人工智能是一定要學(xué)習(xí)python嗎？還會(huì)用到哪些語(yǔ)言？作為多年的實(shí)踐者，我想說(shuō)的是，Python和人工智能是兩個(gè)完全不同的概念。Python只是一種編程語(yǔ)言，而人工智能是一種科學(xué)方法，主要研究如何通過(guò)

人工智能是一定要學(xué)習(xí)python嗎？還會(huì)用到哪些語(yǔ)言？

作為多年的實(shí)踐者，我想說(shuō)的是，Python和人工智能是兩個(gè)完全不同的概念。Python只是一種編程語(yǔ)言，而人工智能是一種科學(xué)方法，主要研究如何通過(guò)計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)與人類智能相似的設(shè)備或程序。python作為一種計(jì)算機(jī)編程語(yǔ)言，可以作為實(shí)現(xiàn)人工智能的編程工具，但它并不是唯一的選擇。

首先簡(jiǎn)單介紹一下人工智能的實(shí)現(xiàn)方法。目前，主要有兩所學(xué)校。

一個(gè)是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)，也就是說(shuō)，近年來(lái)，隨著谷歌的阿爾法狗獲得世界圍棋冠軍，它又流行起來(lái)了（之所以再次被使用，是因?yàn)樗餍辛艘欢螘r(shí)間，后來(lái)遇到技術(shù)瓶頸時(shí)就沉寂了）。為了促進(jìn)人工智能的發(fā)展，Google開(kāi)源的tensorflow庫(kù)受到了廣大研究人員的青睞，它可以極大地促進(jìn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的開(kāi)發(fā)和實(shí)驗(yàn)。python作為tensorflow的編程語(yǔ)言，自然成為研究人員必不可少的工具。此外，F(xiàn)acebook的開(kāi)源項(xiàng)目pytorch也是一個(gè)優(yōu)秀的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)。它還使用Python作為開(kāi)發(fā)語(yǔ)言，為Python添加了許多用戶。實(shí)際上，也有很多語(yǔ)言可以用于人工智能開(kāi)發(fā)，比如MATLAB和C/C，它們也被廣泛使用，但是編程過(guò)程會(huì)稍微復(fù)雜一些。

另一種實(shí)現(xiàn)人工智能的方法是基于演繹邏輯的推理方法。曾經(jīng)流行的專家系統(tǒng)正是基于這一技術(shù)，正是因?yàn)榻陙?lái)，深度學(xué)習(xí)蓬勃發(fā)展，其輝煌被掩蓋。在這種人工智能實(shí)現(xiàn)模式中使用的編程語(yǔ)言是LISP和Prolog。

另外，我想提醒你，如果你想學(xué)習(xí)人工智能，僅僅能夠編程是不夠的。它需要一個(gè)堅(jiān)實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，從線性代數(shù)，概率過(guò)程，到微積分，甚至張量分析。有了這些基礎(chǔ)知識(shí)，就可以理解和改進(jìn)各種學(xué)習(xí)算法。至于你的算法是用什么語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)的，就簡(jiǎn)單多了。當(dāng)然，Python是一個(gè)不錯(cuò)的選擇。它比其他語(yǔ)言更簡(jiǎn)單、更容易學(xué)。關(guān)鍵是要有強(qiáng)大的圖書館支持。

C語(yǔ)言可以做人工智能開(kāi)發(fā)嗎？C語(yǔ)言和python是開(kāi)發(fā)人工智能的最佳選擇嗎？

可以使用C作為底層組件，但是如果沒(méi)有面向?qū)ο蟮臋C(jī)制，處理大型項(xiàng)目并不容易。為什么要用C/C和python進(jìn)行協(xié)作，是因?yàn)镃/C的運(yùn)行速度是python的10倍，而python的開(kāi)發(fā)速度是C/C的3倍，如何處理？首先使用Python開(kāi)發(fā)可以使用的軟件。當(dāng)出現(xiàn)性能問(wèn)題時(shí)，使用C/C重寫出現(xiàn)性能問(wèn)題的部分，以優(yōu)化性能。這樣，才能達(dá)到最佳的開(kāi)發(fā)效率。當(dāng)然，如果您在分析問(wèn)題之初就認(rèn)為這個(gè)地方是性能瓶頸，可以直接用C/C編寫，目前這是一種比較好的開(kāi)發(fā)方法，但也有C/C和C#、C/C和Lua的組合。