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自从我 3 年前上过人工智能类(class)以来。我显然足够熟练来问这个问题......开玩笑开玩笑;)
但说真的，是什么让这些语言在人工智能中如此受欢迎？研究。尽管 A.I.研究是“古老的”……它可能是过去 5-10 年中最长的研究方式……似乎…… 是因为这些语言在某种程度上是围绕 A.I. 的概念“设计”的吗？ ，或者只是我们现在没有更好的东西可以使用？
我问这个是因为我一直觉得它很有趣，我只是有点好奇。如果我完全错了并且他们使用不同的语言，我很想知道他们都使用什么。我的意思是我可以理解 prolog，尤其是感知/命题逻辑和模糊逻辑。但我不明白“为什么”我们会使用 Lisp……甚至还有什么 A.I.研究人员会用来做机器学习等。
有关该主题的任何文章/书籍也很有帮助:)
最佳答案
这个问题已经针对 Lisp 得到了回答，所以我只对 Prolog 发表评论。
Prolog 是为两件事而设计的:自然语言处理和逻辑推理。在GOFAI 1970 年代初期的范式，当 Prolog 被发明时，这意味着:
Prolog 在这方面非常擅长，并用于 ISS正是为了这样的任务。尽管这种方法名誉扫地，因为
直到最近，NLP 研究人员才开发出一些实用的组合符号统计方法，sometimes using Prolog .世界其他地方使用 Java、C++ 或 Python，您可以更轻松地找到它们的库、工具和非博士程序员。事实上，I/O 和算术在 Prolog 中很笨重，这无助于它被接受。
Prolog 现在主要局限于涉及 NLP 和约束推理的特定领域应用程序，它似乎在这些领域表现相当不错。尽管如此，很少有软件公司会宣传“基于 Prolog 技术”，因为该语言因未能兑现“让 AI 变得简单”的 promise 而名声扫地。
(我想补充一点，我是 Prolog 的忠实粉丝，但即使我只用它来制作原型(prototype)。)
关于用于人工智能的 Lisp 和 Prolog？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/5224524/