人工智能是一種未來(lái)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(guò)去的幾年中發(fā)生了：無(wú)事故駕駛超過(guò)300000英里并在三個(gè)州合法行駛迎來(lái)了自動(dòng)駕駛的一個(gè)里程碑；IBM Waston擊敗了Jeopardy兩屆冠軍;統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)技術(shù)從對(duì)消費(fèi)者興趣到以萬(wàn)億記的圖像的復(fù)雜數(shù)據(jù)集進(jìn)行模式識(shí)別。這些發(fā)展必然提高了科學(xué)家和巨匠們對(duì)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(yǔ)言的好處

　　Python有許多圖像加強(qiáng)庫(kù)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(jì)非常好，快速，堅(jiān)固，可移植，可擴(kuò)展。很明顯這些對(duì)于人工智能應(yīng)用來(lái)說(shuō)都是非常重要的因素。對(duì)于科學(xué)用途的廣泛編程任務(wù)都很有用，無(wú)論從小的shell腳本還是整個(gè)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(gè)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(dòng)文檔時(shí)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(yǔ)言。AI需要大量的研究，因此沒(méi)有必要要求一個(gè)500KB的Java樣板代碼去測(cè)試新的假說(shuō)。python中幾乎每一個(gè)想法都可以迅速通過(guò)20-30行代碼來(lái)實(shí)現(xiàn)（JS和LISP也是一樣）。因此，它對(duì)于人工智能是一門非常有用的語(yǔ)言。