人工智能语言是什么?人工智能电视怎么用?

人工智能学的是“编程语言”。

人工智能是一个很广阔的领域，很多编程语言都可以用于人工智能开发。以下是5种比较适用于人工智能开发的编程语言：

1、Python。由于简单易用，它是人工智能领域中使用最广泛的编程语言之一，它可以无缝地与数据结构和其他常用的AI算法一起使用。另外，Python有大量的在线资源，所以学习曲线也不会特别陡峭。

2、Java。它是AI项目的一个很好的选择。它是一种面向对象的编程语言，专注于提供AI项目上所需的所有高级功能，它是可移植的，并且提供了内置的垃圾回收。

3、Lisp。因其出色的原型设计能力和对符号表达式的支持在AI领域崭露头角。LISP作为因应人工智能而设计的语言，是第一个声明式系内函数式程序设计语言，有别于命令式系内过程式的C、Fortran和面向对象的Java、C#等结构化程序设计语言。

现在有人工智能电视了？？
个人认为，现在市面上最好的人工智能电视当属8K电视了！虽然我现在暂时还买不起~不过梦想还是要有的！话说8K电视的优点真的太多了，这里我主要讲两点吧。首先，它的分辨率达到了 7680*4320，是4K的四倍~画质极为清晰！也因为如此，中小尺寸就完全不具备展现效果，因此各品牌主要设计了65英寸以上的大屏幕彩电~光是想想用8K大电视看电影的感觉都颤栗啊哈哈哈哈。另外，8K电视的刷新率达到了120Hz，这就意味着咱们观看节目的时候就可以告别模糊的图像情况~特别是男士喜欢看的运动节目！保证不会遗漏精彩瞬间！我一点要攒钱买一台！

“人工智能”这个词一开始是在1956 年Dartmouth学会上提出的。从那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能开发主要学哪门语言？
据了解，人工智能目前主要是机器学习实现的，而目前做机器学习和数据挖掘的主要语言是python。但主要原因并不是python效率高或者python和人工智能有什么不可分割的联系，而是因为python是一门很好的胶水语言，可以方便的调用别人（用各种语言）写的库，而且表达清晰灵活。
实际上，机器学习的核心知识和python并没有本质关系，python只是因为表达能力强，所以被广泛用于机器学习开发而已。因此目前来看，Python是人工智能的首选语言。
人工智能时代的到来，让人们不禁产生了一些思考，不管是好是坏。但是无论结果如何，这个时代究竟还是来了：
搭台，唱戏，台下的吃瓜群众懵懂生活、不知不觉间被卷入，在技术迭代发展的洪流中，向来如此。在基础技术维度，大数据管理和云计算技术已经在国内生根发芽，从IaaS、PaaS到SaaS，逐渐转变为大众化服务的基础平台：
腾讯、阿里、百度、华为等巨头们依托自身数据、算法、技术和服务器优势正着力构建各自的产业链闭环。而在应用技术维度，在机器学习、模式识别和人机交互三条技术路线下附着的机器视觉、指纹识别、人脸识别、智能搜索、语言和图像理解、遗传编程等众多领域，正蓬勃兴盛，也诞生了多家代表性企业。
也因为各企业的诞生，也有越来越多的企业需要人工智能人才。所以，如果大家掌握了Python，是否就能更好地在人工智能行业大展拳脚呢？

人工智能在电视人机交互中的应用

无论是传统电视还是智能电视，要解决的问题都是一样的，即“如何让用户方便地获取内容”。这里有两个关键点：“方便”和“内容”。在方便性上，传统电视和互联网电视差不多，都是基于遥控器进行人机交互；“内容”是传统电视和互联网电视最大的不同点，这个无需赘述。而人工智能技术的长足发展，正在这两个关键点上都大大提升了用户使用体验。

关键词：人工智能 人机交互 深度学习
远场语音NLP自然语言处理ASR语音识别

“人工智能（AI）”的概念1956年就已经出现了，但是受限于当时计算机的运算能力和算法理论，并没有应用于实际生活，了解的人自然不多。随着
GPU 能力和深度学习理论的发展，人工智能技术终于从实验室理论进入到产品化阶段，在各个领域开始突飞猛进。互联网电视就是其中之一。

在讨论电视应用人工智能技术之前，需要厘清一些基本概念：所谓人工智能是指人造机器表现出来的智能。这种智能可能模拟人的思考，也可能完全异于人，目前阶段研究的核心主要还是“像人一样自我学习”。机器学习是人工智能的一个分支，深度学习又是机器学习的一个分支。完全异于人思考方式的研究，还是个天马行空的哲学问题。

无论是传统电视还是互联网电视，要解决的问题都是一样的，即“如何让用户方便地获取内容”。这里有两个关键点：“方便”和“内容”。在方便这点上，传统电视和互联网电视差不多，都是基于遥控器人机交互；“内容”是传统电视和互联网电视最大的不同点，这个无需赘述。而人工智能技术的长足发展，在这两个关键点上都大大提升了用户体验。

先说方便

由于人工智能技术在自然语言处理（NLP）领域已经能够达到90%

的意图识别率，所以直接使用自然语言控制电视获取内容成为可能。这里要强调的是“自然语言”，类似“给我来点跟《教父》一样水准的欧洲黑帮电影”这样的语言才是自然语言，而不是某些品牌厂商经常使用的“音量增加百分之二十”这样的“机器语言”。对自然语言的理解和反馈是衡量一台电视机人工智能水平的关键指标之一。

前几年用语音遥控的电视并不能叫做人工智能电视，最主要的原因就是只能识别固定的指令，而人工智能电视不仅能够理解自然语言，而且能够联机自我学习，举一反三理解更多用户的意图，越用越准确。

人类在对话过程中，会自动带着上下文。比如用户在第一次对话中问：“有什么好看的电影”，接下来他可能会问“不要好莱坞的”或者“只看今年的”，这种对话方式都是基于上下文的对话，我们叫做多轮对话。是否支持多轮对话也是衡量一台电视人工智能水平的关键指标。

除了语义理解，方便性还体现在远场收声能力。它可以让用户不再需要拿着遥控器“按住说话”，而是在客厅的任意位置呼唤电视和它对话。典型的场景是：“暴风大耳朵，最近有什么好看的片子推荐？”、“鱼香肉丝怎么做？”、“明早七点提醒我去机场”

图 1暴风 TV 中以语音唤起的服务

远场收声是通过麦克风阵列实现的，麦克风阵列以前一直是实验室的研究对象，直到亚马逊推出
Echo 智能音箱，终于实现了规模产品化。麦克风阵列最少需要两颗麦克风，目前市面上有 4Mic、6Mic 甚至 8Mic 方案。

阵列可以从背景噪音中感知用户说话的特殊波形，通过波束成形技术准确地向用户所在位置的方向定向收声，忽略其他方向的杂音。厂商会根据设备的特性选择不同的麦克风阵列，一般来说电视用的是线性麦克风，智能音箱采用的是环形麦克风

图 2 麦克风阵列的两种主要布局

笔者一直关注亚马逊
Echo
的发展，在实际体验过程中发现，纯粹的语音交互目前还存在比较大的缺陷，反而是把远场语音应用于电视后体验会更好。举个例子，用户面对一个完全没有显示的智能音箱，基本上不知道该怎么说才能操作；而面对有大屏的电视，用户的紧张感会减轻很多，因为屏幕时时刻刻在提醒用户当前可以说什么样的话来操作电视。谷歌把这种交互方式叫做“视觉反馈”，并把这种反馈交互模式应用于今年十月份刚发布的最新的“Google
Assistant for
Android TV”系统，目前暴风 AI
电视的交互也是类似的模式。与此同时，亚马逊也意识到这个问题，并很快推出了带有屏幕的“EchoShow”作为补充。

图 3 暴风 AI 电视的视觉反馈提示

目前最新的技术已经不仅能够识别人声，而且能够区分不同人的声纹，实现更加高级的操作，比如购物、支付和个性化推荐。国外的亚马逊和谷歌，国内的讯飞、若琪都拥有该项技术。自然语言理解能力和远场语音处理能力最终会让电视机用户摆脱遥控器，在人机交互上产生巨大的飞跃，这种飞跃不亚于当年苹果推出没有键盘只有触摸屏的
iPhone 手机。

再说内容

除了自然语言理解，人工智能在个性化内容推荐上的应用其实更广泛。AI
可以从大量用户对话和用户行为中抽象整理出用户的“话外音”，了解用户的喜好习惯，然后根据这些特征主动推荐用户可能喜欢的内容给他。有时候，系统会推荐给某个用户从来没有接触过的内容类型，用户会惊呼“原来这个这么好看”，他可能自己都没有意识到这种内容会对自己的胃口。这种智能推荐已经在互联网产品中大量应用，典型的就是今日头条。传统的个性化内容推荐主要是基于标签体系。首先运营人员要对所有的内容“打标签”，比如“恐怖”、“热血”、“二次元”、“都市”等等，工作量极其巨大，而且准确与否完全依赖于运营人员的水平；然后系统再根据用户行为对用户进行画像，抽取标签进行匹配。这个过程中诞生了各种专业的推荐算法，技术人员随时调整各项参数优化算法，提高打开率。

基于
AI 的个性化推荐系统和传统推荐系统有区别也有联系，区别最大的地方就是标签体系。AI
推荐系统里的“标签”实际上是系统自动从内容和行为日志等记录里自动提取的，不需要运营人员的参与。例如从电影的元数据（主演导演简介等）里分词提取属性标签，从用户的微博、豆瓣评论里分词提取用户的属性标签，然后依托

GPU芯片进行大规模的矩阵运算，把高维度的向量数据逐步降维，最后简化到三维空间，根据三维空间里的聚集情况给出推荐。原理类似于传统推荐系统里的“协同过滤”。简单讲，就是假设一个人喜欢某个电影，那么他的好朋友也有可能喜欢那个电影。

“千人千面”的个性化推荐反过来又推进了电视界面的变化。
传统电视用“节目排播表”概念来编制频道，用户爱看不看错过了就等下次；互联网电视则完全基于点播模式，海量内容给你随便看自己找不到别怪我；基于
AI 的智能电视则是把传统的“人找内容”变成了“内容找人”，AI
把你可能喜欢的菜端到你面前，先尝后买。“尝”就是给用户预览完整影片中的精彩桥段，用短片引导用户看长片，降低了用户的选择难度节省了用户的时间。请注意，精彩桥段可不仅仅是电影的宣传 VCR，如何挑选桥段也是一门学问，可以另起一篇了。

更大的可能性

人工智能在电视应用的场景不仅仅是人机交互和影视内容推荐，它可以用来做任何内容服务的推荐。前面讲到使用远场语音改变了电视的人机交互模式，所以电视界面不再受传统电视的树状菜单结构束缚，可以容纳更多的内容服务，并且用户可以直达服务。

具备人工智能特点的电视，典型的使用方法是这样的：

●“帮我找个八十年代的经典文艺片看看”；

●“随便放点周杰伦的歌”；

●“再买点上次买过的那种三元牛奶”，“对”，“再买两盒”；

●“去大鸭梨怎么走”，“对，就是最近的那家”；

●“半小时后提醒我关火”；

●“晚安（关闭家里的智能电器设备，并且让电视机休眠）”。

可以看到，应用人工智能技术的电视机已经大大超越了传统电视机的使用方法和使用范围。电视机可以帮用户挑选内容，挑选服务，帮用户控制智能家电，提醒用户备忘，甚至帮用户下单购买日常用品等等。上述这些不是设想的场景，而是已经成为现实的场景。

电视还是电视，但电视机已经早已不是电视机，它已成为家庭助手的一个大屏终端。而这个“家庭助手”的大脑，就是人工智能。

Python、Java、Lisp、Prolog、C ++、Yigo。

Python由于简单易用，是人工智能领域中使用最广泛的编程语言之一，它可以无缝地与数据结构和其他常用的AI算法一起使用。

Python之所以适合AI项目，其实也是基于Python的很多有用的库都可以在AI中使用，如Numpy提供科学的计算能力，Scypy的高级计算和Pybrain的机器学习。

Java也是AI项目的一个很好的选择。它是一种面向对象的编程语言，专注于提供AI项目上所需的所有高级功能，它是可移植的，并且提供了内置的垃圾回收。另外Java社区也是一个加分项，完善丰富的社区生态可以帮助开发人员随时随地查询和解决遇到的问题。

对于AI项目来说，算法几乎是灵魂，无论是搜索算法、自然语言处理算法还是神经网络，Java都可以提供一种简单的编码算法。另外，Java的扩展性也是AI项目必备的功能之一。

人工智能是一种未来性的技术，目前正在致力于研究自己的一套工具。一系列的进展在过去的几年中发生了：无事故驾驶超过300000英里并在三个州合法行驶迎来了自动驾驶的一个里程碑;IBM Waston击败了Jeopardy两届冠军;统计学习技术从对消费者兴趣到以万亿记的图像的复杂数据集进行模式识别。这些发展必然提高了科学家和巨匠们对人工智能的兴趣，这也使得开发者们了解创建人工智能应用的真实本质。

谷歌的AI击败了一位围棋大师，是一种衡量人工智能突然的快速发展的方式，也揭示了这些技术如何发展而来和将来可以如何发展。

哪一种编程语言适合人工智能?

你所熟练掌握的每一种编程语言都可以是人工智能的开发语言。人工智能程序可以使用几乎所有的编程语言实现，最常见的有：Lisp,Prolog,C/C++，近来又有Java，最近还有Python.

LISP

像LISP这样的高级语言在人工智能中备受青睐，因为在各高校多年的研究后选择了快速原型而舍弃了快速执行。垃圾收集，动态类型，数据函数，统一的语法，交互式环境和可扩展性等一些特性使得LIST非常适合人工智能编程。

PROLOG

这种语言有着LISP高层和传统优势有效结合，这对AI是非常有用的。它的优势是解决“基于逻辑的问题”。Prolog提供了针对于逻辑相关问题的解决方案，或者说它的解决方案有着简洁的逻辑特征。它的主要缺点(恕我直言)是学起来很难。

C/C++

就像猎豹一样，C/C++主要用于对执行速度要求很高的时候。它主要用于简单程序，统计人工智能，如神经网络就是一个常见的例子。Backpropagation 只用了几页的C/C++代码，但是要求速度，哪怕程序员只能提升一点点速度也是好的。

JAVA

新来者，Java使用了LISP中的几个理念，最明显的是垃圾收集。它的可移植性使它可以适用于任何程序，它还有一套内置类型。Java没有LISP和Prolog高级，又没有C那样快，但如果要求可移植性那它是最好的。

Python

Python是一种用LISP和JAVA编译的语言。按照Norvig文章中对Lips和Python的比较，这两种语言彼此非常相似，仅有一些细小的差别。还有JPthon，提供了访问Java图像用户界面的途径。这是PeterNorvig选择用JPyhton翻译他人工智能书籍中程序的的原因。JPython可以让他使用可移植的GUI演示，和可移植的http/ftp/html库。因此，它非常适合作为人工智能语言的。

在人工智能上使用Python比其他编程语言的好处

优质的文档

平台无关，可以在现在每一个*nix版本上使用

和其他面向对象编程语言比学习更加简单快速

Python有许多图像加强库像Python Imaging Libary,VTK和Maya 3D可视化工具包，Numeric Python, Scientific Python和其他很多可用工具可以于数值和科学应用。

Python的设计非常好，快速，坚固，可移植，可扩展。很明显这些对于人工智能应用来说都是非常重要的因素。

对于科学用途的广泛编程任务都很有用，无论从小的shell脚本还是整个网站应用。

最后，它是开源的。可以得到相同的社区支持。

AI的Python库

总体的AI库

AIMA：Python实现了从Russell到Norvigs的“人工智能：一种现代的方法”的算法

pyDatalog：Python中的逻辑编程引擎

SimpleAI：Python实现在“人工智能：一种现代的方法”这本书中描述过的人工智能的算法。它专注于提供一个易于使用，有良好文档和测试的库。

EasyAI：一个双人AI游戏的python引擎(负极大值，置换表、游戏解决)

机器学习库

PyBrain 一个灵活，简单而有效的针对机器学习任务的算法，它是模块化的Python机器学习库。它也提供了多种预定义好的环境来测试和比较你的算法。

PyML 一个用Python写的双边框架，重点研究SVM和其他内核方法。它支持Linux和Mac OS X。

scikit-learn旨在提供简单而强大的解决方案，可以在不同的上下文中重用：机器学习作为科学和工程的一个多功能工具。它是python的一个模块，集成了经典的机器学习的算法，这些算法是和python科学包(numpy,scipy.matplotlib)紧密联系在一起的。

MDP-Toolkit这是一个Python数据处理的框架，可以很容易的进行扩展。它海收集了有监管和没有监管的学习算饭和其他数据处理单元，可以组合成数据处理序列或者更复杂的前馈网络结构。新算法的实现是简单和直观的。可用的算法是在不断的稳定增加的，包括信号处理方法(主成分分析、独立成分分析、慢特征分析)，流型学习方法(局部线性嵌入)，集中分类，概率方法(因子分析，RBM),数据预处理方法等等。 自然语言和文本处理库

NLTK 开源的Python模块，语言学数据和文档，用来研究和开发自然语言处理和文本分析。有windows,Mac OSX和Linux版本。

结论

python因为提供像 scikit-learn的好的框架，在人工智能方面扮演了一个重要的角色：Python中的机器学习，实现了这一领域中大多的需求。D3.js JS中数据驱动文档时可视化最强大和易于使用的工具之一。处理框架，它的快速原型制造使得它成为一门不可忽视的重要语言。AI需要大量的研究，因此没有必要要求一个500KB的Java样板代码去测试新的假说。python中几乎每一个想法都可以迅速通过20-30行代码来实现(JS和LISP也是一样)。因此，它对于人工智能是一门非常有用的语言。

案例

做了一个实验，一个使用人工智能和物联网做员工行为分析的软件。该软件通过员工情绪和行为的分心提供了一个有用的反馈给员工，从而提高了管理和工作习惯。

使用Python机器学习库，opencv和haarcascading概念来培训。建立了样品POC来检测通过安置在不同地点的无线摄像头传递回来基础情感像幸福，生气，悲伤，厌恶，怀疑，蔑视，讥讽和惊喜。收集到的数据会集中到云数据库中，甚至整个办公室都可以通过在Android设备或桌面点击一个按钮来取回。

开发者在深入分析脸部情感上复杂点和挖掘更多的细节中取得进步。在深入学习算法和机器学习的帮助下，可以帮助分析员工个人绩效和适当的员工/团队反馈。

楼下的回答是错的
你所说的人工智能目前主要是机器学习实现的
目前做机器学习和数据挖掘的主要语言是python
但主要原因并不是python效率高或者python和人工智能有什么不可分割的联系，而是因为python是一门很好的胶水语言，可以方便的调用别人（用各种语言）写的库，而且表达清晰灵活
所以实际上机器学习的核心知识和python并没有本质关系，python只是因为表达能力强，所以被广泛用于机器学习开发而已。

自从去年，AlphaGo打遍天下棋手无对手，人工智能的风头就一直无人能及。在IT领袖峰会上，BAT三位大佬都看好人工智能的未来发展。今年年初，百度就做了一个大动作，在医疗方面押宝人工智能，所以在这次峰会上李彦宏也发声称互联网是道开胃菜，人工智能才是主菜。
人工智能是一个很广阔的领域，很多编程语言都可以用于人工智能开发，所以很难说人工智能必须用哪一种语言来开发。选择多也意味着会有优劣之分，并不是每种编程语言都能够为开发人员节省时间及精力。所以我们整理了5种比较适用于人工智能开发的编程语言，希望能够对你有所帮助。
Python
Python由于简单易用，是人工智能领域中使用最广泛的编程语言之一，它可以无缝地与数据结构和其他常用的AI算法一起使用。
Python之所以时候AI项目，其实也是基于Python的很多有用的库都可以在AI中使用，如Numpy提供科学的计算能力，Scypy的高级计算和Pybrain的机器学习。另外，Python有大量的在线资源，所以学习曲线也不会特别陡峭。
Java
Java也是AI项目的一个很好的选择。它是一种面向对象的编程语言，专注于提供AI项目上所需的所有高级功能，它是可移植的，并且提供了内置的垃圾回收。另外Java社区也是一个加分项，完善丰富的社区生态可以帮助开发人员随时随地查询和解决遇到的问题。
对于AI项目来说，算法几乎是灵魂，无论是搜索算法、自然语言处理算法还是神经网络，Java都可以提供一种简单的编码算法。另外，Java的扩展性也是AI项目必备的功能之一。
Lisp
Lisp因其出色的原型设计能力和对符号表达式的支持在AI领域崭露头角。LISP作为因应人工智能而设计的语言，是第一个声明式系内函数式程序设计语言，有别于命令式系内过程式的C、Fortran和面向对象的Java、C#等结构化程序设计语言。
Lisp语言因其可用性和符号结构而主要用于机器学习/ ILP子领域。著名的AI专家彼得·诺维奇（Peter Norvig）在其《ArTIficial Intelligence： A modern approach》一书中，详细解释了为什么Lisp是AI开发的顶级编程语言之一，感兴趣的朋友可以自行查看。
Prolog
Prolog与Lisp在可用性方面旗鼓相当，据《Prolog Programming for ArTIficial Intelligence》一文介绍，Prolog一种逻辑编程语言，主要是对一些基本机制进行编程，对于AI编程十分有效，例如它提供模式匹配，自动回溯和基于树的数据结构化机制。结合这些机制可以为AI项目提供一个灵活的框架。
Prolog广泛应用于AI的 expert系统，也可用于医疗项目的工作。
C ++
C ++是世界上速度最快的编程语言，其在硬件层面上的交流能力使开发人员能够改进程序执行时间。 C ++对于时间很敏感，这对于AI项目是非常有用的，例如，搜索引擎可以广泛使用C ++。
在AI项目中，C++可用于统计，如神经网络。另外算法也可以在C ++被广泛地快速执行，游戏中的AI主要用C ++编码，以便更快的执行和响应时间。
写在最后：
在这些编程语言中，Python因为适用于大多数AI，所以渐有成为AI编程语言之首的趋势，而Lisp和Prolog因其独特的功能，所以在部分AI项目中卓有成效，地位暂时难以撼动。而Java和C++的自身优势将在AI项目中继续保持。

Python，Java，Lisp，Prolog，C ++

Python因为适用于大多数AI sub-field，所以渐有成为AI编程语言之首的趋势，而Lisp和Prolog因其独特的功能，所以在部分AI项目中卓有成效，地位暂时难以撼动。而Java和C++的自身优势将在AI项目中继续保持。