這屬於一種誤解，人工智慧的核心演算法是完全依賴C/C 的，因為是計算密集型，需要非常精細的優化，還需要GPU、專用硬件之類的接口，這些都只有C/C 能做到。所以某種意義上其實C/C 才是人工智慧領域最重要的語言。
Python是這些庫的API binding，使用Python是因為CPython的膠水語言特性，要開發一個其他語言到C/C 的跨語言接口，Python是最容易的，比其他語言的ffi門檻要低不少，尤其是使用Cython的時候。其他語言的ffi許多都只能導入C的函數入口點，複雜的資料結構大多只能手工用byte數組拼起來，如果還需要回調函數輸入那就無計可施了。而CPython的C API是雙向融合的，可以直接對外暴露封裝過的Python對象，還可以允許用戶透過繼承這些自訂對象來引入新特性，甚至可以從C程式碼當中再呼叫Python的函數（當然，也有一定的條件限制）。不過這也是PyPy這樣的JIT解譯器的障礙。
而且Python歷史上也一直都是科學計算和數據分析的重要工具，有numpy這樣的底子，因為行業近似所以選擇API binding語言的時候會首選Python，同時復用numpy這樣的基礎庫既減少了開發工作量，也方便從業人員上手。
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