Python將是人工智慧時代的最佳編程語言

移動互聯網取代PC互聯網領跑在互聯網時代的最前沿，Android和iOS一度成為移動互聯網應用平台的兩大霸主，成為移動開發者首選的兩門技術，HTML5以其跨平台的優勢在移動互聯網應用平台佔據重要位置，可以說是後來者居上。 由於技術的限制難以催生出更多的新應用，互聯網+的產品日漸飽和，移動互聯網從巔峰時代逐漸趨於平緩發展，下一個時代誰是主場？下一門應用技術誰來掌門？

在第三屆互聯網大會中百度CEO李彥宏曾表述：靠移動互聯網的風口已經沒有可能再出現獨角獸了，因為市場已經進入了一個相對平穩的發展階段，互聯網人口滲透率已經超過了50%。而未來的機會在人工智慧。的確互聯網巨頭公司在人工智慧領域投入明顯增大，都力爭做人工智慧時代的「帶頭大哥」。

Python作為一門編程語言，其魅力遠超C#，Java,C,C++，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。從雲端、客戶端，到物聯網終端，python應用無處不在，同時也是人工智慧首先的編程語言。

在人工智慧上使用Python編程語言的優勢：

優質的文檔

平台無關，可以在現在每一個*nix版本上使用

和其他面向對象編程語言比學習更加簡單快速

Python有許多圖像加強庫像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於數值和科學應用。

Python的設計非常好，快速，堅固，可移植，可擴展。很明顯這些對於人工智慧應用來說都是非常重要的因素。

對於科學用途的廣泛編程任務都很有用，無論從小的shell腳本還是整個網站應用。

最後，它是開源的。可以得到相同的社區支持。

AI的Python庫

總體的AI庫

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。

pyDatalog：Python中的邏輯編程引擎。

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。

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

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。

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。

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。

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。

自然語言和文本處理庫

NLTK：開源的Python模塊，語言學數據和文檔，用來研究和開發自然語言處理和文本分析。有windows,Mac OSX和Linux版本。

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