Стоит ли изучать Lisp сегодня в особом контексте машинного обучения? [закрыто]

8

Изначально Лисп создавался как практическая математическая нотация для компьютерных программ, на которую повлияла нотация лямбда-исчисления Алонзо Черча. Согласно Википедии, он быстро стал любимым языком программирования для исследований искусственного интеллекта (ИИ).

Если Лисп все еще используется в ИИ, то стоит ли его изучать, особенно в контексте машинного обучения и глубокого обучения?

Махешвар Лигаде
источник
1
Все языки имеют свои преимущества. LISP имеет много преимуществ, которые все еще делают его пригодным для использования в AI. Эта ссылка поможет.
Ugnes
Этот вопрос / ответы будет хорошим местом для поиска.
Ugnes
Пожалуйста, в следующий раз задайте вопрос, на который можно ответить более объективно. Спрашивать, стоит ли что-то изучать, приведет к мнению. Лучше всего сформулировать это так: «Каковы преимущества использования Lisp для этой задачи X?». Имейте это в виду в следующий раз!
nbro

Ответы:

4

LISP был популярен потому, что в прежние времена ИИ из-за функционального синтаксиса, который хорошо работал с парадигмой GOFAI того времени.

В настоящее время большинство исследователей отказались от классической вычислительной теории мышления (читай: язык мышления ) и, таким образом, также от парадигмы GOFAI, с которой она связана.

LISP - это не то, что вы хотите изучать, если хотите заняться нейронными сетями, но философские знания по-прежнему важно знать.

кс сайз 'кс сайз'
источник
4

ИИ - это очень разнообразная область исследований, технологий и науки, поэтому многие компьютерные технологии и языки программирования используются в различных проектах, связанных с ИИ.

Большинство последних разработок и прорывов происходят в машинном обучении, в областях глубокого обучения, где наиболее широко используемым языком программирования является Python. Причина в том, что основные структуры глубокого обучения (см. Tensorflow, Theano, Keras, Neon, Caffe) имеют интерфейсы Python. LISP на самом деле не используется в этих областях, однако в Clojure реализованы некоторые рамки глубокого обучения (например, Cortex от Thinktopic).

LISP был языком выбора для других видов проектов ИИ, в основном для обработки естественного языка (см. SHRDLU, Cyc).

akopacsi
источник
Hylang - это совместимый с питоном lisp. Вы , возможно , может использовать это для AI github.com/hylang/hy
Dheeraj Bhaskar