Я вот не пойму, почему на питоне пишут ИИ? Типо он настолько медленный что как на нём вообще может что либо работать

на питоне мб проще, либки фреймы все есть, все готовенькое, люди видимо свыклись писать на питоне, но не каждый пишет на питоне, на любом другом языке можно написать, хоть на сипипи, только тебе либо апишку гетать гптшки надо, либо свою с нуля писать, а это хард

Python используют для ИИ из-за экосистемы: библиотеки вроде NumPy, TensorFlow, PyTorch упрощают разработку. Скорость выполнения компенсируется оптимизацией на уровне C/C++ в этих библиотеках. Чистый Python медленный, да, особенно в циклах и вычислениях — интерпретатор и GIL тормозят. Go быстрее в 25 раз для твоей задачи, потому что это компилируемый язык с эффективной многопоточностью. Для ИИ важна не скорость интерпретатора, а производительность ускоренных библиотек и удобство прототипирования.

потому что ИИ не пишут на пистоне - от пистона там только интерфейс.

На Python пишут не ИИ, а интерфейсные прокладки, тупо передающие данные в реализующие ИИ библиотеки, написанные на совсем других языках, и получающие из библиотек готовые результаты обработки. Для такого производительности Python достаточно.

Люди, занимающиеся машинным обучением - они математики, а не программисты. И им неинтересно тратить время и силы на изучение и самого программирования, и полноценных языков программирования, когда есть специально созданный для непрограммистов Python, полностью покрывающий их потребности в написании примитивного типового кода.

P.S. Тот же TensorFlow "из коробки" подключается к десятку разных языков программирования и ещё к куче языков через сторонние библиотеки. В "экосистеме Python" нет, по сравнению с другими "экосистемами", ни монополии на библиотеки, ни даже простых преимуществ в функционале библиотек.