Почему Lisp используется для AI? [закрытый]

Одна причина состоит в том, что это позволяет Вам расширять язык с помощью конструкций, специфичных для Вашего домена, делая его, эффективно, предметно-ориентированного языка. Эта техника невероятно мощна, поскольку она позволяет Вам рассуждать о проблема , Вы решаете, а не о перестановке битов.

Мое предположение всегда было то, что, будучи функциональным языком, это не дифференцируется между кодом и данными. Все, включая функциональные определения и вызовы функции можно рассматривать как списки и изменить как любая другая часть данных.

Настолько самоосматривающий, самоизменяющий код мог быть записан легко.

Один возможный ответ - то, что AI является набором очень тяжелых проблем, и Lisp является хорошим языком для решения тяжелых проблем, не просто AI.

относительно того, почему это: макросы, родовые функции и богатый самоанализ допускают краткий код и легкое введение доменных абстракций —, это - язык, который можно сделать более мощным. Для большого количества проблем это является ненужным, и это идет со своими собственными затратами, но для других проблем, что питание необходимо для создания любого прогресса.

Я думаю, что неправильно думать об этом с точки зрения AI только. Вещи как зимние AI и коммерческие эффекты на язык Common LISP недовольны, если Вы спрашиваете, почему он использовался для AI, не, почему он не часто используется теперь...

Так или иначе, я думаю, что это - потому что большая часть кода AI была по существу кодом исследования. Lisp является большим языком для исследовательского программирования, для реализации трудных алгоритмов, для самоизменения и часто изменяемого кода. Другими словами, для кода исследования.

я использую шепелявость сегодня для части моего кода исследования (математика, обработка сигналов), потому что это более гибко и мощно, чем большинство языков при тихой генерации более эффективного кода, чем большинство языков. Я могу обычно получать производительность в факторе +,/-2 говорит скорость C++, но я могу реализовать вещи намного быстрее и иметь дело со сложностью, которая взяла бы меня намного больше времени, чем я имею, если я использовал C++, Java, c#.

Это блуждает вне темы все же. Я думаю, что код AI был, прежде всего, записан в языке Common LISP некоторое время, потому что это - мощный подход к коду исследования. Это все еще; но поскольку алгоритмы 'AI' стали лучше понятый и исследуемый, части их было намного легче преподавать и использовать, таким образом, они обнаружились на flavor-of-the-year языках в курсах старшекурсника. Оттуда, это становится проблемой того, что уже знают люди, какие библиотеки доступны, и что работы хорошо для больших групп.

Я предположил бы, что большой причиной была гибкость списков как структура основных данных.

в то время, способность превратить их в весь вид составных объектов и новые вещи как передачи сообщений и полиморфизм, сделала его предпочтительным языком; не специально для AI, а для большого, сложного, задач. особенно, когда они экспериментировали с понятиями.

Я думаю, что Вы правы: Lisp был удобным инструментом для того, чтобы изрубить вещи. Это вызвано тем, что это не различало очень программу и данные. Это позволило хакерам управлять функциями очень легко, точно так же, как данные.

, Но шепелявость является довольно трудным для людей читать, с ее фигурными скобками и неразличием между данными и программой. Сегодня, я не буду использовать шепелявость ни для какого производственного кода AI (или возможно даже моделирующий), но очень предпочел бы Python для сценариев.

Другой вещью рассмотреть являются существующие библиотеки/инструменты, in/related на язык. Я не имею возможности сравнивать библиотеки шепелявости с библиотеками Python, но я предполагаю, что библиотеки и открытый исходный код имеют большое значение больше теперь, чем прежде.

Этот ответ был вдохновлен следующим сравнением между шепелявостью и Python: http://amitp.blogspot.com/2007/04/lisp-vs-python-syntax.html

Я не забываю слышать, что, будучи функциональным языком, Lisp был очень хорошим выбором для реализации рекурсивных алгоритмов. Способность разыскать дерево и работу Ваш путь назад важна при рассмотрении процессов принятия решений (обход) и конечный результат (вершина).

Это было сказано мне во время курса AI в университете, где мы изучили Lisp.

Lisp используется для AI, потому что он поддерживает реализацию программного обеспечения, которое вычисляет с символами очень хорошо. Символы, символьные выражения и вычисляющий с теми в ядре Lisp.

Типичные области AI для вычислений с символами были: компьютерная алгебра, доказательство теорем, планируя системы, диагноз, переписывают системы, представление знаний и обоснование, логические языки, машинный перевод, экспертные системы, и т.д.

Затем не удивительно, что много известных приложений AI в этих доменах были записаны в Lisp:

• Macsyma как первая большая компьютерная система алгебры.
• ACL2 как широко используемая программа автоматического доказательства теоремы, например, используемая AMD.
• DART как планировщик логистики используется во время первой войны в Персидском заливе американскими вооруженными силами. Одно только это приложение Lisp, как говорят, заплатило для всех американских инвестиций в исследование AI в то время.
• СКАЧОК, планирование и планирование приложения для Космического телескопа Хабблa. Также используемый несколькими другими большими телескопами.
• CYC, одна из самых больших записанных программных систем. Представление и обоснование в домене человеческого разумного знания.
• МЕТАЛЛ, одна из первых коммерчески используемых систем перевода естественного языка.
• Помощник Authorizer American Express, который проверяет транзакции оплаты по кредитной карте.

Существуют тысячи приложений в этих областях, которые записаны в Lisp. Очень характерный для тех то, что им нужны специальные возможности в области обработки символьной информации. Каждый реализует специальные языки, которые имеют специальные интерпретаторы/компиляторы в этих доменах сверху Lisp. Lisp позволяет создавать представления для символьных данных и программ и может реализовать все виды оборудования для управления этими выражениями (математические формулы, логические формулы, планы...).

(Обратите внимание, что много других языков программирования общего назначения используется в AI, также. Я попытался ответить, почему особенно Lisp используется в AI.)