。新算法的實現是簡單和直觀的。可用的算法是在不斷的穩定增加的，包括信號處理方法，流型學習方法，集中分類，概率方法，數據預處理方法等等。
4. 自然語言和文本處理庫
NLTK開源的Python模塊，語言學數據和文檔，用來研究和開發自然語言處理和文本分析，有windows、Mac OSX和Linux版本。
Python具有豐富而強大的庫，能夠將其他語言製作的各種模塊很輕鬆的聯結在一起，對於性能要求高的功能，可以用C/C++進行重寫，而後封裝成Python可以調用的擴展類庫，這是人工智能必備功能，因此，Python編程對人工智能是一門非常有用的語言。
Python如此熱門，難道你內心還毫無波瀾？
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