人工智能是一種未來性的技術(shù)，目前正在致力于研究自己的一套工具。一系列的進(jìn)展在過去的幾年中發(fā)生了：無事故駕駛超過300000英里并在三個州合法行駛迎來了自動駕駛的一個里程碑；IBM Waston擊敗了Jeopardy兩屆冠軍;統(tǒng)計學(xué)習(xí)技術(shù)從對消費(fèi)者興趣到以萬億記的圖像的復(fù)雜數(shù)據(jù)集進(jìn)行模式識別。這些發(fā)展必然提高了科學(xué)家和巨匠們對人工智能的興趣，這也使得開發(fā)者們了解創(chuàng)建人工智能應(yīng)用的真實(shí)本質(zhì)。開發(fā)這些需要注意的第一件事是：

　　在人工智能上使用Python比其他編程語言的好處

　　Python有許多圖像加強(qiáng)庫像Python Imaging Libary,VTK和Maya 3D可視化工具包，Numeric Python, Scientific Python和其他很多可用工具可以于數(shù)值和科學(xué)應(yīng)用。

　　Python的設(shè)計非常好，快速，堅(jiān)固，可移植，可擴(kuò)展。很明顯這些對于人工智能應(yīng)用來說都是非常重要的因素。對于科學(xué)用途的廣泛編程任務(wù)都很有用，無論從小的shell腳本還是整個網(wǎng)站應(yīng)用。

　　最后，它是開源的。可以得到相同的社區(qū)支持。

　　python因?yàn)樘峁┫?scikit-learn的好的框架，在人工智能方面扮演了一個重要的角色：Python中的機(jī)器學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)了這一領(lǐng)域中大多的需求。D3.js JS中數(shù)據(jù)驅(qū)動文檔時可視化最強(qiáng)大和易于使用的工具之一。處理框架，它的快速原型制造使得它成為一門不可忽視的重要語言。AI需要大量的研究，因此沒有必要要求一個500KB的Java樣板代碼去測試新的假說。python中幾乎每一個想法都可以迅速通過20-30行代碼來實(shí)現(xiàn)（JS和LISP也是一樣）。因此，它對于人工智能是一門非常有用的語言。