主要原因：

1.人工智能适应Python的编程语言。

2.人工智能需要利用Python的高层语言，实现可移植性、面向对象、可扩展性、可嵌入型等功能，来实现人机交流。

Python：是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言。

Python的开发生态成熟，有很多库可以用

Python灵活的语法还使得包括文本操作、list/dict comprehension等非常实用的功能非常容易高效实现（bbs.cnitedu.cn），配合lambda等使用更是方便。这也是Python良性生态背后的一大原因。

相比而言，Lua虽然也是解释语言，甚至有LuaJIT这种神器加持，但其本身很难做到Python这样，一是因为有Python这个前辈占领着市场份额，另一个也因为它本身种种反常识的设计（比如全局变量）。不过借着Lua-Python bridge和Torch的东风，Lua似乎也在寄生兴起。

Python效率超高

解释语言的发展已经大大超过许多人的想象。很多比如list comprehension的语法糖都是贴近内核实现的。除了JIT之外，还有Cython可以大幅增加运行效率。

最后，得益于Python对C的接口，很多像gnumpy, theano这样高效、Python接口友好的库可以加速程序的运行，在强大团队的支撑下，这些库的效率可能比一个不熟练的程序员用C写一个月调优的效率还要高。