私は現在、エキスパート システム、emacs lisp に手を出し、人工知能について読んでいます。従来、人工知能は LISP に関連付けられ、エキスパート システムは CLIPS に関連付けられていました。しかし、計算科学の分野で Python が使われていることに気づきました。人工知能と機械学習の分野はどうですか? それはまだLISPに支配されていますか？Python は AI でどのくらい使用されていますか? 研究で使用されている新しい関数型言語、たとえば clojure はありますか?
エキスパート システムの分野で、現在最も使用されている/人気のあるシェルはどれですか? あなたが知っている興味深い開発言語はありますか?
人工知能と機械学習の分野はどうですか?
それは、AI のどの領域かによって異なります。
それはまだLISPに支配されていますか？
まったくありません - ここ数年で突然復活した場合を除きます.
Python は AI でどのくらい使用されていますか? 研究で使用されている新しい関数型言語、たとえば clojure はありますか?
人々は、自分のドメインに適した言語であれば何でも使用します。また、ライブラリが利用できることも考慮する必要があります。データ マイニング タスクを実行している場合は、Weka をダウンロードして Java を使用することもできます。または、構造化された XML メッセージの送信を伴うエージェント理論の研究を行っている場合は、お気に入りの XML パーサーが使用している言語を使用していることに気付くかもしれません。または、高性能のバックギャモン プログラムを作成している場合は、C/ を使い続けるかもしれません。 C++ を使用し、既存の評価関数を使用します (gnubackgammon を使用した調査で行ったように)。
エキスパート システムの分野で、現在最も使用されている/人気のあるシェルはどれですか? あなたが知っている興味深い開発言語はありますか?
エキスパート システムは、もはやそれほど大流行していません。調査が進むにつれて、手動の TLC が多すぎる脆弱なシステムであることが判明しました。がんを発見したり、クレジット カードの資格を取得したりしようとする場合は、ベイジアン ネットワークなどの ML システムを使用することをお勧めします。
基礎となるアルゴリズムはプラットフォームに依存しないため、ほとんどの AI 教科書はかなりプラットフォームに依存しないことがわかると思います。
免責事項: 私はただの愛好家であり、現時点では AI について私よりもよく知っているかもしれませんが、私の調査によると...
MIT の Python ルール - そこで行われる作業は Python で行われます。
Prolog、Erlang、Scala、Java、Ruby : これらもすべて Web 上に登場します。
C/C++ : 非常に高速に多数の計算処理を実行するには、常に何かが必要だからです。
Lisp が AI に関連付けられている理由は、AI が本当に新しい頃、AI を実行する人がそれほど多くなく、当時の他の言語は適切ではなかったからです。現在、AI 分野にはさらに多くの多様性があり、ほとんどの言語は少なくとも70 年代スタイルの LISP に追いついています。したがって、支配的な言語はありません。
AI に興味がある場合は、言語を気にするのをやめて、技術を学び始めてください。言語は問いません。
雑記：
私はインディアナ大学で計算言語学 (機械学習技術をよく使用する AI の分野) を研究していますが、IU では Python がプロトタイプの最も一般的な選択肢です。しかし、圧倒的にそうではありません。全体として、計算言語学には研究用の支配的な言語はありません。これらの言語は高速で移植性があるため、多くのソフトウェアが Java および C/C++ でリリースされています。(これを入力している間、バックグラウンドでJava ベースのパーサーをいくつか 実行しています。)
Common Lisp をまだ使用しているグループを 1 つまたは 2 つだけ知っています。Clojure を使って AI 研究を行っている人は聞いたことがありませんが、その可能性は十分にあります。他の新しい関数型言語に関しては、F# は Microsoft によって AI 風の開発に使用されていますが、必ずしも研究ではありません。私は個人的に多くのことに Haskell を使用していますが、私の知る限り、Haskell は一般的な選択ではありません。