目前人工智能领域的研发主要采用的编程语言集中在Python、C系列、Java、R、Lisp等编程语言，目前Go语言的上升趋势也相对比较明显，也可以重点关注一下。Python语言目前在人工智能领域的应用是比较普遍的，主要原因有三点，其一是Python语言实现起来比较容易，Python语言当中有大量的库可以直接使用，这会在很大程度上方便人工智能的开发，比如pandas、Scipy、Numpy等库；其二是Python语言本身能够完成落地应用，生态环境比较健全；其三是Python程序调整起来比较方便，由于目前人工智能领域的研发尚处在早期，需要频繁的调整，这也是Python得到大量应用的重要原因。
Python除了在人工智能领域的应用比较广泛之外，Python在大数据和嵌入式开发领域也有大量的应用场景，而大数据和嵌入式开发与人工智能也有密切的联系，所以未来Python在产业互联网阶段的应用前景还是比较广阔的。C、C 、C#等语言在人工智能领域也有大量的应用，相对于Lisp专注于科研不同，C语言系列编程语言有较强的落地能力，尤其是C 语言既有强大的设计能力，又有较强的运行性能，所以在行业应用领域的应用是比较广泛的，比如工业机器人和智能装备领域就有大量的应用场景。
相信在产业互联网阶段，C系列依然是不可或缺的编程语言。Go语言主要专注于性能的提升，随着大数据和云计算的发展，未来Go语言的发展前景还是比较值得期待的，Go语言通过大数据进入人工智能领域也相对比较容易，所以对于传统开发人员来说，也可以重点关注一下Go语言，但是从目前人工智能领域的应用生态来看，Python语言可以作为初学者的首选。
想做人工智能必须要用python吗？你怎么看？
这是一个非常好的问题，作为一名科技从业者，我来回答一下。首先，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、计算机视觉和机器学习等领域，但是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，比如Java、C 、R、Go等。
人工智能领域之所以使用Python语言比较普遍，有三个比较主要的原因，其一是Python语言有非常丰富的库支持，能够让研发人员把更多的精力放在算法设计和算法训练等方面；其二是Python语言本身是一门全场景编程语言，有非常强的落地应用能力，而且语言生态也比较健全；其三是Python语言简单易学，很多人工智能平台也普遍支持Python语言，这对于普及人工智能技术也有一定的积极意义。
实际上，当前从事人工智能领域的很多研发人员往往都有使用多种编程语言的能力，比如大量的人工智能研发人员都会掌握C、Java等编程语言，之所以大家更愿意采用Python语言，还有一个重要的原因，那就是当前很多人工智能研发都处在实验阶段，此时并不会把性能放在第一位，而更注重算法的设计和验证，此时Python的优势就比较明显了。
人工智能领域的研发方向非常多，涉及到的知识体系也比较庞大，Python也并不是适用于所有的场景，实际上在机器人学领域，C语言的应用依然非常多。最后，对于普通人来说，如果想抓住人工智能时代的机会，可以重点关注一下Python语言，目前开始落地应用的人工智能平台，大多都支持基于Python进行行业应用开发。
人工智能是一定要学习python吗？还会用到哪些语言？
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。
