人工智能需要学什么

人工智能（AI）是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能的目的就是让计算机这台机器能够象人一样思考。

在1955的时候，香农与人一起开发了The Logic TheoriST程序，它是一种采用树形结构的程序，在程序运行时，它在树中搜索，寻找与可能答案最接近的树的分枝进行探索，以得到正确的答案。

这个程序在人工智能的历史上可以说是有重要地位的，它在学术上和社会上带来的巨大的影响，以至于我们所采用的思想方法有许多还是来自于这个50年代的程序。

1956年，作为人工智能领域另一位著名科学家的麦卡希召集了一次会议来讨论人工智能未来的发展方向。从那时起，人工智能的名字才正式确立，这次会议在人工智能历史上不是巨大的成功。

但是这次会议给人工智能奠基人相互交流的机会，并为未来人工智能的发展起了铺垫的作用。在此以后，人工智能的重点开始变为建立实用的能够自行解决问题的系统，并要求系统有自学习能力。

在1957年，香农和另一些人又开发了一个程序称为General Problem Solver(GPS)，它对Wiener的反馈理论有一个扩展，并能够解决一些比较普遍的问题。

别的科学家在努力开发系统时，右图这位科学家作出了一项重大的贡献，他创建了表处理语言LISP，直到许多人工智能程序还在使用这种语言，它几乎成了人工智能的代名词，到了今天，LISP仍然在发展。

扩展资料：

一、信息技术简介

信息技术（Information Technology，缩写IT），是主要用于管理和处理信息所采用的各种技术的总称。它主要是应用计算机科学和通信技术来设计、开发、安装和实施信息系统及应用软件。

它也常被称为信息和通信技术（Information and Communications Technology, ICT）。主要包括传感技术、计算机与智能技术、通信技术和控制技术。

二、社会功能

信息技术在全球的广泛使用，不仅深刻地影响着经济结构与经济效率，而且作为先进生产力的代表，对社会文化和精神文明产生着深刻的影响。

信息技术已引起传统教育方式发生着深刻变化。计算机仿真技术、多媒体技术、虚拟现实技术和远程教育技术以及信息载体的多样性，使学习者可以克服时空障碍，更加主动地安排自己的学习时间和速度。

特别是借助于互联网的远程教育，将开辟出通达全球的知识传播通道，实现不同地区的学习者、传授者之间的互相对话和交流，不仅可望大大提高教育的效率，而且给学习者提供一个宽松的内容丰富的学习环境。远程教育的发展将在传统的教育领域引发一场革命，并促使人类知识水平的普遍提高。

互联网已经成为科学研究和技术开发不可缺少的工具。互联网拥有的600多个大型图书馆、400多个文献库和100万个信息源，成为科研人员可以随时进入并从中获取最新科技动态的信息宝库，大大节约查阅文献的时间和费用。

信息网络为各种思想文化的传播，提供了更加便捷的渠道，大量的信息通过网络渗入到社会各个角落，成为当今文化传播的重要手段。

参考资料：

百度百科－信息技术

Python语法简单，功能多样，是开发人员最喜爱的AI开发编程语言之一，因为它允许开发人员创建交互式，可解释式性，模块化，动态，可移植和高级的代码，这使得它比Java语言更独特。Python非常便携，可以在Linux，Windows等多平台上使用。另外，Python是一种多范式编程语言，支持面向对象，面向过程和函数式编程风格。由于它拥有简单的函数库和理想的结构，Python很适合神经网络和自然语言处理（NLP）解决方案的开发。

但是，习惯于Python的开发人员在尝试使用其他语言时，难以调整状态使用不同的语法进行开发。与C ++和Java不同，Python在解释器的帮助下运行，在AI开发中这会使编译和执行变的更慢，不适合移动计算

当然！

Python是一门全场景编程语言，当前在人工智能的很多细分方向都有比较广泛的应用，比如：自然语言处理、计算机视觉、机器学习等领域，但并不意味着人工智能研发一定离不开Python语言，实际上很多其他编程语言也完全可以替代Python，如Java、C++、R、GO语言等。

至于人工智能领域为什么广泛使用Python语言，有三个比较重要的原因。Python语言有着丰富的第三方库支持，可以让研发人员把更多精力放在算法设计和算法训练等领域;Python是一门全场景编程语言，有着非常强的落地应用能力，语言生态很健全;Python语言简单，人工智能平台普遍支持Python，由此得到很好的应用。

其实，从事人工智能领域的研发人员，往往能力都比较强，掌握了多种语言，比如Java、Python、C++等，之所以大家会使用Python语言，是因为人工智能处于起步阶段，更注重算法的设计和验证，而在这方面Python有着非常明显的优势和特征。

ai绘画用机器语言。目前ai绘画只是对人类输入语言的简单理解和诠释。点、线、形、彩、构图、光影、虚实、透视……这些都不是重点，在AI看来，无论什么样的图像都只是一个由像素点构成的矩阵，每个像素点都由红、绿、蓝三个颜色通道组成，AI绘画相当于一个可以逐渐产生像素、进行图像生成的计算机模型，模型中要包含海量的参数，还需要基于海量的已有图像进行训练，让AI可以找到效果最好、最合适的参数，输出让人类能够接受的结果，在AI领域中，有一项非常热门的分支，叫做机器学习，用程序模拟人类学习的过程，可以自我更新、自我进化、累积经验，最终形成自己的某种程序。而在机器学习中，又有一种非常热门的方式叫生成对抗网络。2014年，IanGoodfellow提出了该模型，即设计两个独立的机器学习网络，分别为生成器和判别器，在对抗过程中，两者都会不断优化，提高自己的生成能力和判别能力。

从问题可以发现，题主很想当然。

AI，姑且称现在的一些深度学习技术、机器学习等技术为AI吧。AI说到底就是一种算法，一个算法的具体实现是和编程语言关系不大，目前的AI算法底层几乎都是由C/C++编写的，比如caffe库。原因很简单，速度问题，如果你要用Python去实现AI算法，估计程序运行个个把月都不一定出来结果。

对于目前来看， C/C++实现底层，CUDA进行加速(CUDA 和C语言很相似)，Python进行高层调用C/C++接口。因为做算法经常需要一些仿真实验，很早以仿真实验一般是用Matlab，matlab是收费的，所以很多人渐渐换成Python。当然，也有其他原因存在，比如Python本身就很适合做算法仿真。比如说，你不能一个Python可以20行代码搞定的，你用C++200行代码搞定。

所以，现在是利用合适的技术做合适的事情，没有哪一个东西可以做到什么都能做

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