Почему Лисп используется для ИИ?

Я предполагаю, что главной причиной была гибкость списков как базовой структуры данных.

в то время возможность превращать их во всевозможные составные объекты и новые вещи, такие как передача сообщений и полиморфизм, сделала его языком выбора; не специально для ИИ, а для больших и сложных задач. особенно когда они экспериментировали с концепциями.

Я всегда предполагал, что, будучи функциональным языком, он не делает различий между кодом и данными. Все, включая определения функций и вызовы функций, можно рассматривать как списки и изменять, как любые другие данные.

Таким образом, можно было легко написать самоанализирующийся, самомодифицирующийся код.

Думаю, вы правы: Lisp был удобным инструментом для взлома. Это потому, что он не различает программу и данные. Это позволило хакерам очень легко манипулировать функциями, как и данными.

Но шепелявка довольно сложна для чтения людьми с ее фигурными скобками и отсутствием различия между данными и программой. Сегодня я не буду использовать lisp для какого-либо производственного кода AI (или, возможно, даже для прототипирования), но предпочел бы python для написания сценариев.

Еще одна вещь, которую следует учитывать, - это существующие библиотеки / инструменты в /, связанные с языком. Я не могу сравнивать библиотеки lisp с библиотеками python, но полагаю, что библиотеки и открытый исходный код сейчас имеют гораздо большее значение, чем раньше.

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

Лисп использовался в ИИ до конца 1980-х годов. Однако в 80-е годы Common Lisp был перепродан деловым миром как «язык искусственного интеллекта»; обратная реакция заставила большинство программистов ИИ перейти на C++ на несколько лет. В наши дни прототипы обычно пишутся на более молодом динамическом языке (Perl, Python, Ruby и т. д.), А успешные исследования обычно выполняются на C или C++ (иногда Java).

Если вам интересно узнать о 70-х ... ну, меня там не было. Но я думаю, что Lisp был успешным в исследованиях искусственного интеллекта по трем причинам (в порядке важности):

1. Lisp - отличный инструмент для создания прототипов. Очень давно это был лучшие. Lisp по-прежнему отлично справляется с проблемой, которую вы еще не знаете, как решить. Это описание идеально характеризует ИИ.
2. Lisp хорошо поддерживает символическое программирование. Старый ИИ тоже был символическим. И в этом отношении он долгое время был уникальным.
3. Лисп очень мощный. Разделение кода и данных слабее, поэтому чувствует более расширяемо, чем другие языки, потому что ваши функции и макросы выглядят как встроенные.

У меня нет Старая книга Питера Норвига об искусственном интеллекте, но предполагается, что это хороший способ научиться программировать алгоритмы ИИ на Лиспе.

Отказ от ответственности: я аспирант компьютерной лингвистики. Я знаю подполе обработки естественного языка намного лучше, чем другие поля. Возможно, Lisp больше используется в других подполях.

Один из возможных ответов заключается в том, что ИИ - это набор очень сложных проблем, а Лисп - хороший язык для решения сложных проблем, а не только ИИ.

Относительно того, почему это так: макросы, общие функции и богатый самоанализ позволяют получить краткий код и легко ввести абстракции предметной области - это язык, который вы можете сделать более мощным. Для многих проблем это не нужно, и это связано с собственными расходами, но для других проблем нужна энергия, чтобы добиться прогресса.

Одна из причин заключается в том, что он позволяет вам расширять язык конструкциями, специфичными для вашего домена, делая его, по сути, языком, специфичным для предметной области. Этот метод невероятно мощный, поскольку он позволяет вам рассуждать о проблема, которое вы решаете, а не о перетасовке битов.

Я помню, как слышал, что, будучи функциональным языком, Lisp был очень хорошим выбором для реализации рекурсивных алгоритмов. Возможность отследить дерево и вернуться назад имеет важное значение при рассмотрении процессов принятия решений (обход) и конечного результата (листовой узел).

Об этом мне рассказали во время курса искусственного интеллекта в университете, где мы изучали Лисп.

Думаю, думать об этом только с точки зрения искусственного интеллекта неправильно. Такие вещи, как AI-winter и коммерческие эффекты на обычную шепелявку, отвлекают, если вы спрашиваете, почему он использовался для AI, а не почему он не часто используется сейчас ...

В любом случае, я думаю, это потому, что большая часть кода ИИ была по сути исследовательским. Lisp - отличный язык для исследовательского программирования, для реализации сложных алгоритмов, для самомодифицируемого и часто изменяемого кода. Другими словами, для исследовательского кода.

Сегодня я использую lisp для некоторых своих исследовательских программ (математика, обработка сигналов), потому что он более гибкий и мощный, чем большинство языков, но при этом генерирует более эффективный код, чем большинство языков. Обычно я могу получить производительность с коэффициентом +/- 2 от скорости, скажем, C++, но я могу реализовать вещи намного быстрее и справиться со сложностями, на которые у меня ушло бы гораздо больше времени, чем если бы я использовал C++, java, C#.

Хотя это отклоняется от темы. Я думаю, что ИИ-код какое-то время в основном писался на обычном шепелявке, потому что это мощный подход к исследованию кода. Это все еще есть; но по мере того, как алгоритмы «ИИ» стали лучше пониматься и изучаться, некоторые из них стало намного легче преподавать и использовать, поэтому они появлялись на языковых курсах старших курсов. Отсюда возникает вопрос о том, что люди уже знают, какие библиотеки доступны и что хорошо подходит для больших групп.

Lisp используется для AI, потому что он поддерживает реализацию программного обеспечения, которое очень хорошо вычисляет с помощью символов. Символы, символьные выражения и вычисления с ними лежат в основе Lisp.

Типичными областями ИИ для вычислений с символами были / являются: компьютерная алгебра, доказательство теорем, системы планирования, диагностика, системы перезаписи, представление знаний и рассуждения, языки логики, машинный перевод, экспертные системы и многое другое.

Поэтому неудивительно, что многие известные приложения ИИ в этих областях были написаны на Лиспе:

• Macsyma как первая большая система компьютерной алгебры.
• ACL2 как широко используемый инструмент доказательства теорем, например, используемый AMD.
• DART как планировщик логистики, используемый военными США во время первой войны в Персидском заливе. Говорят, что одно только это приложение на Лиспе окупило все вложения США в исследования ИИ того времени.
• SPIKE, приложение для планирования и составления расписания для космического телескопа Хаббл. Также используется несколькими другими крупными телескопами.
• CYC, одна из крупнейших написанных программных систем. Представление и рассуждение в области человеческого знания здравого смысла.
• METAL, одна из первых коммерчески используемых систем перевода естественного языка.
• Помощник авторизатора American Express, который проверяет транзакции по кредитным картам.

В этих областях существуют тысячи приложений, написанных на Лиспе. Очень часто для них требуются специальные возможности в области обработки символов. Один из них реализует специальные языки, у которых есть специальные интерпретаторы / компиляторы в этих доменах поверх Lisp. Lisp позволяет создавать представления для символьных данных и программ и может реализовывать все виды механизмов для управления этими выражениями (математические формулы, логические формулы, планы, ...).

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

Более циничный ответ мог бы быть: «потому что он проиграл политическую войну ИИ между Японией и США в 1980-х». Есть забавный сообщение в блоге, которое размышляет о влиянии кончины компьютерной системы пятого поколения на Prolog.