Чому Лісп використовується при ШІ? [зачинено]

Я навчився Lisp розширювати свій кругозір, бо чув, що він використовується в програмуванні AI. Провівши деякі дослідження, мені ще належить знайти приклади AI або щось на тій мові, яка б зробила це більш схильним до цього.

Чи використовувався Lisp в минулому, тому що він був доступний, або є щось, чого мені просто не вистачає?

Лісп використовувався в ШІ до кінця 1980-х. Однак у 80-х звичайний Лісп був перепроданий у діловий світ як "мова AI"; люфт змусив більшість програмістів AI на C ++ протягом декількох років. У ці дні прототипи зазвичай пишуться молодшою ​​динамічною мовою (Perl, Python, Ruby тощо), а впровадження успішних досліджень зазвичай знаходиться на C або C ++ (іноді на Java).

Якщо вам цікаво 70-ті… ну, я там не був. Але я думаю, що Лісп був успішним в дослідженні ШІ з трьох причин (за важливістю):

1. Lisp - чудовий інструмент для прототипування. Це було найкращим дуже довгий час. Лісп все ще чудово вирішує проблему, яку ще не знаєш, як її вирішити. Цей опис чудово характеризує ШІ.
2. Lisp добре підтримує символічне програмування. Старий ІІ був також символічним. Він також був унікальним у цьому плані протягом тривалого часу.
3. Лісп дуже потужний. Розрізнення коду / даних слабкіше, тому він відчуває себе більш розширеним, ніж інші мови, оскільки ваші функції та макроси виглядають як вбудовані речі.

У мене немає старої книги ІП Петра Норвіга , але це, мабуть, буде хорошим способом навчитися програмувати алгоритми ШІ в Ліспі.

Відмова: Я студент з обчислювальної лінгвістики. Я знаю підполя обробки природних мов набагато краще, ніж інші поля. Можливо, Lisp використовується більше в інших підполях.

Lisp використовується для AI, оскільки він підтримує реалізацію програмного забезпечення, яке дуже добре обчислює символи. Символи, символічні вирази та обчислення з ними лежать в основі Lisp.

Типовими областями AI для обчислення символів були / є: комп’ютерна алгебра, доведення теорем, системи планування, діагностика, переписати системи, представлення та міркування знань, логічні мови, машинний переклад, експертні системи тощо.

Тоді не дивно, що багато відомих програм AI у цих областях написано на Lisp:

• Максима як перша велика система комп’ютерної алгебри.
• ACL2 як широко використовуваний доказ теореми, наприклад, використовуваний AMD.
• DART як планувальник логістики, який використовували під час першої війни в Перській затоці американські військові. Як відомо, ця програма Lisp окупилася за всі інвестиції США в дослідження AI на той час.
• SPIKE, додаток для планування та планування космічного телескопа Хаббла. Також використовується декількома іншими великими телескопами.
• CYC, одна з найбільших написаних програмних систем. Представлення та міркування в галузі людського знання про здоровий глузд.
• МЕТАЛ, одна з перших комерційно використовуваних систем перекладу на природні мови.
• Помічник авторизованого агентства American Express, який перевіряє операції з кредитними картками.

У цих областях написано тисячі додатків, які написані в Lisp. Дуже загальним для них є те, що їм потрібні спеціальні можливості в області символічної обробки. Один реалізує спеціальні мови, які мають спеціальні інтерпретатори / компілятори в цих областях поверх Lisp. Lisp дозволяє створювати уявлення для символічних даних і програм і може застосовувати всі види механізмів для управління цими виразами (математичні формули, логічні формули, плани, ...).

(Зверніть увагу, що багато інших мов програмування загального призначення теж використовуються в AI. Я намагався відповісти, чому саме в Lisbon використовується особливо Lisp.)

Однією з причин є те, що вона дозволяє розширити мову конструкціями, характерними для вашого домену, роблячи, фактично, мовою, що залежить від домену. Ця методика неймовірно потужна, оскільки дозволяє міркувати про проблему, яку ви вирішуєте , а не про переміщення бітів.

Моя здогадка завжди була в тому, що, будучи функціональною мовою, вона не відрізняє код і дані. Все, включаючи визначення функцій та виклики функцій, можна розглядати як списки та змінювати, як і будь-який інший фрагмент даних.

Таким чином, самоперевіряючий, самовиправляючий код можна було легко записати.

Одна з можливих відповідей полягає в тому, що AI - це сукупність дуже важких проблем, а Lisp - це гарна мова для вирішення важких проблем, а не лише AI.

Що стосується того, чому це так: макроси, загальні функції та багата самоаналіз дозволяють стислий код та просте введення абстракцій домену - це мова, яку ви можете зробити більш потужною. Для багатьох проблем це непотрібно, і це пов'язано з власними витратами, але для інших проблем необхідна влада, щоб зробити будь-який пробіг.

Я думаю, що неправильно думати про це лише з точки зору AI. Такі речі, як AI-зима та комерційний вплив на звичайну лиску, відволікають, якщо ви запитуєте, чому він використовувався для ШІ, а не чому він зараз не часто використовується ...

У всякому разі, я думаю, що це тому, що більшість кодів ШІ по суті був дослідницьким кодом. Lisp - це чудова мова для дослідницького програмування, для реалізації складних алгоритмів, для самовиправлення та часто модифікованого коду. Іншими словами, для коду дослідження.

Сьогодні я використовую Lisp для деяких моїх дослідницьких кодів (математика, обробка сигналів), оскільки він більш гнучкий та потужний, ніж більшість мов, при цьому генерує більш ефективний код, ніж більшість мов. Я, як правило, можу досягти продуктивності в коефіцієнті +/- 2, наприклад, зі швидкістю c ++, але я можу реалізовувати речі набагато швидше і мати справу зі складністю, яка забирає у мене набагато більше часу, ніж у мене, якби я використовував c ++, java, c #.

Це хоча блукання з теми. Я думаю, що AI-код був певний час написаний загальним ліпом, оскільки це потужний підхід до коду дослідження. Це все ще є; але як алгоритми `AI 'стали краще розуміти та досліджувати, деякі з них були набагато простішими в навчанні та використанні, тому вони з'являлися на мовах ароматів року на курсах з низької кваліфікації. Звідси стає питанням того, що люди вже знають, які бібліотеки доступні та що добре працює для великих груп.

Я б здогадався, що великою причиною була гнучкість списків як основної структури даних.

в той час, маючи змогу перетворити їх на всілякі складові об’єкти, а нові речі, як передачі повідомлень та поліморфізм, зробили це мовою вибору; не спеціально для AI, а для великих, складних завдань. особливо коли вони експериментували з концепціями.

Я думаю, ти маєш рацію: Лісп був зручним інструментом для злому речей. Це тому, що він не дуже відрізняв програму від даних. Це дозволило хакерам дуже легко маніпулювати функціями, як і даними.

Але Lisp досить важко читати людям з його дужками та нерозрізненням даних та програми. Сьогодні я не буду використовувати Lisp для будь-якого виробничого коду AI (або, можливо, навіть для прототипування), але дуже віддаю перевагу python для сценаріїв.

Інша річ, яку слід враховувати, - це наявні бібліотеки / інструменти в / пов'язані з мовою. Мені не вдається порівнювати бібліотеки Lisp з бібліотеками python, але я думаю, що бібліотеки та відкритий код мають значення набагато більше, ніж раніше.

Ця відповідь надихнула наступного порівняння між lisp та python: http://amitp.blogspot.com/2007/04/lisp-vs-python-syntax.html

Я пам’ятаю, чуючи, що, будучи функціональною мовою, Лісп був дуже хорошим вибором для реалізації рекурсивних алгоритмів. Уміння відстежувати дерево та опрацьовувати свій шлях назад є важливим при розгляді процесів прийняття рішень (обхід) та кінцевого результату (листовий вузол).

Про це мені сказали під час курсу AI в університеті, де ми навчалися Лісп.

Більш цинічна відповідь могла б бути: "тому що вона втратила політичну війну за ШІ між Японією та США у 1980-х роках". Є весела публікація в блозі, в якій розмірковують про вплив краху комп’ютерної системи п'ятого покоління на Пролог .