近些年“人工智能”在全球非常的火热，毕竟是未来的趋势。在人工智能方面，首选肯定会想到Python。一些初学者甚至认为python就是人工智能。实际上，Python是一种计算机编程语言。它是一种动态的、面向对象的脚本语言。它最初用于编写自动化脚本（shell）。随着版本的不断更新和新语言功能的添加，越来越多的独立、大型项目被使用。发展。一般说来，人工智能通过嵌入式技术将程序人工写入机器，从而使其变得智能。显然，人工智能和Python是两个不同的概念。
人工智能和Python的起源就在于此。就像我们统计统计数据或选择使用excel制作表格一样，因为当我们需要使用加，减，乘，除或、函数时，我们只需要应用公式即可。由于诸如SUM、 AVERAGE等等之类的模块功能，让变成变得简单。大部分模块已使用C ++/C＃等语言编写，因此Excel只是一种工具和表示形式，而不是计算形式。同样，在学习人工智能时，Python只是用于操作深度学习框架的工具。实际上负责操作的主要模块不依赖Python。真正有效的是很多复杂的C ++/CUDA程序。
在深度学习人工智能时，计算本身太复杂了，有必要编写C ++代码操作。此时，程序员希望直接构建神经网络，而无需一组类似的复杂Excel配置表。直接启动训练模型、并获得结果。这种方法简单实用，但是神经网络的构造太复杂，需要填写的参数太多，而且很难用各种方法来制作直观的图形工具。您只能使用类似于Python的相对易用的语言通过简化的程序代码来构建神经网络。、填写参数、以导入数据并调用执行函数进行训练。该语言用于描述模型。、传递参数、来转换输入数据，然后将其放入复杂的深度学习框架中进行计算。那么，为什么选择Python？
长期以来，科学家一直很喜欢用Python进行算法实验，并且擅长将numpy用于科学计算和使用pyplot绘制数据。碰巧Google也在内部使用Python，因此不可避免地要使用Python。除了Python外，TensorFlow框架实际上还支持JavaScript、 c ++、 Java、 GO、等语言。据说人工智能算法也可以使用这些算法。但这位官员表示，除Python之外的其他语言并不一定保证API的稳定性。因此，人工智能和Python是密不可分的。
简而言之，人工智能的核心算法完全依赖于C/C ++，因为它计算量大，需要非常精细的优化，并且需要诸如GPU、专用硬件的接口。这些只是C/C ++可以在这里完成。因此，从某种意义上说，C/C ++实际上是人工智能。
Python一直是进行科学计算和数据分析的重要工具。 Python是这些库的API绑定。为了开发从其他语言到C/C ++的跨语言界面，Python比其他语言最简单且阈值更低。更少的是，CPython的C API是双向融合，可以将封装的Python对象直接暴露给外部。它还允许用户通过继承这些自定义对象来引入新功能，甚至可以从C代码调用Python函数。可以说，当前形势造就了英雄，也可以说是人工智能和Python互相成就。人工智能算法促进了Python的发展，Python也使算法更简单。人生苦短，我用Python”并非一句戏言。
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