作为一个多年的从业者，我想说的是Python和人工智能是两个完全不同的概念，Python只是一种编程语言，而人工智能是一种科学方法，主要研究如何通过计算机实现类似人类智能的装置或者程序。Python作为一种计算机编程语言，可以作为实现人工智能的编程工具，但是它并不是唯一的选择。
先来简单介绍下人工智能的实现方法，目前主要有两种流派。
一种是基于神经网络的机器学习，也就是近年来随着Google的阿尔法狗战胜世界围棋冠军而再次（之所以用再次，是因为它曾经也火爆过一段时间，后来遇到技术瓶颈又沉寂了）火爆起来的技术。Google为了方便人工智能的开发，开源了TensorFlow库，该库可以极大的方便人工神经网络的开发与试验，受到了广大研究者的青睐，而作为开发TensorFlow的编程语言——Python自然也就成为研究者必学的工具。此外，还有FaceBook的开源项目PyTorch也是一个很优秀的机器学习库，同样也使用Python作为开发语言，这就又给Python增加了许多使用者。其实，还有很多语言也能进行人工智能开发，比如Matlab和C/C++也是一些广泛使用的语言，只不过编程过程会稍微复杂一些罢了。
还有一种人工智能的实现方法是基于演绎逻辑的推理方法，曾经火爆一时的专家系统就是基于这种技术，只是因为近几年深度学习如日中天，掩盖了它的光辉，这种模式的人工智能实现方法使用的编程语言则是Lisp和Prolog。
此外，还要提醒一下题注，想要学习人工智能，只会编程是远远不够的，它需要扎实的数学基础，从线性代数、概率过程、到微积分，甚至还有张量分析等，有了这些基础知识，才能看懂并改进各种学习算法。至于你的算法用什么语言实现，则相对要简单很多，当然Python就是一个不错的选项，比起其它语言更简洁，更易学，关键是有强大的库支持。
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不论是Python还是其他语言，对于人工智能来说只是一种实现工具，所以未来任何一种语言都可以代替Python来实现人工智能的编译。
Python之所以随着人工智能爆火，是因为它的表达简单，目前所有的教程和教材都是基于Python的。
而且目前主流的TensorFlow系列、pytorch、openCV等框架都是用Python来开发的，Python以它强大的库和兼容性占领了人工智能这块的基础编程。
但是随着工业界的进入，很多人工智能的技术需要通过嵌入式和硬件结合，所以目前C和C++也开始焕发第二春。
然后还有一些偏门的用PHP和Java去实现，来满足甲方的一些{{BANNED}}要求，基本就是这些语言了。
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python其实主要用于调用别人编好的人工智能的模块，或者很方便的将别人的人工智能积木打好，构建神经网络结构等。但如果你要学习模块里面的东西，c++，cuda等都需要涉及。要成为人工智能高手，其实该好好学习数学这门语言：）
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人工智能不一定非要学习python,但是掌握了python将有利于你最有效率的去学习人工智能相关知识。为什么这么说呢：
任何一门编程语言都只是程序设计的工具，程序设计的本质是算法和数据结构。而python是目前学习成本最低的编程语言，简单易学。还支持跨平台开发，你写的代码基本不用怎么改就能分别在windows、linux、macos操作系统上运行，非常方便。python语言是一门解释性脚本语言，无需编译，可以一边写代码一边调试，非常有利于理解代码本身的逻辑。而其他静态编程语言就麻烦多了。
目前无论市面上的人工智能相关教材，还是网络上开源框架，基本都是以python作为对应开发语言来讲解。人工智能本身就涉及很多数学相关的知识，pyhon有丰富的数值计算相关的包，比如numpy,pandas等等，基于这样第三方包，让我们在学习过程中能把精力都投入到理解相关知识本身，而不被如何去实现某个矩阵计算而绞尽脑汁。
至于还有没有其他语言也可以用来学习，那是肯定的。目前主流人工智能开源框架都提供多种语言的sdk，比如c++,java等。不过这两种语言的学习成本就要大不少。请一定要记得我们是为了学习人工智能而不是为了学习编程语言这个初衷。希望我的回答对你有帮助！
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本人从事IT行业已有十年之久，很高兴回答你的这个问题。
首先，编程语言（programming language）可以简单的理解为一种计算机和人都能识别的语言。一种计算机语言让程序员能够准确地定义计算机所需要使用的数据，并精确地定义在不同情况下所应当采取的行动。
学习人工智能最快入手的开发语言是python，但同时现在主流的开发语言都可以作为人工智能应用的开发语言，接下来分析下各自开发语言的优缺点。
Python
由于其语法，简单性和多功能性，Python成为开发人员最喜欢的人工智能开发编程语言。Python最打动人心的地方之一就是便携性，它可以在Linux、Windows、Mac OS和UNIX等平台上使用。允许用户创建交互式的、解释的、模块化的、动态的、可移植的和高级的代码。
另外，Python是一种多范式编程语言，支持面向对象，过程式和功能式编程风格。由于其简单的函数库和理想的结构，Python支持神经网络和NLP解决方案的开发。
优点
Python有丰富多样的库和工具。
支持算法测试，而无需实现它们。
Python的面向对象设计提高了程序员的生产力。
与Java和C ++相比，Python的开发速度更快。
缺点
习惯使用Python来编写人工智能程序的程序员很难适应其它语言的语法。
与c++和Java不同的是，Python需要在解释器的帮助下工作，这就会拖慢在AI开发中的编译和执行速度。
不适合移动计算。
C ++开发语言
优点
c++是最快的计算机语言，如果你的人工智能项目对于时间特别敏感，那么C++是很好的选择，它提供更快的执行时间和更快的响应时间(这也是为什么它经常应用于搜索引擎和游戏)。此外，c++允许广泛使用算法，并且在使用统计人工智能技术方面是有效的。另一个重要的因素是c++支持在开发中重用代码。
C ++适用于机器学习和神经网络。
缺点
多任务处理不佳; C ++仅适用于实现特定系统或算法的核心或基础。
它遵循自下而上的方法，因此非常复杂。
Java开发语言
Java也是一种多范式语言，遵循面向对象的原则和一次写入读取/随处运行(WORA)的原则。它是一种AI编程语言，可以在任何支持它的平台上运行，而无需重新编译。
在各种项目的开发中，Java都是常用语言之一，它不仅适用于NLP和搜索算法，还适用于神经网络。
Lisp开发语言
优点
Lisp是一门计算机编程语言，是继Fortran之后的第二古老的编程语言。随着时间的推移，LISP逐渐发展成为一种强大的、动态的编码语言。
有人认为Lisp是最好的人工智能编程语言，因为它为开发人员提供了自由。在人工智能中使用Lisp，因其灵活性可以快速进行原型设计和实验，当然这也反过来促进Lisp在AI开发中的发展，例如，Lisp有一个独特的宏系统，有助于开发和实现不同级别的智能。
与大多数人工智能编程语言不同，Lisp在解决特定问题时更加高效，因为它适应了开发人员编写解决方案的需求，非常适合于归纳逻辑项目和机器学习。
缺点
很少有开发人员熟悉Lisp编程。
作为一种较古老的编程语言，Lisp需要配置新的软件和硬件来适应它的使用。
Prolog
Prolog也是古老的编程语言之一，与Lisp一样，它也是人工智能项目开发的常用语言，拥有灵活框架的机制，它是一种基于规则和声明性的语言，包含了决定其人工智能编码语言的事实和规则。
Prolog支持基本的机制，例如模式匹配、基于树的数据结构和人工智能编程的自动回溯。除了在人工智能项目中广泛使用外，Prolog还用于创建医疗系统。
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随着人工智能zd时代呼声渐起，Python凭借其入门简单、应用广泛的优势成为很多想要入行互联网行业的人们的首选编程语言。如果你想学一门语言，可以从语言的适用性、学习的难易程度、企业主的要求专几个方面考虑。从这几个角度看，学习Python都没有什么可挑剔的。如果你想要专业的学习Python开发，更多需要的是付出时间和精力，一般在2w左右，时间在4-6个左右。可以根据自己的实际需求去实地看一下，先好好试听之后，再选择适合自己的。只要努力学到真东西，前途属自然不会差。
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我们都知道学习人工智能需要学习一门语言，而这个语言到底怎么选择才能合适呢？下面我们来看一看吧。
首先你提到的应该是Python，而Python最大的特点就是语法简洁 简单，包含众多强大的库，有着非常完善的语言生态，Python也被认为是适合科学计算的一种语言，众多科学计算相关的开源库都是支持Python环境的。
所以Python是非常适合人工智能方面的开发的，但是 其实语言并不重要，所有的编程语言都是有共性的，每一个编程语言的语法学习都是相似的。语法学习周期差不多一周左右就可以学会。
语言不重要，关键是你想要做的这个东西用哪种语言更加适合去做，现在也有go语言成为黑马凸显出来，所以无论语言是什么，这只是一个过程，实现最终的结果才是最终我们想要的内容。
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百战程序员IT问题专业解答
我们都知道学习人工智能需要学习一门语言，而这个语言到底怎么选择才能合适呢？下面我们来看一看吧。
首先你提到的应该是Python，而Python最大的特点就是语法简洁 简单，包含众多强大的库，有着非常完善的语言生态，Python也被认为是适合科学计算的一种语言，众多科学计算相关的开源库都是支持Python环境的。
所以Python是非常适合人工智能方面的开发的，但是 其实语言并不重要，所有的编程语言都是有共性的，每一个编程语言的语法学习都是相似的。语法学习周期差不多一周左右就可以学会。
语言不重要，关键是你想要做的这个东西用哪种语言更加适合去做，现在也有go语言成为黑马凸显出来，所以无论语言是什么，这只是一个过程，实现最终的结果才是最终我们想要的内容。
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这个只是专业人士的工作习惯，就目前而言python 在AI领域应用是最为广泛的，这个其实也是得益于早期python的积累，被非常多的数学和计算机领域研究者应用，从而积累了大量的公式模型库，在人工智能走向快速发展阶段而被更多从业者所应用。
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