是的，说的就是Python。这种现代编程语言在机器学习、数据分析以及几乎整个技术生态系统中无处不在。如果你翻阅带有代码的论文，你会发现大部分关于机器学习的研究都是使用Python的框架Pytorch完成的。这种语言不仅用于研究，还用于脚本编写、自动化、网页开发、测试等等。但是为什么这种语言如此受欢迎呢？

它具有简单易读的语法，类似于自然语言。Python拥有超过137000个库，涵盖了从数据分析、深度学习、计算机视觉、网页开发等等各种领域，可以作为一种通用编程语言来使用。Python拥有一个活跃的开发者社区，为语言的发展做出了贡献，他们创建了许多库、框架和工具，例如Python软件包索引(PyPi)，它托管了数千个第三方包，扩展了Python的能力，使开发者能够高效地解决复杂问题。

Python和人工智能

Python被广泛用于构建人工智能模型，比任何其他语言都多。该语言是第二常用的语言，因为它简单、直接、易于学习。Python还允许将计算开销较大的库编写为C语言库，然后作为Python模块导入，这意味着用户不需要直接使用C语言进行编写，而C语言往往更为笨重且难以使用。

这是通过Python的CFFI完成的。该模块允许Python利用C语言库，并结合类似Cython的工具，使开发者能够编写类似Python的代码，同时实现与C语言相当的速度，这对于性能关键型应用程序特别有用。这一点可以从它每月3000万次的下载量中看出。

Python不仅限于C语言，还支持其他提供C兼容接口的编程语言，通过在这些语言的函数周围创建C层来实现交互。

最重要的是，Python的社区更注重找到一种Pythonic的进行方式，然后进行倡导。他们拥有多个独立的使用社区：Web、数据科学、机器学习、DevOps等。他们还构建了适合科学和研究领域的正确类型的库，比如Numpy和pandas（分别用于数据分析和机器学习），这些库在科学和研究界取得了成功。

该语言还得到了企业的大力支持，Google大量投资于构建Tensorflow。而PyTorch主要由Facebook的AI Research (FAIR)实验室开发和维护，该实验室隶属于Meta Platforms, Inc。毫不奇怪，更大的社区通常意味着更好的支持和更多的库，这进一步促进了庞大社区的增长。

Python软件基金会负责维护和开发Python语言，他们不断添加新的功能和特性。用户可以确信，这种语言将在可预见的未来得到支持，使Python成为AI开发的不错选择。

其他语言是否在迎头赶上？

虽然其他语言在应用范围上无法与Python匹敌，但它们仍然被用于特定目的。Rust因其关注内存安全、性能和并发编程而在AI开发中受到关注。Rust以防止常见编程错误，避免安全漏洞而闻名。这对于处理敏感数据的AI系统至关重要。与Python相比，Rust的内存管理更加手动，但这实现了对资源的精细控制。

Ruby在AI领域的应用没有像Python那样广泛，但其易用性和社区支持使其成为特定情况下吸引人的AI开发选择。Ruby拥有像TensorFlow.rb这样的库，它将TensorFlow带到Ruby社区，以及其他与AI相关的gem。

Python仍然是AI开发中的主导力量，有超过275495家公司使用它。这种语言对初学者友好，同时也被专家用于AI的开发，得益于其广泛的文档支持。

这门语言有着光明的未来，因为现在学校里的孩子们正在学习这门语言，Python现在已经成为7岁学生课程的一部分。