저는 현재 전문가 시스템, emacs lisp 및 인공 지능에 대해 읽고 있습니다. 전통적으로 인공 지능은 LISP 및 전문가 시스템과 관련이 있습니다. 그러나, 저는 계산 과학에서 파이썬이 얼마나 사용되고 있는지를 알고 있습니다. 인공 지능과 기계 학습 분야는 어떻습니까? LISP가 여전히 지배적인가? AI에서 파이썬이 얼마나 사용되고 있습니까? 새로운 기능 언어 중 하나가 예를 들어, 연구에 사용되고 있습니까?오늘 AI 연구에서 사용되는 언어는 무엇입니까?
전문가 시스템 분야에서 가장 많이 사용되거나 인기가있는 것은 무엇입니까? 거기에 당신이 아는 어떤 현명한 개발 언어 현명한가 있습니까?
인공 지능 및 기계 학습의 영역은 무엇입니까 ?
이것은 AI의 영역에 따라 다릅니다.
여전히 LISP가 지배적인가요?
갑자기 지난 몇 년 동안 재기가 발생하지 않는 한.
인공 지능에서 파이썬이 얼마나 사용되고 있습니까? 은 새로운 기능의 언어 중 하나이며, 예를 들어 클로저는 이 연구에 사용됩니까?
사람들은 자신의 도메인에 적합한 언어를 사용합니다. 또한 라이브러리의 가용성을 고려해야합니다. 데이터 마이닝 작업을 수행하는 경우 Weka를 다운로드하고 Java를 사용할 수 있습니다. 또는 구조화 된 XML 메시지를 보내는 것과 관련된 에이전트 이론 연구를 수행하는 경우 자주 사용하는 XML 구문 분석기가 사용하는 언어를 사용하여 스스로를 찾을 수 있습니다. 고성능 주사위 놀이 프로그램을 작성하는 경우 C/C++을 사용하고 기존 평가 함수를 사용합니다 (gnubackgammon을 사용하여 연구 한 것처럼).
전문가 시스템의 영역에서 셸이 가장 많이 사용되거나 인기가 있습니까? 당신이 알고있는 언어가 현명합니까?
전문가 시스템은 실제로 더 이상 분노가 아닙니다. 연구가 진행됨에 따라 너무 많은 수작업 TLC가 필요한 부서지기 쉬운 시스템으로 판명되었습니다. 암을 찾으려고하거나 누군가를 신용 카드로 사용할 자격을 얻으려면 Bayesian Network와 같은 ML 시스템을 사용하는 것이 좋습니다.
내 생각에 대부분의 인공 지능 교과서는 플랫폼에 무관심합니다. 근본적인 알고리즘은 플랫폼에 좌우되지 않기 때문입니다.
면책 조항 : 나는 그냥 매니아입니다, 당신은 순간에 AI에 대해 나보다 더 알 수 있지만 내 연구 날 그에게 말했다있다 ...
파이썬 규칙을 MIT에서 - 그래서 작업이 수행 파이썬으로 완성됩니다.
Prolog, Erlang, Scala, Java, Ruby : 모두 웹에 올라온다.
C/C++ : 당신이 항상 정말 많은 숫자를 처리 할 무언가가 필요하기 때문입니다.
Lisp가 AI와 관련되는 이유는 AI가 실제로 새로운 것일 때 많은 사람들이 그것을하지 않았고 그날의 다른 언어가 적절하지 않았기 때문입니다. 지금 AI 분야에는 훨씬 더 다양성이 있으며, 대부분의 언어는 이상이고,은 70 년대 스타일의 LISP를 따라 잡았습니다. 그래서 지배적 인 언어는 없습니다.
의 경우 AI에 관심이있는 사람은이므로 언어에 대해 걱정하지 말고 학습 기술을 시작하십시오. 언어는 중요하지 않습니다.
기타 사항 :
나는 인디애나 대학 (종종 기계 학습 기술을 사용하여 AI의 영역 인) 전산 언어학을 공부에 오전, 파이썬이 IU에서 프로토 타입의 가장 인기있는 선택입니다. 그러나 그렇게 압도적으로 아닙니다. 전반적으로, 전산 언어학은 연구에 대한 지배적 인 언어를 갖고 있지 않습니다. Java 및 C/C++에서는 많은 언어가 지원되므로 신속하고 이식성이 뛰어납니다. (나는 이걸 입력 할 때 couple ofJava-based parsers을 백그라운드에서 실행 중입니다.)
Common Lisp을 사용하는 하나 또는 두 개의 그룹 만 알고 있습니다. 나는 Clojure로 인공 지능 연구를하는 사람은 누구도 들어 본 적이 없다. 다른 새로운 기능 언어에 관해서는, F #은 AI에 익숙한 것들을 개발하기 위해 Microsoft에서 사용하지만 반드시 연구 할 필요는 없습니다. 나는 개인적으로 많은 것들을 위해 하스켈을 사용하지만, 내가 아는 한 일반적인 선택이 아니다.
Prolog는 여전히 AI 강사가 2006 년에 은퇴 할 때까지 Griffith Uni에서 가르쳐졌고, 신은 그의 영혼을 안심시킵니다. AI가 지금 모두 가르쳤다 고 생각하지 마십시오. – glasnt
연구를하지는 않지만 스칼라에서 AI를 적용하고 있습니다. 언어가 상당히 작고, 빠른 JVM 코드로 컴파일되고, 내부 DSL을 지원하고, 광대하고 광대 한 Java 생태계를 활용할 수 있기 때문에 좋습니다. 스칼라는 외부 DSL을위한 훌륭한 언어이기도하다. 필자는 지식 표현에 사용할 수있는 기본 LISP 및 Python과 유사한 인터프리터를 작성했습니다. – TechNeilogy