首先，Python是荷蘭人Guido發明的，1989年Guido想設計一種語言，這種語言能夠像C語言那樣，能夠全面調用計算機的功能接口，又可以像shell那樣，可以輕松的編程。這才有了Python。
Python被稱作膠水語言。它具有獨特的可拓展性和兼容性。所以Python并不是針對人工智能開發的。
其次，Python是一種用LISP和JAVA編譯的語言。按照Norvig文章中對Lips和Python的比較，這兩種語言彼此非常相似，僅有一些細小的差別。還有JPthon，提供了訪問Java圖像用戶界面的途徑。這是PeterNorvig選擇用JPyhton翻譯他人工智能書籍中程序的的原因。JPython可以讓他使用可移植的GUI演示，和可移植的http/ftp/html庫。因此，它非常適合作為人工智能語言的。
但是隨著時間的推移，Python在人工智能領域發展越來越好，是主要原因如下：
1.開源，開源給Python建立了強大的社群生態系統，這個其他編程語言一時半會兒無法比擬。
2.優質的文檔。在網上，隨處可見Python各種教程和開發資料。
3.和其他面向對象編程語言比學習更加簡單快速。Python有許多圖像加強庫像Python Imaging Libary,VTK和Maya 3D可視化工具包，Numeric Python, Scientific Python和其他很多可用工具可以于數值和科學應用。
Python的設計非常好，快速，堅固，可移植，可擴展。很明顯這些對于人工智能應用來說都是非常重要的因素。
4.大公司加持，由于開源，Python得到了絕大多數互聯網巨頭的大規模應用，特別是谷歌、微軟這樣的巨頭的認可。
下來介紹幾個Python的庫，看看Python在人工智能領域的優勢。
機器學習庫
PyBrain 一個靈活，簡單而有效的針對機器學習任務的算法，它是模塊化的Python機器學習庫。它也提供了多種預定義好的環境來測試和比較你的算法。
PyML 一個用Python寫的雙邊框架，重點研究SVM和其他內核方法。它支持Linux和Mac OS X。
scikit-learn旨在提供簡單而強大的解決方案，可以在不同的上下文中重用：機器學習作為科學和工程的一個多功能工具。它是python的一個模塊，集成了經典的機器學習的算法，這些算法是和python科學包(numpy,scipy.matplotlib)緊密聯系在一起的。
MDP-Toolkit這是一個Python數據處理的框架，可以很容易的進行擴展。它海收集了有監管和沒有監管的學習算飯和其他數據處理單元，可以組合成數據處理序列或者更復雜的前饋網絡結構。新算法的實現是簡單和直觀的。可用的算法是在不斷的穩定增加的，包括信號處理方法(主成分分析、獨立成分分析、慢特征分析)，流型學習方法(局部線性嵌入)，集中分類，概率方法(因子分析，RBM),數據預處理方法等等。 自然語言和文本處理庫
NLTK 開源的Python模塊，語言學數據和文檔，用來研究和開發自然語言處理和文本分析。有windows,Mac OSX和Linux版本。
AI庫
AIMA：Python實現了從Russell到Norvigs的“人工智能：一種現代的方法”的算法
pyDatalog：Python中的邏輯編程引擎
SimpleAI：Python實現在“人工智能：一種現代的方法”這本書中描述過的人工智能的算法。它專注于提供一個易于使用，有良好文檔和測試的庫。
結論
python因為提供像 scikit-learn的好的框架，在人工智能方面扮演了一個重要的角色：Python中的機器學習，實現了這一領域中大多的需求。D3.js JS中數據驅動文檔時可視化最強大和易于使用的工具之一。處理框架，它的快速原型制造使得它成為一門不可忽視的重要語言。AI需要大量的研究，因此沒有必要要求一個500KB的Java樣板代碼去測試新的假說。python中幾乎每一個想法都可以迅速通過20-30行代碼來實現(JS和LISP也是一樣)。因此，它對于人工智能是一門非常有用的語言。
案例
做了一個實驗，一個使用人工智能和物聯網做員工行為分析的軟件。該軟件通過員工情緒和行為的分心提供了一個有用的反饋給員工，從而提高了管理和工作習慣。
使用Python機器學習庫，opencv和haarcascading概念來培訓。建立了樣品POC來檢測通過安置在不同地點的無線攝像頭傳遞回來基礎情感像幸福，生氣，悲傷，厭惡，懷疑，蔑視，譏諷和驚喜。收集到的數據會集中到云數據庫中，甚至整個辦公室都可以通過在Android設備或桌面點擊一個按鈕來取回。
開發者在深入分析臉部情感上復雜點和挖掘更多的細節中取得進步。在深入學習算法和機器學習的幫助下，可以幫助分析員工個人績效和適當的員工/團隊反饋在人工智能上使用Python比其他編程語言的好處
我就是問題中所說的不做編程工作，但是又學習了python的人，我以自身感受來回答一下這個問題。
打個比方吧，我認為學習一門編程語言就像讀一本課外書，里面的內容雖然不用來考試，但是它帶給你的啟發和見識不一定比教科書差。這也是我個人在學完python一段時間后的感受。剛開始時，看python語言那么流行，抱著玩一玩的心態入坑，中間也遇到很多燒腦的地方，但是憑著時間慢慢熬過來了。現在回頭看學之前和學之后的自己，在思維上和對計算機的理解上躍升了一大個臺階。下面我挑幾個地方說一說。
1.學python改變思維方式
不僅僅是python，我覺得只要是面向對象語言應該都有這個特點。在你面對一個整體問題的時候，要怎樣考慮去分解，然后每一塊怎樣分步去實現。其實這就是python中類(class)的基本用法，每一個功能類寫好了，那么這個問題基本也就解決了。python代碼寫多了，這種思維習慣會漸漸的進入你平時思考問題的過程，你會發覺原來又大又雜的問題，現在好像可以理清楚了。
2.學python提升工作效率
python是用來做自動化辦公最好用的語言，沒有之一！特別是辦公三巨頭里面的Excel，python可以跟它無縫對接。只要是格式確定的表格，用python寫一段代碼就可以提取數據，做數據統計，輸出數據結果，最后還可以畫統計圖表。幾十個這種表格，在python代碼下，兩秒鐘出結果。(我的文章中也有寫python自動化辦公，想一起學的關注我 @好逑君Q)
3.學python后get網絡資源很easy
python的爬蟲可謂是大名鼎鼎。學習python后，爬取想要的網絡資源，比如音樂，妹子圖啊什么的完全不在話下。至于你想爬多少你自己控制，只要你的硬盤足夠大。
如果你的工作與某種特定數據關聯度比較高，python可以專門寫出針對這種數據的爬蟲，幫你全網收集資料，只要使用時注意合規，真的非常又快又好。這一點跟第2點一脈相承。
說了這么多，總之學習python能夠提升自我，從思維和具體技能都可以。不過前提是你要有興趣并且有耐心的堅持下去。一旦你學成了，你會發現不做編程的你，依然打開了一片新天地。
以上就是我想說的，希望能給樓主，給大家一些參考。
謝謝邀請回答，作為一個用python多年的編程一線的碼農來說回答這個問題，還是比較恰當的。
人工智能是以后社會發展的趨勢學習人工智能最簡單的入門語言就是Python，而且也是現在應用的最廣泛的人工智能語言。Python不僅能做人工智能，而且它在數據分析和數據爬蟲以及很多包括游戲開發上面，也有不俗的表現。學會的python不僅僅會為學習生活帶來便利，而且學會python就為入門人工智能打好了很堅實的基礎。
另外跟從成功人士的腳步能讓我們也邁入成功，現在學習python的成功人士也挺多的，就好像房地產大佬潘石屹現在就在兢兢業業的學習python。
上面說到學習python的重要性，現在具體說下anaconda和pycharm。
anaconda是Python安裝包,在里邊含有豐富的python庫，對于剛學習py的小伙伴來說，搭建一個方便可用的Python環境，對學習入門至關重要。
anaconda就是這么一個簡單易安裝，而且功能強大的Python基礎環境安裝軟件。
當安裝好環境以后，有一個好用的開發工具，對于程序員和編程的小伙伴來說也是非常至關重要的。
在好用的編程ide環境里邊可以看到高亮的語法人一眼就能看出哪里有語法錯誤，而且還可能很方便的進行程序的調試以及程序的運行，所以說pycharm對我們來說也是非常有幫助的。
綜上所述，我們學習Python，首先要用aconda環境設置，在用pycharm來進行編程。謝謝大家。
這個不難，主要用到itchat和pillow這2個庫，其中itchat用于獲取微信好友頭像照片，pillow用于拼接頭像生成一個照片墻，下面我簡單介紹一下實現過程，代碼量不多，也很好理解，實驗環境win10+python3.6+pycharm5.0，主要內容如下，先看一下生成的效果圖：
1.首先，下載安裝itchat，這是一個微信接口包，專門用于獲取微信好友信息，這里我們主要用它來獲取微信好友頭像信息，安裝的話，直接在cmd窗口輸入命令“pip install itchat”就行，如下：
2.接著，安裝pillow，這是python的一個圖像處理庫，專門用于處理圖像，這里我們主要用它來拼接微信好友的頭像，生成照片墻，安裝的話，與上面類似，直接在cmd窗口輸入命令“pip install pillow”就行，如下：
3.最后，就是編寫代碼來實現照片墻制作了，主要代碼如下，基本思路就是先用itchat獲取微信好友信息，然后根據獲取到的UserName信息獲取到微信好友的頭像，下載到本地image文件夾中，最后再利用pillow一個一個拼接微信好友的頭像，生成一個完整的照片墻：
點擊運行程序，掃碼登錄微信，就會自動下載微信好友頭像到image文件夾中，下載完成后，會自動生成一個all.jpg圖片，就是最終的照片墻，同時也會發送到手機微信上，最終效果如下：
至此，我們就完成了利用python來制作微信好友頭像照片墻。總的來說，整個過程不難，主要用到itchat和pillow這2個庫，只要你有一定的python基礎，熟悉一下相關代碼和示例，多練習一下，很快就能掌握的，網上也有相關教程和資料，感興趣的話，可以搜一下，希望以上分享的內容能對你有所幫助吧，也歡迎大家評論、留言。