人工智能（AI）选择使用Python作为主要编程语言的原因有很多，以下是一些关键因素：

1. **简洁性与易读性**：Python具有非常简洁的语法，易于学习和理解。这种简洁性使得开发者可以更快地编写代码，同时代码的可读性也得到了提高，有助于团队协作和代码维护。

2. **开发效率**：Python在实现相同功能时所需的代码量少于其他语言，如Java和C。这意味着开发周期可以大大缩短，从而提高了工作效率。

3. **丰富的第三方库**：Python拥有庞大而丰富的第三方库生态系统，尤其是在数据处理、机器学习和深度学习领域。例如，Scikit-Learn、TensorFlow、Keras和PyTorch等库，为开发者提供了强大的工具和算法，使得构建和训练模型变得更加便捷。

4. **强大的社区支持**：Python有着庞大的开发者社区，这意味着遇到问题时可以轻松地找到帮助和资源。社区成员不断贡献新的工具和库，也不断更新和改进现有的资源。

5. **跨领域融合**：Python不仅适用于人工智能，还广泛应用于Web开发、数据分析、科学计算等多个领域。这种跨领域的灵活性使得Python成为多学科交叉研究的理想选择。

6. **数据预处理和清洗**：在人工智能项目中，数据预处理是一个关键步骤。Python拥有如Pandas和NumPy这样的库，可以高效地进行数据清洗和预处理。

7. **快速原型开发**：Python支持快速原型开发，这对于人工智能项目的实验和验证想法非常重要。开发者可以快速构建原型，进行测试，并根据反馈进行迭代。

8. **平台兼容性**：Python是一种跨平台的语言，可以在多种操作系统上运行，包括Windows、Linux和macOS，这为开发者在不同环境下开发人工智能应用提供了便利。

9. **教学友好**：Python的易学性和简洁性使其成为教育领域中教授编程和人工智能的理想语言。

综上所述，Python的易学性、高效的开发、丰富的库支持、强大的社区力量和跨平台的兼容性，使其成为人工智能领域的首选语言。