Lisp neden yapay zeka için kullanılıyor? [kapalı]

Lisp'i ufkumu genişletmeyi öğreniyorum çünkü yapay zeka programlamasında kullanıldığını duydum. Biraz araştırma yaptıktan sonra, AI örneklerini veya dilde onu daha eğimli hale getirecek herhangi bir şey bulamadım.

Lisp geçmişte mevcut olduğu için mi kullanıldı yoksa eksik olduğum bir şey var mı?

Lisp, 1980'lerin sonuna kadar yapay zekada kullanılmıştır. Yine de 80'lerde Common Lisp iş dünyasına “AI dili” olarak satıldı; tepki, çoğu AI programcısını birkaç yıl boyunca C ++ 'a zorladı. Bu günlerde, prototipler genellikle daha genç bir dinamik dilde (Perl, Python, Ruby, vb.) Yazılır ve başarılı araştırma uygulamaları genellikle C veya C ++ (bazen Java) dır.

70'leri merak ediyorsanız ... iyi, orada değildim. Ancak bence Lisp, AI araştırmasında üç nedenden dolayı (önem sırasına göre) başarılı oldu:

1. Lisp mükemmel bir prototipleme aracıdır. O was iyi çok uzun bir süre için. Lisp, henüz nasıl çözeceğinizi bilmediğiniz bir sorunu çözmek için hala harika. Bu açıklama AI'yı mükemmel bir şekilde karakterize ediyor.
2. Lisp sembolik programlamayı iyi destekler. Eski AI da sembolikti. Uzun zamandır bu konuda da eşsizdi.
3. Lisp çok güçlü. Kod / veri ayrımı daha zayıftır, bu nedenle işlevleriniz ve makrolarınız yerleşik öğelere benzediğinden diğer dillerden daha genişletilebilir hisseder .

Ben yok Peter Norvig eski AI kitap , ama Lisp'te AI algoritmaları programı öğrenmek için iyi bir yol olması gerekiyordu.

Feragatname: Hesaplamalı dilbilim alanında yüksek lisans öğrencisiyim. Doğal dil işlemenin alt alanını diğer alanlardan çok daha iyi biliyorum. Belki Lisp diğer alt alanlarda daha fazla kullanılır.

Lisp yapay zeka için kullanılır, çünkü sembollerle hesaplayan yazılımın uygulanmasını çok iyi destekler. Semboller, sembolik ifadeler ve bunlarla hesaplama Lisp'in merkezinde yer alır.

Sembollerle hesaplamak için tipik AI alanları şunlardır: bilgisayar cebiri, teorem kanıtlama, planlama sistemleri, tanı, yeniden yazma sistemleri, bilgi gösterimi ve akıl yürütme, mantık dilleri, makine çevirisi, uzman sistemler ve daha fazlası.

Bu nedenle, bu alanlardaki birçok ünlü AI uygulamasının Lisp'de yazılması şaşırtıcı değildir:

• İlk büyük bilgisayar cebir sistemi olarak Macsyma.
• ACL2, örneğin AMD tarafından kullanılan, yaygın olarak kullanılan bir teorem kanıtlayıcı olarak.
• ABD ordusu tarafından ilk Körfez savaşı sırasında kullanılan lojistik planlayıcısı olarak DART. Bu Lisp uygulamasının tek başına ABD'nin AI araştırmalarına yaptığı tüm yatırımlar için geri ödeme yaptığı söyleniyor.
• SPIKE, Hubble Uzay Teleskobu için planlama ve zamanlama uygulaması. Diğer birkaç büyük teleskop tarafından da kullanılır.
• CYC, en büyük yazılım sistemlerinden biri. İnsan sağduyu bilgisi alanında temsil ve muhakeme.
• Ticari olarak kullanılan ilk doğal dil çeviri sistemlerinden METAL.
• American Express 'Kredi Kartı işlemlerini kontrol eden Yetkili Asistan.

Bu alanlarda Lisp'te yazılmış binlerce başvuru vardır. Bunlar için çok yaygın olanı, sembolik işleme alanında özel yeteneklere ihtiyaç duymalarıdır. Bu alanlarda Lisp'in üstünde özel tercüman / derleyici bulunan özel diller uygulanmaktadır. Lisp, sembolik veriler ve programlar için temsiller oluşturmaya izin verir ve bu ifadeleri (matematik formülleri, mantık formülleri, planlar, ...) manipüle etmek için her türlü makineyi uygulayabilir.

(AI'da çok sayıda diğer genel amaçlı programlama dilinin de kullanıldığını unutmayın. Özellikle Lisp'in AI'de neden kullanıldığını yanıtlamaya çalıştım.)

Bunun bir nedeni, dili etki alanınıza özgü yapılarla genişletmenize ve etkili bir şekilde etki alanına özgü bir dil haline getirmenize izin vermesidir. Bu teknik, bitleri karıştırmaktan ziyade çözdüğünüz problem hakkında akıl yürütmenize izin verdiği için inanılmaz derecede güçlüdür .

Tahminime göre, fonksiyonel bir dil olarak kod ve veri arasında ayrım yapmıyor. İşlev tanımları ve işlev çağrıları da dahil olmak üzere her şey liste olarak ele alınabilir ve diğer herhangi bir veri parçası gibi değiştirilebilir.

Böylece, kendi kendini denetleyen, kendi kendini değiştiren kod kolayca yazılabilir.

Olası bir cevap, AI'nın çok zor problemlerin bir koleksiyonudur ve Lisp, sadece AI değil, zor problemleri çözmek için iyi bir dildir.

Bunun nedeni: makrolar, genel işlevler ve zengin içgözlem, özlü kod ve etki alanı soyutlamalarının kolay tanıtımına izin verir - bu, daha güçlü hale getirebileceğiniz bir dildir. Bu gereksiz birçok sorun için ve kendi maliyetleri ile birlikte gelir, ancak diğer sorunlar için herhangi bir ilerleme sağlamak için güç gereklidir.

Bunu sadece AI açısından düşünmenin yanlış olduğunu düşünüyorum. AI-kış gibi şeyler ve yaygın lisp üzerindeki ticari etkiler, neden AI için kullanıldığını soruyorsanız, şu anda neden sık kullanılmadığını değil ...

Her neyse, bunun nedeni AI kodunun çoğunun aslında araştırma kodu olmasıydı. Lisp, keşifsel programlama, zor algoritmalar uygulamak, kendini değiştiren ve sıklıkla değiştirilen kodlar için harika bir dildir. Başka bir deyişle, araştırma kodu için.

Bugün araştırma kodumun bazılarında (matematik, sinyal işleme) lisp kullanıyorum çünkü çoğu dilden daha verimli kod üretirken çoğu dilden daha esnek ve güçlü. Tipik olarak c ++ hızının +/- 2 faktörü içinde performans elde edebilirim, ancak işleri daha hızlı uygulayabilirim ve c ++, java, c # kullandığımdan çok daha fazla zamanımı alacak karmaşıklıkla başa çıkabilirim.

Bu konudan uzaklaşıyor. Ben AI kodu öncelikle bir süre ortak lisp yazılmış çünkü araştırma kodu için güçlü bir yaklaşım olduğunu düşünüyorum. Hala öyle; ancak `` AI '' algoritmaları daha iyi anlaşılıp keşfedildikçe, bunların bir kısmının öğretilmesi ve kullanılması çok daha kolaydı, bu yüzden lisans derslerinde yılın lezzet dillerinde ortaya çıktılar. Oradan, insanların halihazırda bildikleri, hangi kütüphanelerin mevcut olduğu ve büyük gruplar için neyin iyi çalıştığı konusu haline gelir.

Temel bir veri yapısı olarak listelerin esnekliğinin büyük bir neden olduğunu tahmin ediyorum.

o zaman, onları her türlü kompozit nesneye ve mesaj geçişleri ve polimorfizm gibi yeni şeylere dönüştürebilmek, onu tercih edilen dil haline getirdi; özellikle yapay zeka için değil, büyük, karmaşık görevler için. özellikle de kavramları denerken.

Bence haklısın: Lisp işleri hacklemek için kullanışlı bir araçtı. Bunun nedeni, program ve veri arasında fazla bir ayrım yapmadığıdır. Bu, bilgisayar korsanlarının aynı veri gibi işlevleri çok kolay bir şekilde manipüle etmesine izin verdi.

Ancak lisp, insanlar için, parantezleri ve veri ve program arasındaki ayrımsızlığı ile okumak oldukça zordur. Bugün, herhangi bir üretim AI kodu (veya belki de prototipleme) için lisp kullanmayacağım, ancak komut dosyası oluşturmak için python'u tercih ederim.

Dikkate alınması gereken başka bir şey de, dil içindeki / ile ilgili mevcut kütüphaneler / araçlardır. Lisp kütüphanelerini python kütüphaneleriyle karşılaştıracak bir konumda değilim, ama sanırım kütüphaneler ve açık kaynak, eskisinden çok daha önemli.

Bu yanıt lisp ve python arasındaki aşağıdaki karşılaştırmadan esinlenmiştir: http://amitp.blogspot.com/2007/04/lisp-vs-python-syntax.html

İşlevsel bir dil olan Lisp'in yinelemeli algoritmaları uygulamak için çok iyi bir seçim olduğunu duydum. Karar verme süreçleri (çapraz geçiş) ve sonuç (yaprak düğümü) göz önüne alındığında, bir ağacı izleyebilmeniz ve geri dönebilmeniz önemlidir.

Bu bana Lisp okuduğumuz üniversitedeki AI dersi sırasında söylendi.

Daha alaycı bir cevap “1980'lerde Japonya ve ABD arasında siyasi bir AI savaşını kaybettiği için” olabilir. Beşinci Nesil Bilgisayar Sistemi ölümünün Prolog üzerindeki etkisi hakkında spekülasyonlar yapan eğlenceli bir blog yazısı var .