這是網際網路企業走向犯罪之路或即將踏上犯罪的路上，當一個應用產品的程式設計原始碼與伺服器端，結合智慧機器人相關外掛，出現一種智慧雲端自動控制的假象，機器人以速度優與人工程式自寫與應用程式碼程式。這就是人的慾望之路，也就是犯罪之路，說積累財富也好，逼不得已也好，趨勢就是那麼現實，壞人太強大，一定會干擾，我只能簡單說說罷了，因為要用證據證明，獲取原始碼程式資料太難。資料如同會變異的木馬病毒植入。分析和解析也困難

為什麼現在Python語言會特別火，很大一部分原因是被爬蟲技術、大資料和人工智慧等火爆的技術帶起來的。

Python於人工智慧

人工智慧算是一種業務需求（例如人臉識別），實現這個業務需求的是演算法（例如其中用到的一個演算法就是矩陣變換）有很多的演算法模組。其本質是一個自學習、自組織的系統，其規模和複雜性是一個數學模型在資料的餵養下自己長出來的，是內生的。

開發語言是為了讓人更方便的操作計算機，就是透過一種方式，讓計算機知道你在說啥，python是屬於一種高階開發語言，開發人員透過它可以實現人工智慧的一些功能如：人臉識別這個效果。

Python程式語言，不僅僅是因為其程式碼簡單等優勢被列為首選，而在於其資源豐富，擁有堅實的數值演算法、圖示和資料處理基礎設施，建立了非常良好的生態環境，所以一直是人工智慧的首選程式語言。

在此之前，python和資料科學就很親和，資料科學、機器學習、深度學習，一脈相承；r語言侷限性大，ruby只在網際網路領域浪過，java的工具太笨重…

因為在python出來之前，其作者使用過當時幾乎所有的計算機語言，他了解各種語言的利弊。而各領域的研究人員的確需要一種能夠包含其它語言優點且快速上手和易於程式設計，高效地來模擬各類應用問題。這樣他於上世紀80年代末推出了免費的python. 這種語言一推出，很快受到非計算機專業的研究人員的歡迎，從而有大量的免費python應用模組出現，形成python的生態圈。自然而然，人工智慧的研究人員也會在python的生態圈裡快速的實現其演算法。

我們經常聽到“Python”與“人工智慧”這兩個詞，也很容易混淆這兩個詞，那麼Python和人工智慧有什麼關係呢？

提到人工智慧就一定會提到Python，有的初學者甚至認為人工智慧和Python是劃等號的。

其實Python是一種計算機程式設計語言。是一種動態的、面向物件的指令碼語言，開始時是用於編寫自動化指令碼(shell)，隨著版本的不斷更新和語言新功能的新增，越來越多被用於獨立的、大型專案的開發。

而人工智慧通俗講就是人為的透過嵌入式技術把程式寫入機器中使其實現智慧化。

顯然人工智慧和Python是兩個不同的概念。

人工智慧和Python的淵源在於就像我們統計資料或選擇用excel製作表格時，因為在需要用到加減乘除或者、函式等時，只需要套用公司就可以。因為SUM、AVERAGE等這樣的函式執行的背後，是C++/C#等語言已經編寫好了程式碼，所以Excel只是工具和展現形式並不是它做計算。同理在學習人工智慧時Python只是用來操作深度學習框架的工具，實際負責運算的主要模組並不依靠Python，真正起作用的是也是一大堆複雜的C++ / CUDA程式。

深度學習人工智慧時，自己計算太複雜，還要寫C++程式碼操作，這時程式設計師就想要不搞一套類似複雜的Excel配置表，直接搭建神經網路、填引數、匯入資料，一點按鈕就直接開始訓練模型、得出結果。這個方法簡單實用可是神經網路搭建起來太複雜，需要填寫的引數太多，各種五花八門的選項也很難做成直觀的圖形工具。只能用一個類似Python的相對好用的語言，透過簡化的程式程式碼來搭建神經網路、填寫引數、匯入資料，並呼叫執行函式進行訓練。透過這種語言來描述模型、傳遞引數、轉換好輸入資料，然後扔到複雜的深度學習框架裡面去計算。

那麼為什麼會選擇Python？

科學家們很早就喜歡用Python實驗演算法，也善於使用numpy做科學計算，用pyplot畫資料圖。恰好Google內部用Python也非常多，所以採用Python也是必然的。除Python外，實際上TensorFlow框架還支援JavaScript、c++、Java、GO、等語言。按說人工智慧演算法用這些也可以。但是官方說了，除Python之外的語言不一定承諾API穩定性。所以人工智慧和Python就密不可分了。

單說人工智慧的核心演算法，那是是完全依賴於C/C++的，因為是計算密集型，需要非常精細的最佳化，還需要GPU、專用硬體之類的介面，這些都只有C/C++能做到。所以某種意義上其實C/C++才是人工智慧領域最重要的語言。

Python是這些庫的API binding，要開發一個其他語言到C/C++的跨語言介面，Python是最容易的，比其他語言的ffi門檻要低不少，CPython的C API是雙向融合的，可以直接對外暴露封裝過的Python物件，還可以允許使用者透過繼承這些自定義物件來引入新特性，甚至可以從C程式碼當中再呼叫Python的函式。

Python一直都是科學計算和資料分析的重要工具，Python是這些庫的API binding，要開發一個其他語言到C/C++的跨語言介面，Python是最容易的，比其他語言的ffi門檻要低不少，CPython的C API是雙向融合的，可以直接對外暴露封裝過的Python物件，還可以允許使用者透過繼承這些自定義物件來引入新特性，甚至可以從C程式碼當中再呼叫Python的函式。

都說時勢造英雄，也可以說是人工智慧和Python互相之間成就者對方，人工智慧演算法促進Python的發展，而Python也讓演算法更加簡單。

提到人工智慧就一定會提到Python，有的初學者甚至認為人工智慧和Python是劃等號的，其實Python是一種計算機程式設計語言。是一種動態的、面向物件的指令碼語言，開始時是用於編寫自動化指令碼(shell)，隨著版本的不斷更新和語言新功能的新增，越來越多被用於獨立的、大型專案的開發。而人工智慧通俗講就是人為的透過嵌入式技術把程式寫入機器中使其實現智慧化。顯然人工智慧和Python是兩個不同的概念。

人工智慧和Python的淵源在於。就像我們統計資料或選擇用excel製作表格時，因為在需要用到加減乘除或者、函式等時，只需要套用公司就可以。因為SUM、AVERAGE等這樣的函式執行的背後，是C++/C#等語言已經編寫好了程式碼，所以Excel只是工具和展現形式並不是它做計算。同理在學習人工智慧時Python只是用來操作深度學習框架的工具，實際負責運算的主要模組並不依靠Python，真正起作用的是也是一大堆複雜的C++ / CUDA程式。

深度學習人工智慧時，自己計算太複雜，還要寫C++程式碼操作，這時程式設計師就想要不搞一套類似複雜的Excel配置表，直接搭建神經網路、填引數、匯入資料，一點按鈕就直接開始訓練模型、得出結果。這個方法簡單實用可是神經網路搭建起來太複雜，需要填寫的引數太多，各種五花八門的選項也很難做成直觀的圖形工具。只能用一個類似Python的相對好用的語言，透過簡化的程式程式碼來搭建神經網路、填寫引數、匯入資料，並呼叫執行函式進行訓練。透過這種語言來描述模型、傳遞引數、轉換好輸入資料，然後扔到複雜的深度學習框架裡面去計算。那麼為什麼會選擇Python？

科學家們很早就喜歡用Python實驗演算法，也善於使用numpy做科學計算，用pyplot畫資料圖。恰好Google內部用Python也非常多，所以採用Python也是必然的。除Python外，實際上TensorFlow框架還支援JavaScript、c++、Java、GO、等語言。按說人工智慧演算法用這些也可以。但是官方說了，除Python之外的語言不一定承諾API穩定性。所以人工智慧和Python就密不可分了。

單說人工智慧的核心演算法，那是是完全依賴於C/C++的，因為是計算密集型，需要非常精細的最佳化，還需要GPU、專用硬體之類的介面，這些都只有C/C++能做到。所以某種意義上其實C/C++才是人工智慧領域最重要的語言。Python是這些庫的API binding，要開發一個其他語言到C/C++的跨語言介面，Python是最容易的，比其他語言的ffi門檻要低不少，CPython的C API是雙向融合的，可以直接對外暴露封裝過的Python物件，還可以允許使用者透過繼承這些自定義物件來引入新特性，甚至可以從C程式碼當中再呼叫Python的函式。

Python一直都是科學計算和資料分析的重要工具，Python是這些庫的API binding，要開發一個其他語言到C/C++的跨語言介面，Python是最容易的，比其他語言的ffi門檻要低不少，CPython的C API是雙向融合的，可以直接對外暴露封裝過的Python物件，還可以允許使用者透過繼承這些自定義物件來引入新特性，甚至可以從C程式碼當中再呼叫Python的函式。都說時勢造英雄，也可以說是人工智慧和Python互相之間成就者對方，人工智慧演算法促進Python的發展，而Python也讓演算法更加簡單。

Python是一門計算機程式語言.

目前在人工智慧科學領域被廣泛應用，廣泛應用就表明各種庫，各種相關聯的框架都是以Python作為主要語言開發出來的。

Python雖然是指令碼語言，但是因為容易學，迅速成為科學家的工具，從而積累了大量的工具庫、架構，人工智慧涉及大量的資料計算，用Python是很自然的，簡單高效。人工智慧是計算機科學的一個分支.

它企圖瞭解智慧的實質，並生產出一種新的能以人類智慧相似的方式做出反應的智慧機器。

該領域的研究包括機器人、語言識別、影象識別、自然語言處理和專家系統等。

人工智慧從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智慧帶來的科技產品，將會是人類智慧的“容器”。

簡單來說，Python語言支援庫豐富強大，這兩大支柱從早期就奠定了Python的江湖地位。

大資料與人工智慧時代，掌握Python基礎後，我們可以選擇資料分析方向、人工智慧方向、全棧開發方向…

他們是有區別的，分屬兩個概念

第一，Python是一門語言

第二，人工智慧，俗稱ai，是一個領域，或者說是一個方向。

python屬於指令碼語言的一種，就是讓計算機聽你的話去做一些事情，結果往往是可以控制的，就是說可以預測的，計算機在指令碼語言中，並沒有學習的功能，他單純是一個語言，寫成的一堆指令碼，那就可以簡單地做一些你想讓他做的事情。

在我上一點說的前提下，假如堆積足夠多的指令碼語言，當然我說的是有進度的語言，不是單純的重複的語言，如本來讓電腦單純地開啟一個文字，後續變成某個時間開啟一個文字，再後續變成判斷你個人身份才在某個時間段開啟一個文字，你會看到，好像智慧化一些了，再繼續寫指令碼，判斷如某個情況下就會開啟一個文字，某個情況下關閉，就如教一個小孩子，由小地教到大的過程，這個過程不斷地累計算法與指令碼，最後涵蓋總總的情況，這個“小孩”由自己都不會說話的，到自己會說話，會自己過馬路了，會自己分別狗與貓了，那就變成人工智慧了。

隨著“新基建”不斷被國家、企業不間斷的提出，人工智慧等新興技術再一次被推上了熱搜。生活中總有Python、人工智慧等詞彙一同出現，也使得人們也很容易混淆這兩個詞，那麼Python和人工智慧到底有什麼關係呢？今天我們就來聊一聊。

Python是門計算機程式語言，在人工智慧科學領域廣泛應用，而人工智慧各種相關聯框架都以Python為主要語言而開發。Python雖是指令碼語言，但學習容易、上手快，迅速成為了開發者們的趁手工具，高速發展積累了大量工具庫、架構，人工智慧涉及大量資料運算，而使用Python進行開發最為高效、快捷。

它是計算機科學的分支，以人類智慧相似方式做出反應的智慧程式，人工智慧自誕生以來，理論與技術也日益成熟，其應用領域也在不斷擴大。簡單來說，人工智慧是一種未來性的技術。

大家日常生活中所用到的智慧音箱、智慧家居、百度地圖、無人駕駛等等都是人工智慧技術的現實應用。

Python操作起來非常簡單，易於使用、無縫可以與資料結構和其它常用AI演算法無縫連線使用等特點。都是能成為人工智慧領域中使用最廣泛的程式語言原因。而Python本身就是最適合人工智慧開發的程式語言。