這是一個好問題，確實對于很多沒有計算機基礎的同學來說，我也建議從Python等編程語言開始入門人工智能。

從學習人工智能的角度來說，真正的起點應該是機器學習。不論是Python語言也好，還是數(shù)學、統(tǒng)計學知識也罷，這些知識對于學習大數(shù)據(jù)、人工智能都有較大的影響，但是從專業(yè)知識體系結構上來說，機器學習本身就是人工智能領域和大數(shù)據(jù)領域的重要研究方向。

機器學習簡單的說就是在一堆雜亂無章的數(shù)據(jù)當中，找到其背后的規(guī)律。不論是監(jiān)督學習、非監(jiān)督學習，還是強化學習、半監(jiān)督學習等機器學習范式，數(shù)據(jù)都是機器學習的基礎，而編程語言則是收集數(shù)據(jù)的重要工具。

對于剛剛開始進入人工智能、大數(shù)據(jù)領域的同學來說，老師往往都會安排從收集數(shù)據(jù)開始，而由于Python做數(shù)據(jù)收集（爬蟲）非常方便，所以很多同學都會先學習使用Python，進而使用Python來完成機器學習、深度學習算法實現(xiàn)。

實際上，還有很多語言可以應用在人工智能領域，比如C++、Java等語言在人工智能領域也有很多應用，而且在行業(yè)應用場景下，往往采用C++和Java更為普遍，因為生產(chǎn)場景往往更重視應用的穩(wěn)定性、執(zhí)行效率和安全性等因素。

以我的課題組為例，很多人工智能、大數(shù)據(jù)方向的創(chuàng)新要進行落地時，往往都會把在驗證階段使用Python完成的代碼再使用Java重寫，或者采用C++來重寫，相信很多同學也都經(jīng)歷過這個過程，尤其是做縱向課題轉橫向應用時，這是比較常見的做法。

總體上來說，雖然Python語言在生產(chǎn)場景下依然有不足的地方，但是隨著云計算平臺不斷發(fā)展和壯大，尤其是進入到云原生階段之后，Python語言未來的應用潛力還是比較大的，應用邊界也在不斷向傳統(tǒng)學科擴展。

最后，如果有人工智能、大數(shù)據(jù)領域相關的問題，歡迎與我交流。