我目前正在涉足专家系统、emacs lisp，并阅读有关人工智能的信息。传统上，人工智能与 LISP 和专家系统与 CLIPS 相关联。但是，我注意到在计算科学中使用了多少 Python。人工智能和机器学习领域呢？还是被LISP主宰了吗？人工智能中使用了多少python？是否有任何较新的函数式语言（例如 clojure）被用于研究？
在专家系统领域，哪些 shell 是当今最常用/流行的？你知道语言方面有什么有趣的发展吗？
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人工智能和机器学习领域呢？
这取决于人工智能的哪个领域。
还是被LISP主宰了吗？
一点也不——除非它在过去几年突然复苏。
人工智能中使用了多少python？是否有任何较新的函数式语言（例如 clojure）被用于研究？
人们将使用适合其领域的任何语言。您还必须考虑库的可用性——如果您正在执行一些数据挖掘任务，您可能会下载 Weka 并使用 Java。或者，如果您正在进行一些涉及发送结构化 XML 消息的代理理论研究，您可能会发现自己使用的是您最喜欢的 XML 解析器所使用的任何语言。或者，如果您正在构建一个高性能双陆棋程序，您可能会坚持使用 C/ C++ 并使用现有的评估函数（就像我使用 gnubackgammon 进行的研究一样）。
在专家系统领域，哪些 shell 是当今最常用/流行的？你知道语言方面有什么有趣的发展吗？
专家系统真的不再那么流行了。随着研究的进行，他们被发现是需要太多手动 TLC 的脆弱系统。如果您要尝试检测癌症，或者使某人有资格获得信用卡，那么您最好使用一些 ML 系统，例如贝叶斯网络。
我认为您会发现大多数 AI 教科书都与平台无关，因为底层算法与平台无关。
于 2010-02-11T19:49:44.413 回答
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免责声明：我只是一个爱好者，目前你可能比我更了解人工智能，但我的研究告诉我......
麻省理工学院的 Python 规则 - 所以在那里完成的工作是用 Python 完成的。
Prolog、Erlang、Scala、Java、Ruby：所有这些也出现在网络上。
C/C++：因为你总是需要一些东西来非常快速地进行大量的数字运算。
于 2010-02-11T19:40:09.737 回答
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Lisp 与 AI 相关联的原因是，当 AI 刚刚起步时，没有那么多人在做它，而且当时的其他语言也不合适。现在 AI 领域的种类更多了，大多数语言至少赶上了 70 年代风格的 LISP。所以没有一种占主导地位的语言。
如果您对 AI 感兴趣，请停止担心语言并开始学习技术。语言无所谓。
杂项说明：
我在印第安纳大学学习计算语言学（这是一个经常使用机器学习技术的 AI 领域），Python 是 IU 最流行的原型选择。但并非如此。总体而言，计算语言学没有任何主要的研究语言。许多软件以 Java 和 C/C++ 发布，因为这些语言速度快且可移植。（当我输入这个时，我在后台运行了几个基于 Java 的解析器。）
我只知道一两个小组仍在使用 Common Lisp。我还没有听说有人用 Clojure 进行 AI 研究，但很有可能。至于其他新的函数式语言，微软使用 F# 来开发 AI 类的东西，但不一定是研究。我个人在很多事情上都使用 Haskell，但据我所知，这不是一个常见的选择。
于 2010-02-11T21:20:03.757 回答