人工智能（AI）是IT行业和其他行业中一个不灭的流行语。当关于其安全和伦理影响的辩论升级，政府推出新的方法来规范图像识别等技术的使用时，科技行业正忙于研究新的方法来扩大其能力。
今天，人工智能不再是一个未来的愿景。我们每天使用的许多产品和服务都具有由人工智能驱动的组件，可以分析大量的数据，帮助企业更加积极主动。
当谈到在软件解决方案中实施人工智能的实际情况时，Python作为最佳编程语言之一出现了。IBM声称，Python是人工智能和机器学习的最佳语言。
根据TIOBE指数 在写这篇文章的时候，Python是当今世界上第三大最流行的编程语言。这 一排名背后的原因之一是，该语言支持软件开发的最创新领域，如人工智能、机器学习和深度学习。
阅读这篇文章，了解Python如何成为今天构建人工智能驱动的软件的关键技术。
人工智能编程：今天的明天技术
即使人工智能看起来像科幻电影中的东西，在现实中，它是一种今天能找到许多实现的技术。这是因为人工智能有许多形状和大小。
人工智能的不同形式:
- 机器人学--这一工程领域的重点是设计和制造机器人。公司用它们来完成重复的、困难的、甚至是人类工人无法完成的任务。
- 机器人流程自动化（RPA）--在这种情况下，机器人是专门的计算机程序（软件机器人），可以将那些由人类员工手动完成的大批量、重复性和普遍枯燥的任务自动化和标准化。
- 机器学习--这个令人兴奋的人工智能子领域专注于建立能够在没有明确编程的情况下执行行动的软件解决方案。通过使用数据科学和机器学习方法，开发人员可以建立软件，预测客户的未来行为和他们的结果，而无需任何人工干预。
- 自然语言处理--人工智能编程的这一领域集中于映射和建立在计算机和人类语言之间的相互作用。特别是，研究人员研究我们如何对计算机系统进行编程，以分析、解释和处理具有特定目标的自然语言数据。
- 机器视觉--这一领域的重点是开发能够在照相机的帮助下提供基于成像的自动检查和分析的系统。其他关键问题包括模数转换和数字信号处理。
人工智能如何应用于不同行业
自主的移动机器人
航运和运输或制造业等部门的公司正开始部署自主移动机器人（AMR），以处理更高的负载材料。这些机器人配备了人工智能能力，从而提高了路径规划和环境互动的效率。与其对所有障碍物作出类似的反应，这样的移动机器人可以边走边学。例如，它们可以区分人类工人和叉车，并调整它们的驾驶模式，在特定时间内避开高流量区域（如在交付货物时有许多工人在场）。
流程自动化
优化人工和通常基于纸张的流程是许多行业的公司的优先事项。特别是，零售业等面向消费者的行业的企业正在寻找解决方案，以帮助他们对快速发展的客户趋势做出更多反应。由人工智能驱动的解决方案可以实现更复杂任务的自动化，让人类劳动力专注于依靠创造力和战略决策的高价值、关键任务的活动。
预测性分析
人工智能软件解决方案可以在现有数据的基础上预测用户行为，对电影、电视节目和其他内容进行准确推荐。我们都知道，这种推荐引擎在实践中是有效的--只需要浏览一下亚马逊或Netflix。公司使用人工智能解决方案来获得更多关于客户的洞察力，并将其用于自己的优势。一个例子是广告，人工智能允许根据用户的偏好个性化内容，增加销售的机会。
在未来，人工智能将被用于自动运输、太空探索，甚至机械人技术等应用。总而言之，人工智能软件市场预计将从2016年的14亿美元增长到2025年的598亿美元，这表明该技术将继续存在（并改变我们的生活！）。
Python--人工智能的顶级编程语言
开发一个人工智能软件解决方案是一个充满挑战的过程。由于系统需要分析大量的数据，人工智能产品需要能够在合理的时间内有效处理高负荷的过程。这就是为什么选择正确的技术栈在这里如此重要。最好的人工智能编程语言需要有一个相对简单的语法，能够处理先进的流程，并且易于支持。幸运的是，该语言满足了所有这些要求，并带来了更多优势。
以下是Python在人工智能编程领域崛起的关键原因。
1.一个惊人的工具和库的生态系统
该语言是用于人工智能的最受欢迎的编程语言的主要原因之一是其奇妙的库集合。它们允许开发人员和数据科学家利用预先写好的代码片断，建立功能或执行动作。这样，他们可以加速开发过程，并帮助开发人员避免每次都从头开始构建基础项目。
你在哪里可以找到Python人工智能库？对于寻找有助于机器学习、数据挖掘和自然语言处理等领域的库的开发者来说，PyPI库是最好的起点。
2.它是独立于平台的
该语言易于使用且用途广泛。它可以在任何平台上运行，无论是Windows、macOS、Linux、Unix，还是其他。如果你需要将处理过程从一个平台转移到另一个平台，所需要的只是实施一些小规模的变化和修改一些代码行。这就是你如何为你选择的平台创建一个可执行的代码形式。此外，开发人员可以使用像PyInstaller这样的软件包来准备代码，以便在不同的平台上运行。你可以想象这为在不同平台上测试软件节省了多少时间和金钱。这一特点也导致了整个开发过程的加速。
3.很容易编写和分享代码
Python非常容易阅读。每个开发者都必然能理解其他开发者写的代码--以及改变、复制或与他人分享。任何混乱或误解潜入开发过程的可能性都非常低。
Python有一个简单的语法，可以更容易地处理复杂的系统，因为它有助于澄清系统元素之间的关系。这对于像机器学习这样的复杂领域尤其重要，在那里你需要团队能够交流工具、算法和想法。此外，巨大的工具生态系统具有像IPython这样的解决方案，它是一个交互式外壳，提供了测试、调试、标签完成等额外功能--所有这些都是为了促进工作进程。
4.温和的学习曲线
人工智能应用需要团队处理大量需要有效处理的数据。学习Python的低入门门槛使数据科学家能够迅速掌握该语言，并开始使用它进行开发，而不需要先浪费太多的时间来学习该语言的内涵。
温和的学习曲线也意味着替换或寻找新的团队成员会更容易和更快，特别是当你想快速扩展你的产品时。Python社区非常大，包括许多在人工智能领域有技能的专业人士。
5.生动的社区
社区是在以构建人工智能解决方案为中心的复杂项目中使用这种语言的另一个优势。该语言及其工具带有充足的文档，帮助团队充分利用它们。此外，社区随时准备为开发者提供建议或帮助。当一个人可以依靠全球Pythonistas社区的集体知识时，解决一个问题就会容易得多。
6.它很灵活
开发人员不需要重新编译源代码，所以他们在实施修改时可以看到结果。此外，可以更容易地将Python与其他语言结合起来。这种灵活性还允许开发者选择他们喜欢的和他们完全适应的编程风格--甚至可以结合各种风格以达到最佳效果。这种灵活性的另一个结果是错误率降低，因为开发者可以在最舒适的环境中工作。
7.它提供了很好的可视化选项
Python提供了各种库--其中一些是奇妙的可视化工具。在开发人工智能解决方案时，开发人员能够以人类可以理解的格式表示数据是至关重要的。而库就有助于做到这一点。例如，Matplotlib等库有助于建立图表、直方图和图谱，更有效地呈现数据。另一个促进可视化过程的因素是各种应用编程接口（API），使开发团队更容易创建清晰的报告。
结论
Python的日益普及意味着数据科学界对它的需求只会越来越大。选择一个需求量大的技术是一个明智之举--因为整个生态系统和语言本身都在不断发展，它们将在未来实现更多的功能。而从其目前的Python应用领域来看，其中许多将与人工智能编程直接相关。
