人工智能的话题在近几年可谓是相当火热，前几天看快本时其中有一个环节就是关于人工智能的，智能家电、智能机器人、智能工具等等，在我的印象里，提到人工智能就会出现 Python，然后我便在网上查找了相关信息，并整合了一下。

人工智能

人工智能，英文缩写为AI，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学；是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

Python

Python 是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言，最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越来越多被用于独立的、大型项目的开发。

之间的关系

而一般说起人工智能都认为是用 Python 语言实现的，就如我之前说的，但查完资料发现，的确大部分的人工智能的代码都是使用 Python 来编写，写人工智能代码时需要用到许多框架工具和库，这些大部分都是 Python 提供的，Python是这些库的API binding，但并不能因为这样就认为人工智能就是靠 Python 写的，Python 是解释语言，速度比较慢，它只是调用AI接口，而人工智能核心算法是完全依赖于 C/C++ 这类编译语言，真正的计算全是 C/C++ 写好的数据底层，因为是计算密集型，需要非常精细的优化，还需要GPU、专用硬件之类的接口，这些都只有C/C++能做到，用Python只是写相应的逻辑！所以某种意义上其实C/C++才是人工智能领域最重要的语言。

那为什么不直接全部用 C/C++ 写人工智能呢？这是因为 Python 强大的便捷性，开发生态成熟，有很多有用的库可以用。使用 Python是因为 CPython 的胶水语言特性，要开发一个其他语言到 C/C++ 的跨语言接口，Python是最容易的，比其他语言的 ffi 门槛要低不少，C语言要写几百行的代码，可能用 Python 几行就搞定了，效率很高。尤其是使用 Cython 的时候。其他语言的 ffi 许多都只能导入 C 的函数入口点，复杂的数据结构大多只能手工用 byte 数组拼起来，如果还需要回调函数输入那就无计可施了。而 CPython 的 C API 是双向融合的，可以直接对外暴露封装过的 Python 对象，还可以允许用户通过继承这些自定义对象来引入新特性，甚至可以从 C 代码当中再调用 Python 的函数。比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。

打个比方，就像我们统计数据或选择用 excel 制作表格时，因为在需要用到加减乘除或者、函数等时，只需要套用公式就可以，因为 SUM、AVERAGE 等这样的函数运行的背后，是 C++/C# 等语言已经编写好了代码，所以 Excel 只是工具和展现形式并不是它做计算。同理在学习人工智能时 Python 只是用来操作深度学习框架的工具，实际负责运算的主要模块并不依靠 Python，真正起作用的是也是一大堆复杂的 C/ C++  程序。 

用于通用 AI：

AIMA —— Python 实现 Russell 和 Norvig 的‘Artificial Intelligence: A Modern Approach’库。

pyDatalog —— Python 中的逻辑编程引擎

SimpleAI —— Python 实现了“AIMA”一书中描述的许多人工智能算法。它侧重于提供易于使用，有据可查的测试库。

EasyAI —— 简单的 Python 引擎，用于 AI 的双人游戏，如 Negamax, transposition tables, game solving。

用于机器学习：

PyBrain —— 灵活、简单，但对于机器算法任务非常高效，它是 Python 的一个机器学习模块化库。它还提供了各种预定义的环境来测试和比较你的算法。

PyML —— 一款以 Python 编写的侧重于 SVM 和其他内核方法的双边框架。它支持在 Linux 和 Mac OS X 上运行。

scikit-learn —— 旨在提供在各种环境下可重复使用的简单而强大的解决方案：机器学习作为科学和工程的多功能工具。它是一个 Python 模块，它将经典的经典机器学习算法集成在如紧密结合的科学世界的 Python 软件包中（如 numpy，scipy，matplotlib）。
 

小结

了解了 Python 和人工智能的关系后，我认为虽然人工智能的核心算法是 C/C++，但我们编写代码时并不需要过多的了解 C/C++，我们只需要用到 Python 就好，而 Python 语言对初学编程的人来说是很友好的，被称为“最不需要备注的语言”。上手快，语言简单易懂，对比其他语言来说没那么多条条框框的规则。

随着社会的不断发展和需求，人工智能已经逐渐被发展到社会行业的方方面面，从科学层面看，人工智能跨越认知科学、神经科学、数学和计算机科学等学科，具有高度交叉性；从技术层面看，人工智能包含计算机视觉、机器学习、知识工程、自然语言处理等多个领域，具有极强专业性；从产业层面看，人工智能在智能制造、智慧农业、智慧医疗、智慧城市等领域的应用不断扩大，具有内在融合性；从社会层面看，人工智能给社会治理、隐私保护、伦理道德等带来新的影响，具有全面渗透性。目前，在边界清晰、规则明确、任务规范的特定应用场景下（如下围棋、人脸识别、语音识别）设计出的智能体表现出较好的专用智能。在全新理念的引导下，机器人可以更多承担重复简单甚至是危险的工作，而帮助人类从繁杂工作中解放，获得更多从事创造性工作的机会。比起人工智能完全取代人的方式，工厂不必担心人工智能做出错误的决定延误生产，也不用考虑人在做重复劳动时效率降低的问题，双方取长补短，最大化的提升生产效率，从长远角度来看，这样的方式无疑更符合生产的需求，也更符合社会的需求。

所以我有一句话想对没学过编程，但对人工智能有所期望的人说：既然有 Python 这么好上手的、适合初学者的编程语言，为什么不都尝试学一下呢，毕竟技多不压身，不迈开第一步，你永远不知道你后面的路怎么走！

时代在进步，社会在发展，不说人工智能以后会不会大火，但一定不会褪色。