人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一種以模擬人腦智能為目標的計算機技術，其應用涉及機器學習、自然語言處理、計算機視覺等多個領域。人工智能用什么編程是一個值得探討的話題，本文將從以下幾個方面進行介紹。

一、編程語言

人工智能的編程語言多種多樣，常用的編程語言有Python、Java、C++、MATLAB等。Python是目前人工智能領域最受歡迎的編程語言之一，其優點是易于學習和使用，具有豐富的庫和生態系統；Java和C++具有性能優越的特點；MATLAB則是適合進行科學計算和數據可視化的語言。此外，人工智能還常使用深度學習框架來編程，如TensorFlow、PyTorch、Caffe等。

二、數據結構和算法

數據結構和算法是人工智能編程的重要組成部分，對于機器學習、深度學習等算法的實現和運用至關重要。其中，常用的機器學習算法包括決策樹、樸素貝葉斯、KNN（K最近鄰）、SVM（支持向量機）等；深度學習算法則包括神經網絡、卷積神經網絡、遞歸神經網絡等。同時，各種算法的效率和精度也需要數據結構的支持，如數組、鏈表、樹結構、圖結構等。

三、程序設計范式

人工智能編程需要具備程序設計的基本知識，同時也需要根據實際情況選擇合適的程序設計范式。常見的程序設計范式包括面向對象設計、面向函數式設計、面向事件驅動設計等。人工智能編程的程序設計范式需要與具體的場景和算法結合使用，以提高程序的效率和精度。

四、人工智能編程的挑戰

人工智能編程的過程面臨著許多挑戰，其中最主要的挑戰有以下幾個方面：

1. 算法的優化和創新。由于人工智能涵蓋的算法眾多，如何優化和創新算法成為了一個重要的研究課題。

2. 數據規模和質量的影響。數據質量和規模直接影響人工智能算法的效果，在實際應用中需要采用各種方法來提高數據的質量和規模。

3. 硬件性能的提升。隨著人工智能技術的應用不斷擴大，對硬件的要求也在不斷提升，需要采用各種方法提高硬件的性能。

4. 道德和倫理問題的考慮。在人工智能技術快速發展的同時，其應用也面臨著道德和倫理問題，需要根據不同情況進行處理。

綜上所述，人工智能用什么編程是一個較為復雜的問題，人工智能編程涉及多個領域和技術，需要具備計算機、數學、統計學等領域的知識，同時也需要具備較強的探索精神和創新意識。隨著人工智能技術的不斷發展和應用，未來人工智能的編程也必將不斷創新和完善。