なぜ人工知能はPythonを使うのでしょうか?

これは誤解です。人工知能の中核アルゴリズムは完全に C/C に依存しています。計算量が多いため、非常に細かい最適化が必要であり、GPU と専用のハードウェアも必要です。 . このようなインターフェースは C/C によってのみ実行できます。したがって、ある意味では、C/C は実際には人工知能の分野で最も重要な言語です。

Python は、これらのライブラリの API バインディングです。CPython のグルー言語特性により、Python が使用されます。他の言語から C/C へのクロスランゲージ インターフェイスを開発するには、Python が最も簡単です。他の言語よりも難しく、特に Cython を使用する場合ははるかに低くなります。他の言語の多くの ffi は C 関数のエントリ ポイントのみをインポートでき、ほとんどの複雑なデータ構造はバイト配列を使用して手動で組み立てることしかできません。コールバック関数の入力も必要な場合は、何もすることができません。 CPython の C API は双方向に統合されており、カプセル化された Python オブジェクトを外部に直接公開できます。また、ユーザーがこれらのカスタム オブジェクトを継承することで新しい機能を導入したり、C コードから Python 関数を呼び出すこともできます (もちろん、条件）。しかし、これは PyPy のような JIT インタプリタにとって障害でもあります。

さらに、Python は歴史上常に科学技術コンピューティングとデータ分析にとって重要なツールであり、業界が似ているため、numpy のような基盤があれば、Python は API バインディング言語を選択する際の最初の選択肢となります。同時に、numpy のような基盤が再利用されるため、このライブラリは開発負荷を軽減するだけでなく、実務者が開発を容易に開始できるようにします。

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