Go作为Google2009年推出的语言，其被设计成一门应用于搭载 Web 服务器，存储集群或类似用途的巨型中央服务器的系统编程语言。
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对于高性能分布式系统领域而言，Go 语言无疑比大多数其它语言有着更高的开发效率。它提供了海量并行的支持，这对于 游戏 服务端的开发而言是再好不过了。
到现在Go的开发已经是完全开放的，并且拥有一个活跃的社区。
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哪些大公司在使用Go语言：
1、Google
这个不用多做介绍，作为开发Go语言的公司，当仁不让。Google基于Go有很多优秀的项目，比如： ，大家也可以在Github上 查看更多Google的Go开源项目。
2、Facebook
Facebook也在用，为此他们还专门在Github上建立了一个开源组织facebookgo，大家可以通过 访问查看facebook开源的项目，比如著名的是平滑升级的grace。
3、腾讯
腾讯作为国内的大公司，还是敢于尝试的，尤其是Docker容器化这一块，他们在15年已经做了docker万台规模的实践，具体可以参考
4、百度
目前所知的百度的使用是在运维这边，是百度运维的一个BFE项目，负责前端流量的接入。他们的负责人在2016年有分享，大家可以看下这个
5、阿里
阿里巴巴具体的项目不太清楚，不过听说其系统部门、CDN等正在招Go方面的人。
6、京东
京东云消息推送系统、云存储，以及京东商城等都有使用Go做开发。
7、小米
小米对Golang的支持，莫过于运维监控系统的开源，也就是
此外，小米互娱、小米商城、小米视频、小米生态链等团队都在使用Golang。
8、360
360对Golang的使用也不少，一个是开源的日志搜索系统Poseidon，托管在Github上，
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Go适合做什么？为何这么多人偏爱Go语言？
Go强大的开发团队
1、自由高效：组合的思想、无侵入式的接口
Go语言可以说是开发效率和运行效率二者的完美融合，天生的并发编程支持。Go语言支持当前所有的编程范式，包括过程式编程、面向对象编程以及函数式编程。程序员们可以各取所需、自由组合、想怎么玩就怎么玩。
2、强大的标准库
这包括互联网应用、系统编程和网络编程。Go里面的标准库基本上已经是非常稳定了，特别是我这里提到的三个，网络层、系统层的库非常实用。
3、部署方便：二进制文件、Copy部署
我相信这一点是很多人选择Go的最大理由，因为部署太方便了，所以现在也有很多人用Go开发运维程序。
4、简单的并发
它包含了降低心智的并发和简易的数据同步，我觉得这是Go最大的特色。之所以写正确的并发、容错和可扩展的程序如此之难，是因为我们用了错误的工具和错误的抽象，Go可以说这一块做的相当简单。
5、稳定性
Go拥有强大的编译检查、严格的编码规范和完整的软件生命周期工具，具有很强的稳定性，稳定压倒一切。那么为什么Go相比于其他程序会更稳定呢？这是因为Go提供了软件生命周期（开发、测试、部署、维护等等）的各个环节的工具，如go tool、gofmt、go test。
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我们为什么选择GO语言
选择GO语言，主要是基于两方面的考虑
1. 执行性能 缩短API的响应时长，解决批量请求访问超时的问题。在Uwork的业务场景下，一次API批量请求，往往会涉及对另外接口服务的多次调用，而在之前的PHP实现模式下，要做到并行调用是非常困难的，串行处理却不能从根本上提高处理性能。而GO语言不一样，通过协程可以方便的实现API的并行处理，达到处理效率的最大化。 依赖Golang的高性能HTTP Server，提升系统吞吐能力，由PHP的数百级别提升到数千里甚至过万级别。
2. 开发效率 GO语言使用起来简单、代码描述效率高、编码规范统一、上手快。 通过少量的代码，即可实现框架的标准化，并以统一的规范快速构建API业务逻辑。 能快速的构建各种通用组件和公共类库，进一步提升开发效率，实现特定场景下的功能量产。
Go语言近两年的发展速度还是非常快的，一方面Go语言有强大的行业背书，另一方面Go语言在设计时充分考虑了当前的编程环境，加强了大数据量、高并发等应用场景的处理能力，强调编程语言自身对于处理性能的追求，相信Go语言在未来大数据和人工智能相关技术逐渐落地应用的背景下，会有一个较为广阔的发展空间。
你的问题就是能挑起战争的问题。没有那种语言更优秀，大部分你听说过的语言都是Turning Complete，就是能完成你想要的所有功能。没有更好的只有跟适合的。
人工智能行业最流行的语言还是Python。比如Google开源的tensorflow就是Python的库。
Go是一个通用的语言，跟Ruby比起来没有什么高级不高级，按照设计目标的话更低级（因为go需要编译，静态类型等等）。
如果你是初学者，不要看什么更火，而是要踏实的学习基础，你列举的语言你会了一种，其他的都不难学，就是遇到不同的情况用不同的语言。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
