为何人工智能用Python这门编程语言
为何人工智能(AI)首选Python？
读完这篇文章你就知道了。我们看谷歌的TensorFlow基本上所有的代码都是C++和Python，其他语言一般只有几千行。如果讲运行速度的部分，用C++，如果讲开发效率，用Python，谁会用Java这种高不成低不就的语言搞人工智能呢？
Python虽然是脚本语言，但是因为容易学，迅速成为科学家的工具（MATLAB也能搞科学计算，但是软件要钱，且很贵），从而积累了大量的工具库、架构，人工智能涉及大量的数据计算，用Python是很自然的，简单高效。
Python有非常多优秀的深度学习库可用，现在大部分深度学习框架都支持Python，不用Python用谁？人生苦短，就用Python。
二、Python现状与发展趋势
python现在的确已经很火了，这已是一个不需要争论的问题。如果说三年前，Matlab、Scala、R、Java和还各有机会，局面尚且不清楚，那么三年之后，趋势已经非常明确了，特别是前两天Facebook开源了PyTorch之后，Python作为AI时代头牌语言的位置基本确立，未来的悬念仅仅是谁能坐稳第二把交椅。
Python已经是数据分析和AI的第一语言，网络攻防的第一黑客语言，正在成为编程入门教学的第一语言，云计
关于人工智能的十二条名人名言
[[321443]]阿兰·图灵(1912至1954)是最早重视人工智能概念的思想家之一。他的开拓性工作，为我们如今熟知的数字计算与AI领域奠定起发展基础。
要从最简单粗暴的角度来理解，人工智能就是一项工程挑战。当前最先进的AI算法，无一例外都基于非常复杂的数学原理。训练这些先进AI模型需要巨大的计算资源量，而AI的发展本身也在推动新一代芯片的研发与创新。
然而，人工智能又远非工程技术所能概括。伴随着关于广泛自动化的坚实承诺，AI技术同时也迫使我们重新考虑经济组织与社会结构设计等根本性问题。对AI的追求让我们不得不面对关于意识、智能与创造力的核心挑战——更具体地讲，人何以为人?
因此，任何希望在二十一世纪真正把握人工智能发展脉搏的朋友，都必须广泛接纳来自工程学、心理学、经济学、社会学以及哲学领域的问题与观点。
下面，我们将援引世界上众多最伟大思想家的名言，了解他们如何看待人工智能这一意义深远的主题。希望这些名言有助于阐明AI主旨、涵盖范围、潜在挑战以及蕴藏于其中的巨大能量。
“真正的问题并不是智能机器能否产生情感，而是机器是否能够在没有情感基础的前提下产生智能。”——马文·明斯基(MarvinMinsky),1986
“技术日新月异，人类生活方式正在快速转变，这一切给人类历史带来了一系列不可思议的奇点。我们曾经熟悉的一切，都开始变得陌生。”——约翰·冯·诺依曼(JohnvonNeumann),1958(在技术快速发展的背景下，他首先提出了「奇异性」一词)
“250多年以来，经济增长的基本动力一直是技术创新。其中最重要的，正是经济学家们提出的所谓通用型技术，包括蒸汽机、电力与内燃机等等。而我们这个时代下最重要的通用型技术正是人工智能，特别是机器学习。”——埃里克·布林约尔松(ErikBrynjolfsson)与安德鲁·麦卡菲(AndrewMcAfee),2018
“虽然还没人提及，但我认为人工智能更像是一门人文学科。其本质，在于尝试理解人类的智能与认知。”——塞巴斯蒂安·特伦(SebastianThrun),2013
“我们不得不面对的最大难题，并非来自人类大脑是否属于机器的哲学问题。毫无疑问，大脑就是机器，而且是包含大量严格遵循物理定律的零件的机器。众所周知，我们的思想仅仅是一系列复杂处理过程的产物。而最重要的问题是，我们对这样一台复杂的机器并不够了解，因此我们还没有做好应对这台机器的准备。”——马文·明斯基(MarvinMinsky),1986
“如果人类的大脑简单到我们可以理解，那么我们就将愚蠢到无法理解大脑。”——爱默生W.皮尤(EmersonM.Pugh,)1977
“有些人担心人工智能的出现会令人类感到自卑，但任何有头脑的人单是观察花朵就应该能感到自己的渺小。”——艾伦·凯(AlanKay)
“人类很容易让自己陷入对机器的依赖，以至于不得不接受一切都交给机器处理的现实。随着整个人类社会及其面临的问题越来越复杂，机器也将变得越来越智能。人们将让机器为自己做出更多决策，这单纯是因为机器做出的决策能带来比人类决策更好的结果。这最终会发现到某个特定阶段——在这一阶段中，保持系统运作所需要的决策将变得极为复杂，导致人类再也无法有效做出决策。届时，机器将在实质上掌控一切。”——泰德·卡钦斯基(TedKaczynski，「大学炸弹客」),1995
“从表面上看，经过编程的计算机似乎明白什么是汽车、什么是加法器——但事实上，它什么也不明白。”——约翰·塞尔(JohnSearle),1980
“人们总喜欢活在舒适区内，用粗暴的断言安慰自己，例如机器永远无法模仿人类的某些特性。但我给不了这样的安慰，因为我认为并不存在无法模仿的人类特性。”——AlanTuring,1951
“在我们交谈时，你怎么能确定我的内心深处正在进行所谓「思考」?图灵测试将成为解决这类问题时的一种重要探针——类似于物理学领域的粒子加速器。如同物理学当中，如果我们希望了解原子或者亚原子层面的情况，由于无法直接观察，我们必须将经过加速的粒子散布到目标周围以观察其行为，最终推断出目标的内部性质。图灵测试将这一基本思路扩展到了意识领域——它把思维视为不可直接观察的「目标」，并通过更为抽象的方式推断其内部结构。通过将问题从目标思维中「分散」出去，我们就能了解其内部工作原理，正如物理学领域的作法一样。”——道格拉斯·霍夫斯塔特(DouglasHofstadter),1981
“人工智能是我们人类正在从事的最为深刻的研究方向之一，甚至要比火与电还更加深刻。”——桑德尔·皮猜(SundarPichai),2020
服务器编程语言有哪些
服务器编程语言有很多种，以下是一些常见的：
Java：Java是一种跨平台的面向对象编程语言，广泛应用于服务器端开发和企业级应用程序开发。Java具有高效、安全、稳定等特点。
Python：Python是一种解释性高级编程语言，常用于服务器端编程、数据分析、人工智能等领域。Python语法简洁、易于学习，具有丰富的库和框架。
PHP：PHP是一种开源的服务器端脚本语言，主要用于Web应用程序开发。PHP易于学习、使用，并具有大量的第三方库和框架。
Ruby：Ruby是一种简单、易于学习的服务器端编程语言，常用于Web开发、系统管理、数据处理等领域。Ruby具有优雅的语法、强大的元编程能力和高效的开发速度。
C#：C#是一种面向对象的编程语言，由Microsoft公司开发。C#适用于Web开发、桌面应用程序开发和游戏开发等领域，具有高效、稳定、安全等特点。
JavaScript：JavaScript是一种脚本语言，常用于Web前端开发，也可以用于服务器端开发。JavaScript具有广泛的应用场景和大量的库和框架。
以上是一些常见的服务器编程语言，当然还有其他很多种服务器编程语言，不同语言有不同的特点和应用场景，需要根据具体需求选择适合的编程语言。
开发人工智能使用哪种编程语言好
最适合人工智能开发的5种编程语言，你知道几种？
01、Python
第一名毫无疑问是Python。尽管Python有些特性令人不爽（whitespace、Python2.x和Python3.x之间的巨大差异、五种不同的包机制都在不同程度上有缺陷）但如果你正在从事AI工作，你几乎肯定会在某些时候用到Python。
Python中可用库的数量是其他语言所无法企及的。NumPy已经变得如此普遍，以至于几乎成为了张量运算的标准API，Pandas将R的强大而灵活的数据帧带入Python。对于自然语言处理（NLP），您可以使用久负盛名的NLTK和快如闪电的SpaCy。对于机器学习，有经过实战检验的Scikit-learn。当谈到深度学习时，当前所有的库（TensorFlow，PyTorch，Chainer，ApacheMXNet，Theano等）都是在Python上首先实现的项目。
(在LiveEdu上，一位德国的AI开发者教大家如何使用Python开发两个简单的机器学习模型）
Python是人工智能研究的前沿语言，这是拥有最多机器学习和深度学习框架的语言，也是AI研究者几乎都掌握的语言。由于这些原因，Python仍然是人工智能编程语言之王，您没法绕过它。
02、JAVA和相关语言
JVM系列语言（Java，Scala，Kotlin，Clojure等）也是AI应用开发的绝佳选择。无论是自然语言处理（CoreNLP）、张量运算（ND4J）还是完整的GPU加速深度学习堆栈（DL4J），您都可以使用大量的库来管理流水线的各个部分。另外，您还可以轻松访问ApacheSpark和ApacheHadoop等大数据平台。
Java是大多数企业的通用语言，在Java8和Java9中提供了新的语言结构，这使得编写Java代码的体验不再像我们过去所记得的那样糟糕。使用Java编写人工智能应用可能会让人觉得无聊，但它确实能完成工作，并且您可以使用所有现成的Java基础架构来开发、部署和监视。
03、C/C++
在开发AI应用时，C/C++不太可能成为您的首选，但如果您在嵌入式环境中工作，并且无法承受Java虚拟机或Python解释器的开销，那么C/C++就是最好的解决方案。当你需要榨干系统的每一滴性能时，你就得面对可怕的指针世界。
幸运的是，现代C/C++写起来体验还不错（实话实说！）。您可以从下列方法中选择一个最适合的：您可以一头扎进堆栈底部，使用CUDA等库来编写自己的代码，这些代码将直接在GPU上运行；您也可以使用TensorFlow或Caffe以访问灵活的高级API。后者还允许您导入数据科学家用Python写的模型，然后以C/C++级别的速度在生产环境中运行它们。
在未来一年中，请密切留意Rust在AI领域的一些动作。结合C/C++级别的速度与类型和数据安全性，Rust是实现产品级性能却不会造成安全问题的最佳选择。并且它现在已经可以与TensorFlow绑定了。
04、Java
Java？我没听错吧？其实，谷歌最近发布了TensorFlow.js，这是一个WebGL加速库，允许您在Web浏览器中训练和运行机器学习模型。它还包括KerasAPI以及加载和使用在常规TensorFlow中训练过的模型的功能。这可能会吸引大量的JS开发者涌入AI领域。
虽然Java目前能够访问的机器学习库与其他语言相比有所局限，但在不久的将来，开发者在网页中添加神经网络就和添加React组件或CSS属性一样简单。这听上去既强大又恐怖。
TensorFlow.js仍处于早期阶段。目前它可在浏览器中运行，但不适用于Node.js。它还没有实现完整的TensorFlowAPI。不过，我预计到2018年底，这两个问题都将基本得到解决，并且Java将在不久之后大举进军AI界。
05、R语言
R在这份榜单中排名最末，并且看上去将会越来越没落。
R是数据科学家喜欢的语言。但是，其他程序员在第一次接触R时会感到有些困惑，因为它采用了以数据帧为中心的方法。如果您有一组专门的R开发者，那么将R与TensorFlow、Keras或H2O搭配使用，进行研究、原型设计和实验是有意义的。但基于性能和操作方面的考虑，我不愿意推荐将R用于生产。
虽然您可以写出能在生产服务器上部署的高性能R代码，但将这种用R语言编写的原型重新编码为Java或Python肯定会更容易。
人工智能，火的不能再火的词了，想要驾驭他还需要不断的磨练，语言是与人工智能对话的基本条件，以上的五种语言你掌握了几种呢？不想成为未来世界的文盲就快些行动起来吧！