Python與人工智慧的關係

伴隨著人工智慧的興起和快速發展，Python在2017年受到廣泛的關注，尤其是國家相關教育部門對於“人工智慧普及”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年最受歡迎的程式語言！

人工智慧可以使用幾乎所有程式語言實現，如C、C++、Java、Lisp、Prolog、Python等，其中Python是最適合人工智慧的程式語言，相比較於其他程式語言其優勢如下：

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、可擴充套件性的特點，十分適合人工智慧；開源免費，而且學習簡單，很容易實現普及；內建強大的庫，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“人工智慧：一種現代的方法”的演算法；

pyDatalog：Python中的邏輯程式設計引擎；

SimpleAI：Python實現在“人工智慧：一種現代的方法”這本書中描述過的人工智慧的演算法，它專注於提供一個易於使用，有良好文件和測試的庫；

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演算法，它是模組化的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演算法；

PyML 一個用Python寫的雙邊框架，重點研究SVM和其他核心方法，它支援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的一個模組，整合了經典的機器學習的演算法，這些演算法是和python科學包緊密聯絡在一起的；

MDP-Toolkit這是一個Python資料處理的框架，可以很容易的進行擴充套件。它海收集了有監管和沒有監管的學習算飯和其他資料處理單元，可以組合成資料處理序列或者更復雜的前饋網路結構。新演算法的實現是簡單和直觀的。可用的演算法是在不斷的穩定增加的，包括訊號處理方法，流型學習方法，集中分類，概率方法，資料預處理方法等等。

4. 自然語言和文字處理庫

NLTK開源的Python模組，語言學資料和文件，用來研究和開發自然語言處理和文字分析，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組很輕鬆的聯結在一起，對於效能要求高的功能，可以用C/C++進行重寫，而後封裝成Python可以呼叫的擴充套件類庫，這是人工智慧必備功能，因此，Python程式設計對人工智慧是一門非常有用的語言。