为什么是口齿不清用于AI？[关闭]

StackOverflow https://stackoverflow.com/questions/130475

  •  02-07-2019
  •  | 
  •  

题

我已经学习口齿不清到扩展我的视野，因为我听说这是用在艾编程。后做一些探索，我还没有找到艾例或任何的语言，这将使它更倾向。

是口齿不清过去使用的，因为它是可用的，或者是不是有什么，我只是失踪了？

有帮助吗？

解决方案

Lisp WAS直到20世纪80年代末才在AI中使用。然而，在80年代，Common Lisp作为“AI语言”在商业世界中被超卖;这种强烈反对迫使大多数AI程序员使用C ++几年。目前，原型通常用较年轻的动态语言（Perl，Python，Ruby等）编写，成功研究的实现通常是C或C ++（有时是Java）。

如果你对70年代很好奇......好吧，我不在那里。但我认为Lisp在人工智能研究方面取得了成功，原因有三个（按重要性排序）：

  1. Lisp是一款出色的原型制作工具。很长一段时间它都是最好的。 Lisp仍然很擅长处理你不知道如何解决的问题。该描述完美地描述了AI。
  2. Lisp支持符号编程。旧的AI也是象征性的。在很长一段时间里，它在这方面也是独一无二的。
  3. Lisp非常强大。代码/数据区别较弱，因此感觉感觉比其他语言更具可扩展性，因为您的函数和宏看起来像内置的东西。

    4. 我没有 Peter Norvig的旧AI书籍，但它应该是一个很好的方法学习用Lisp编写AI算法。

    免责声明：我是计算语言学的研究生。我知道自然语言处理的子领域比其他领域好很多。也许Lisp在其他子域中使用得更多。

其他提示

口齿不清的用于艾因为它支持执行软件，计算符号很好。符号象征性的表现形式和计算与那些核心是口齿不清。

典型的艾领域的计算符号是/有：计算机代数，定理证明，规划系统、诊断、重写系统，表示知识和推理逻辑的语言，机器翻译、专家系统，以及更多。

然后是毫不奇怪，许多着名AI应用在这些领域都写在List:

  • Macsyma作为第一个大型计算机代数系统。
  • ACL2作为一个广泛使用的定理证者，例如使用通过AMD。
  • 镖作为后勤规划期间使用第一次海湾战争的美军。这些应用程序单独说已经支付了所有我们投资在艾研究。
  • 穗、规划和调度应用哈勃空间望远镜。还用于通过其他几个大型望远镜。
  • 使，其中一个最大的软件系统编写的。代表性和推理在该领域的人类常识的知识。
  • 金属的第一个商业使用自然语言翻译系统。
  • 美国表达的'授权的助理，其中检查信用卡交易。

有成千上万的应用在这些领域编写的口齿不清。通常这些是他们需要特殊的能力，在该地区的象征性的处理。一个实现了特殊的语言，具有特殊的翻译/编译器在这些领域上的口齿不清。口齿不清允许一个创造的陈述对于象征性的数据和程序，并可以实现所有类型的机械操纵这些表达方式(数学公式，逻辑的公式，计划,...).

(注意，许多其他通用编程语言中使用AI,也是。我试图回答为什么尤其是口齿不清是用于AI。)

一个原因是它允许您使用特定于您的域的构造扩展语言，使其有效地成为特定于域的语言。这项技术非常强大，因为它可以让你解释你正在解决的问题，而不是改变位。

我的猜测一直是，作为一种功能语言，它不区分代码和数据。包括函数定义和函数调用在内的所有内容都可以视为列表，并像任何其他数据一样进行修改。

因此，可以轻松编写自检，自修改代码。

一个可能的答案是AI是一个非常难的问题的集合，Lisp是解决难题的好语言，而不仅仅是人工智能。

至于为什么：宏，泛型函数和丰富的内省允许简洁的代码和简单的域抽象引入＆＃8212;它是一种你可以变得更强大的语言。对于许多不必要的问题，它有自己的成本，但对于其他问题，需要力量才能取得任何进展。

我认为仅仅考虑人工智能是错误的。如果你问为什么它被用于人工智能，而不是为什么它现在不经常被使用，那么像人工智能冬天和常见的口齿不清的商业影响就会分散注意力......

无论如何，我认为这是因为大多数AI代码基本上都是研究代码。 Lisp是一种用于探索性编程，实现困难算法，自修改和经常修改的代码的优秀语言。换句话说，对于研究代码。

我今天使用lisp作为我的一些研究代码（数学，信号处理），因为它比大多数语言更灵活，更强大，同时仍然比大多数语言生成更高效的代码。我通常可以在c ++速度的+/- 2范围内获得性能，但是我可以更快地实现事物，并且处理复杂性，如果我使用c ++，java，c＃，我将花费更多的时间。 / p>

虽然这是在偏离主题。我认为AI代码主要是用普通的lisp编写的，因为它是一种研究代码的强大方法。它仍然是;但随着“AI”算法变得更好理解和探索，它们中的一部分更易于教学和使用，因此它们在本科课程中出现了年度语言。从那里开始，它成为人们已经知道的问题，可用的库，以及适用于大型团体的库。

我猜测，一个重要原因是列表作为基本数据结构的灵活性。

当时，能够将它们变成所有类型的复合对象，并将新事物作为消息传递和多态性，使其成为首选语言;不是专门针对AI，而是针对大而复杂的任务。特别是当他们在尝试概念时。

我认为你是对的：Lisp是一个非常方便的工具。这是因为它在程序和数据之间没有区别。这使得黑客可以非常轻松地操作函数，就像数据一样。

但是对于人类而言，lisp是非常难以阅读的，它的大括号和数据与程序之间没有区别。今天，我不会将lisp用于任何生产AI代码（或者甚至是原型），但更喜欢python用于脚本编写。

要考虑的另一件事是该语言中/与该语言相关的现有库/工具。我无法将lisp库与python库进行比较，但我认为库和开源现在比以前更重要了。

这个答案的灵感来自于lisp和python之间的以下比较： http://amitp.blogspot.com/2007/04/lisp-vs-python-syntax.html

我记得听说过，作为一种函数式语言，Lisp是实现递归算法的一个很好的选择。在考虑决策制定流程（遍历）和最终结果（叶子节点）时，能够追踪树并继续前进是必不可少的。

在大学的AI课程中，我告诉了我，我们学习了Lisp。

更为愤世嫉俗的回答可能是“因为它在20世纪80年代失去了日本和美国之间的政治AI战争”。有一个有趣的博客文章，推测第五代的影响计算机系统在Prolog上消亡。

许可以下： CC-BY-SA 和 归因
不隶属于 StackOverflow
scroll top