请编写一段基于python语言的人工智能程序

在Python中，我们可以利用许多库和框架来创建人工智能（AI）程序，例如机器学习、深度学习等。以下是一个简单的例子，展示如何用Python实现一个基于线性回归的基本AI模型：

# 导入必要的库
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 假设我们有一些训练数据
X_train = np.array([[1, 1], [2, 2], [3, 3]])
y_train = np.array([2, 4, 6])

# 创建并训练线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测新数据
new_data = np.array([[4, 4]])
predicted_value = model.predict(new_data)

# 打印预测结果
print("预测值：", predicted_value)

在这个例子中，我们使用了scikit-learn库中的LinearRegression模块，这是一个简单线性回归模型。首先，定义输入特征X和目标输出y，然后训练模型使其学习这两者之间的关系。对于新的输入数据，我们调用`predict`方法进行预测。

如果你想要构建更复杂的人工智能应用，如深度学习或自然语言处理，可以考虑使用TensorFlow、PyTorch、Keras或Hugging Face等库。这些库提供了构建神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等功能。