如今已是众所周知,人工智能是一种未来性的技术,目前致力于研究自己的一套工具,而Python语言扮演着不可或缺的角色。

总的来讲,任何一种编程语言都可以是人工智能的开发语言,但是Python语言是最适合人工智能的语言,不信往下看。

相对于LISP、PROLOG、C/C++、JAVA等编程语言,python语言是一种用LISP和JAVA编译的语言。按照Norvig文章中对Lips和Python的比较,这两种语言彼此非常相似,仅有一些细小的差别。还有JPthon,提供了访问Java图像用户界面的途径。这是PeterNorvig选择用JPyhton翻译他人工智能书籍中程序的的原因。JPython可以让他使用可移植的GUI演示,和可移植的http/ftp/html库。因此,它非常适合作为人工智能语言的。

在人工智能上使用Python比其他编程语言的具体好处

  • 优质的文档
  • 平台无关,可以在现在每一个*nix版本上使用
  • 和其他面向对象编程语言比学习更加简单快速
  • Python有许多图像加强库像Python Imaging Libary,VTK和Maya 3D可视化工具包,Numeric Python, Scientific Python和其他很多可用工具可以于数值和科学应用。
  • Python的设计非常好,快速,坚固,可移植,可扩展。很明显这些对于人工智能应用来说都是非常重要的因素。
  • 对于科学用途的广泛编程任务都很有用,无论从小的shell脚本还是整个网站应用。
  • 最后,它是开源的。可以得到相同的社区支持。

举一个案例

做了一个实验,一个使用人工智能和物联网做员工行为分析的软件。该软件通过员工情绪和行为的分心提供了一个有用的反馈给员工,从而提高了管理和工作习惯。

使用Python机器学习库,opencv和haarcascading概念来培训。建立了样品POC来检测通过安置在不同地点的无线摄像头传递回来基础情感像幸福,生气,悲伤,厌恶,怀疑,蔑视,讥讽和惊喜。收集到的数据会集中到云数据库中,甚至整个办公室都可以通过在Android设备或桌面点击一个按钮来取回。

开发者在深入分析脸部情感上复杂点和挖掘更多的细节中取得进步。在深入学习算法和机器学习的帮助下,可以帮助分析员工个人绩效和适当的员工/团队反馈。

所以

python因为提供像 scikit-learn的好的框架,在人工智能方面扮演了一个重要的角色:Python中的机器学习,实现了这一领域中大多的需求。python中几乎每一个想法都可以迅速通过20-30行代码来实现。

因此,它对于人工智能是一门非常有用的语言。