2018Google I/O大會AI就是一切，那麼最接近AI的編程語言是什麼？
2018年谷歌I/O開發者大會在加州山景城正式拉開帷幕。在主題演講上，谷歌CEO桑達爾.皮查伊（Sundar Pichai）和各產品線負責人講解了自家的 AI、Android 系統、谷歌助手等產品的進展。其中 AI 作為大會的主題，貫穿 Google 現有的所有產品線，其中包括 Android P，Google Maps 以及無人駕駛汽車 Waymo等，AI人工智慧可以說是又上升了一個高度。
自從去年，AlphaGo打遍天下棋手無對手，人工智慧的風頭就一直無人能及。或許知道的人並不多，屢次戰勝人類圍棋手的 AlphaGo，背後的程序很大一部分就是由 Python 編程語言編寫的。
人工智慧是一個很廣闊的領域，很多編程語言都可以用於人工智慧開發，所以很難說人工智慧必須用哪一種語言來開發。今天介紹的是被認為最接近AI人工智慧的編程語言Python，為什麼是Python呢？ Python編程語言在AI人工智慧使用上有哪些優勢。
Python作為一門編程語言，它被昵稱為「膠水語言」。更被熱愛它的程序員譽為「最美麗的」編程語言。Python由於簡單易用，是人工智慧領域中使用最廣泛的編程語言之一，它可以無縫地與數據結構和其他常用的AI演算法一起使用。
Python之所以適合AI項目，其實也是基於Python的很多有用的庫都可以在AI中使用。Python 天生擁有許多方便開發的「工具庫」，滿足開發數值計算、機器學習、神經網路以及數據可視化使用，大大提高了程序編寫的效率。
介紹一下Python的「工具庫」
AI的Python庫
總體的AI庫
1、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
2、pyDatalog：Python中的邏輯編程引擎baqist.cn
3、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。它專註於提供一個易於使用，有良好文檔和測試的庫。
4、EasyAI：一個雙人AI遊戲的python引擎（負極大值，置換表、遊戲解決）
機器學習庫
1、PyBrain 一個靈活，簡單而有效的針對機器學習任務的演算法，它是模塊化的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。
2、PyML 一個用Python寫的雙邊框架，重點研究SVM和其他內核方法。它支持Linux和Mac OS X。
3、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的一個模塊，集成了經典的機器學習的演算法，這些演算法是和python科學包（numpy,scipy.matplotlib）緊密聯繫在一起的。
4、MDP-Toolkit 這是一個Python數據處理的框架，可以很容易的進行擴展。它海收集了有監管和沒有監管的學習演算法和其他數據處理單元，可以組合成數據處理序列或者更複雜的前饋網路結構。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，包括信號處理方法（主成分分析、獨立成分分析、慢特徵分析），流型學習方法（局部線性嵌入），集中分類，概率方法（因子分析，RBM),數據預處理方法等等。
其實AI項目選擇編程語言，其實很大程度上都取決於sub-field，對於編程語言的選擇要從大局入手，不能只考慮部分功能。在這些編程語言中，Python因為適用於大多數AI sub-field，所以漸有成為AI編程語言之首的趨勢。但 Prolog、Lisp 等語言的獨特性，在 AI 領域又發揮著 Python 不能很好滿足的效能，這就需要按實際 AI 項目需求來選擇使用不同的編程語言了。
Python編程語言勢必成為AI時代的新寵兒，Python這門學科也將引入大量的學習者，任何Python問題歡迎留言討論。
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