使用Python实现人工智能（AI）通常涉及以下步骤：
确定算法类型
选择适合的AI算法，如机器学习（决策树、神经网络、支持向量机等）、深度学习（卷积神经网络、循环神经网络等）或其他算法。
导入相关库
根据所选算法，导入必要的Python库。例如，使用scikit-learn进行机器学习，TensorFlow或Keras进行深度学习。
数据预处理
对数据进行清洗、标准化和特征选择等操作，以便算法可以有效地使用数据。
构建模型
使用所选库构建相应的模型。例如，在scikit-learn中创建机器学习模型，在TensorFlow或Keras中构建深度学习模型。
模型训练
使用训练数据对模型进行训练，调用相应的训练函数。
模型评估
使用测试数据评估模型性能，计算准确率、精确率、召回率等指标。
模型应用
将训练好的模型用于预测或分类，输入待预测数据并获取结果。
此外，Python还可用于实现以下AI相关功能：
文本相似度：使用difflib库计算文本相似度。
情感分析：使用snownlp库进行单句子和多句子的情感分析。
识别验证码：使用selenium和ddddocr库识别图片中的文字。
为了开始使用Python构建AI，你需要安装Python环境，并可能安装Anaconda以获得必要的机器学习软件包。