Python在人工智能领域的应用非常广泛，主要基于以下几个原因：
易于学习和使用：
Python语法简洁，易于上手，对于初学者来说非常友好。
丰富的库支持：
Python拥有如NumPy、Pandas、Scikit-learn等丰富的科学计算和数据分析库，这些库极大地简化了AI和机器学习任务的实现。
高效的性能：
虽然Python是解释型语言，执行速度可能不如编译型语言如C/C++，但Python可以方便地调用C/C++编写的核心算法库，实现高效的计算和接口。
快速迭代：
Python适合快速原型开发和迭代，这对于机器学习领域来说非常重要，因为经常需要对模型进行修改和测试。
平台无关性：
Python是开源的，可以在多种操作系统上运行，具有良好的可移植性。
庞大的社区支持：
Python有一个庞大且活跃的开发社区，可以为开发者提供丰富的资源和支持。
与硬件的接口：
对于需要GPU和专用硬件加速的任务，Python可以通过调用C/C++编写的库来实现高效的接口。
综上所述，Python因其易用性、丰富的库、高效的性能以及与硬件的接口等特点，在人工智能领域得到了广泛应用。然而，值得注意的是，虽然Python在AI领域扮演了重要角色，但核心算法和性能敏感部分通常还是依赖于C/C++。