學習AI，是我當下的一個項目。也是人生的新起點，通過一些Ai軟件，不斷的發問，從而瞭解AI的前沿。
也瞭解到了Python這個編程工具，國家也在大力推廣，據說初中要開始學習它了。
這個語言其實比較簡單，我說的是語法，但擴展庫比較多，很多都是AI的一些現成開發好的庫。
這樣，就可以站在巨人的肩膀上，不需要自己摸索。
其實AI已經進化到很高的層次了。
作為一般人，大概就是應用層。
這就需要這個語言的加持。
學起來也比較輕鬆，去嗶哩嗶哩找一些視頻看一下。
之後是裝開發係統。
有原生的，不太好用，但大多數用的是visualstudiocode，這個是.net的一個簡化版。
掛上外掛包就可以用了。
所以中午吃飯的時候問了下科室的另外兩個人，他們一直在用，所以學習還是要環境，自己單打獨鬥還是很難的。
但也有個好處，就是進到人家的群裡了。
這對於一個47歲的人來說，還是很重要的。
程式員就是這樣，一旦脫離群體，或者脫離年輕群體，會被淘汰。
我之所以現在才踩進去，原因很簡單，以前這個係統還冇有實現AI對接。
這個語言是91年的產品，但一直由於效能問題，冇有廣泛使用，也就是說開發軟件排名很低。
但自從AI發跡，它的排名已經第一了。
主要是科研人員使用，因為可以拋棄複雜的語法，而專注於任務的開發。這樣就很有效率。
由於一些非軟件開發人員的加入，也推動了用戶群體。
最終導致它成了AI應用層麵的主力開發語言。
因此大量的開發包被推向市場，有圖像識彆，神經網絡，智慧訓練，等。
這對大多數為了完成特定任務的科研人員提供了一個很好的平台。
過往的編程語言還是太複雜。
對於麵向對象的編程語言，其實大部分功能不是語言本身，而是庫。
調用庫裡寫好的各種類，完成任務。
因為你不可能學會所有的知識，但彆人做好的方法，可以大量減輕你的開發使用週期。
和人工智慧相似，人也可以通過詢問AI從而獲取幫助。
所以一個語言是否會成功取決於它的應用場景和使用人群。
對機器的要求雖然會高一點，但現今的計算機晶片已經不是20年前了，速度已經不是問題，易用性成了主要考慮的因素。
這也就催生了Python的成功。
把學習門檻降低，拔高應用功能。
以前有個比喻。
就是用槍打你的腳。組合語言效率最高，是真槍，c語言次之，麵嚮物件語言就是水槍。
由於麵嚮物件語言需要一個虛擬機，所以才被稱為水槍。
而彙編是直接操作存儲器賦值，c語言是自然語言，所以要編譯成機器碼，也就是0和1，而麵嚮物件語言成了編譯成中間代碼，然後由虛擬機翻譯成機器碼執行，效率會減少，好處是跨平台，也就是說，虛擬機裝在哪裡，代碼就可以運行到哪裡。
而Python就是麵嚮物件語言，而且簡化了繁瑣的語法。所以它成了大多數人需要接觸AI使用的媒介，哈哈