Python 为何能坐稳 AI 时代头牌语言

有的语言,从一开始就是出于学术而非实用的目的,学习曲线过于陡峭,一般人很难接近。有的语言,过于依赖背后金主的商业支持,好的时候风光无限,一旦被打入冷宫,连生存下去都成问题。有的语言,设计的时候有明确的假想场景,要么是为了解决大规模并发,要么是为了解决矩阵运算,要么是为了做网页渲染模板,一旦离开这个场景,就各种不爽。更多的语言,刚刚取得一点成功,就迫不及待的想成为全能冠军,在各个方向上拼命的伸展触角,特别是在增强表达能力和提升性能方面经常过分积极,不惜将核心语言改得面目全非,最后变成谁都无法掌控的庞然大物。相比之下,Python 是现代编程语言设计和演化当中的一个成功典范。

Python 之所以在战略定位上如此清晰,战略坚持上如此坚定,归根结底是因为其社区构建了一个堪称典范的决策和治理机制。这个机制以 Guido van Rossum (BDFL,Pythoners 都知道这是什么意思), DavidBeazley, Raymond Hettinger 等人为核心,以 PEP 为组织平台,民主而有序,集中而开明。只要这个机制本身得以维系,Python 在可见的未来里仍将一路平稳上行。

最有可能向 Python 发起挑战的,当然是Java。Java 的用户存量大,它本身也是一种战略定位清晰而且非常坚定的语言。但我并不认为 Java 有很大的机会,因为它本质上是为构造大型复杂系统而设计的。什么是大型复杂系统?就是由人清清楚楚描述和构造出来的系统,其规模和复杂性是外生的,或者说外界赋予的。而 AI 的本质是一个自学习、自组织的系统,其规模和复杂性是一个数学模型在数据的喂养下自己长出来的,是内生的。因此,Java大多数的语言结构对于大数据的处理和 AI 系统的开发显得使不上劲,你强的东西这里用不上,这里需要的东西你做起来又别扭。而 Python 在数据处理方面的简洁强悍早就尽人皆知。对比两个功能相同的 Java 和 Python 机器学习程序,正常人只要看两眼就能做出判断,一定是 Python 程序更加清爽痛快。

大概在 2003 或者 2004 年的时候,我买过一本 Python 的书,作者是一位巴西人。他说自己之所以坚定的选择 Python,是因为他小时候经常梦到未来世界将由一条大蟒蛇(蟒蛇的英文为python)统治。我当时觉得这哥们好可怜,做个梦都能梦到这么恐怖的场景。但今天来看,也许他只是像黑客帝国里的程序员安德森一样,不小心穿越到未来,并且窥探到了世界的真相。