使用計算機就要給計算機輸入指令，早期給計算機的指令是寫在穿孔紙帶上的，如圖1所示。
圖1 早期的計算機語言
紙帶勻速通過一個光源，光線透過紙帶的穿孔后被接收器接收，產生一個電壓，遇到紙帶無孔時，光線就被紙帶遮蔽，紙帶后面的接收器就不產生電壓，這樣就將“100100”形式的二進制信號輸給了計算機。這個發明源于圖靈1936年的設想——圖靈機（Turing machine）。在計算機發明者名單中，圖靈是名氣最大的。由美國計算機協會（ACM）于1966年設立的圖靈獎（Turing Award），至今仍然是計算機科學領域的最高榮譽。
盡管計算機的輸入設備從穿孔紙帶一路發展到硬盤、鍵盤和鼠標，但其基本原理還是給計算機輸入“100100”形式的機器碼。人們為了方便與計算機交流，發明了計算機操作系統。其實它就是預裝在計算機存儲器里面的一套機器碼，計算機一旦通電啟動，這套機器碼首先被讀入計算機內存并被執行，它使得計算機CPU、輸入輸出設備、存儲器等等初始化，提供各類硬件功能接口供應用程序調用。人們借助計算機操作系統和預裝的一些“工具軟件”，用計算機完成諸如寫文件、繪圖表、做計算等簡單工作。如果要使計算機完成千差萬別的復雜工作，就必須給計算機輸入專門的指令——計算機程序。由于計算機只能認識機器碼，而機器碼又實在太難學了，因此科學家就發明了“計算機語言”，人們可以借助這種語言編寫計算機讀得懂的程序。
最接近機器碼的計算機語言是匯編語言（Assembly language）。在匯編語言中，用簡單英文單詞構成的助記符（Mnemonics）代替機器碼，再加上地址符號（Symbol），組成如圖2所示的計算機程序。
圖2 一個匯編語言計算機程序片段
圖中左邊綠色字是程序的注釋，它們不參加運行。
我們再舉一個計算機程序的例子：完成任意三個數從小到大重新排列。比如，任意給計算機輸入三個數：65.73、21.01、1.022，要求計算機將它們從小到大排列成：1.022、21.01、65.73。首先，我們必須設計一個算法如下：
第一步
比較第一個數與第二個數的大小。假如第一個數大于第二個數，則將它們調換順序，否則就不調換順序。現在第一個數是65.73，它大于第二個數21.01，因此將它們調換順序。現在三個數排列為：21.01、65.73、1.022；
第二步
再比較第第二個數與第三個數的大小。假如第二個數大于第三個數，則將它們調換順序，否則就不調換順序。現在第二個數是65.73，它大于第三個數1.022，因此將它們調換順序。現在三個數排列為：21.01、1.022、65.73；
第三步
再比較第一個數與第二個數的大小。假如第一個數大于第二個數，則將它們調換順序，否則就不調換順序。現在第一個數是21.01，它大于第二個數1.022，因此將它們調換順序。現在三個數排列為：1.022、21.01、65.73，完成任務。
圖3是一個用Fortran語言編寫的計算機程序，它將輸入計算機的任意三個數從小到大排序。
圖3 一個完整的Fortran語言計算機程序
同樣，圖中左邊綠色字是程序的注釋，它們不參加運行。將這個計算機程序輸入計算機后運行，只要在計算機屏幕上用鍵盤任意敲入3個數，計算機立即就會將此三個數從小到大重新排列，并且顯示在計算機屏幕上。當然，三個數字的重新排序非常容易，人們一目了然就可以完成。如果經常要將成千上萬的數字重新排序，就是一件困難的工作。這時編一個計算機程序，就可以比人工既快又省事。這個例子也說明，計算機必須依賴人類提供的算法完成任務，或者說人類完成創造性工作，計算機幫助人類完成耗時費力的工作，這基本上是長久以來的傳統觀點。但是，未來計算機會發展出與人類并駕齊驅甚至超越人類的智能嗎？那時的計算機能夠獨立完成創造性工作嗎？
咱們再回到計算機語言問題。比較圖2與圖3，讀者馬上會覺得：前者猶如天書一般根本無法讀懂，而后者的每一行都與英語近似。人們通常將前者稱為計算機底層語言，將與人類語言近似的計算機語言稱為計算機高級語言。高級語言不僅僅是與人類語言近似，而且在不同CPU之間可以通用。反之，底層語言所編寫的計算機程序隨著CPU硬件的改變必須改變。無論是計算機底層語言還是高級語言，它們都要靠被稱為“編譯器”的計算機程序，將其“翻譯”成計算機讀得懂得機器碼。
計算機高級語言除了上面舉例的Fortran語言以外，更加常見的是C、C++、JAVA、JavaScript 、Python等等。Fortran語言源自于“公式翻譯”（英語：Formula Translation）的縮寫， 最早是1954年約翰.貝克斯在紐約發布的。Fortran語言經過不斷的改進，它至今仍然應用于科學和工程計算領域。C、C++、Java、Javascript是軟件程序員（外號“碼農”）的看家本領。 Python語言是一種比C、C++、Java、Javascript更加高級的、更加接近人類語言的計算機語言，代碼極其簡潔，編程效率極高，用C語言編寫的上千行的程序，用Python語言編寫往往只有短短幾十行。Python有大量免費、開源程序，在科學計算領域被大量使用，從統計、排序到機器學習、人工智能等等，幾乎是應有盡有，還可以直接調用C、C++、Java程序。
現在懂得計算機底層語言的人實在是太少了，除了計算機科學專業的學生，一般都不學習它們了。其實，不懂得計算機底層語言者，其應用計算機高級語言的水平就不會太高。另外，用底層語言編寫的計算機程序運行效率遠比高級語言高得多，并且需要計算機內存資源也要小很多，因此，在實時性要求高的應用中，都是用底層語言編寫程序的。可以說，在實時控制領域，采用Python語言編寫程序的工程師，一般都是水平較低者，真正的高手是用底層語言的，這就好比做高水平科學實驗，要自己制作實驗設備一樣的道理。
盡管目前有的計算機高級語言（比如python）已經很接近人類語言了。但是，要讓計算機進一步讀懂摻雜了許多隨機因素的人類自然語言，容忍自然語言的模糊性，目前還做不到。隨著計算機語言的發展，未來會出現一種與人類的自然語言完全相同的計算機高級語言嗎？
本文上面提出的兩個問題，正是人工智能面臨的大問題，現在給出這些問題答案為時尚早。
