Из Википедии, бесплатной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску
Часть серии по
Искусственный интеллект
Основные цели
Подходы
Философия
История
Технология
Глоссарий

Исследователи искусственного интеллекта разработали несколько специализированных языков программирования для искусственного интеллекта :

Языки [ править ]

  • AIML ( что означает "Искусственный интеллект Markup Language") [1] является XML диалект [2] для использования с ЭЛИС - типа виртуального собеседником .
  • IPL [3] был первым языком, разработанным для искусственного интеллекта. Он включает в себя функции, предназначенные для поддержки программ, которые могут выполнять общие задачи, такие как списки, ассоциации, схемы (фреймы), динамическое распределение памяти, типы данных, рекурсия, ассоциативный поиск, функции в качестве аргументов, генераторы (потоки) и совместная многозадачность.
  • Лисп [4] - это практическая математическая нотация для компьютерных программ, основанная на лямбда-исчислении . Связанные списки - одна из основных структур данных языка Lisp, а исходный код Lisp сам состоит из списков. В результате программы на Лиспе могут манипулировать исходным кодом как структурой данных, создавая макросистемы , которые позволяют программистам создавать новый синтаксис или даже новые предметно-ориентированные языки программирования, встроенные в Лисп. Сегодня используется множество диалектов Лиспа, среди которых Common Lisp , Scheme и Clojure .
  • Smalltalk широко используется для моделирования, нейронных сетей, машинного обучения и генетических алгоритмов. Он реализует наиболее чистую и элегантную форму объектно-ориентированного программирования с использованием передачи сообщений.
  • Пролог [5] [6] - это декларативный язык, на котором программы выражаются в терминах отношений, а выполнение происходит путем выполнения запросов по этим отношениям. Пролог особенно полезен для символьных рассуждений, приложений анализа баз данных и языка. Пролог сегодня широко используется в искусственном интеллекте.
  • STRIPS - это язык для выражения примеров задач автоматического планирования . Он выражает начальное состояние, целевые состояния и набор действий. Для каждого действия указываются предварительные условия (что должно быть установлено перед выполнением действия) и постусловия (что устанавливается после выполнения действия).
  • Планировщик - это гибрид процедурного и логического языков. Он дает процедурную интерпретацию логическим предложениям, где импликации интерпретируются с помощью логических выводов.
  • POP-11 - это рефлексивный , инкрементально компилируемый язык программирования со многими функциями интерпретируемого языка . Это является основным языком Poplog программирования среды разработана первоначально в Университете Сассекса , и в последнее время в Школе компьютерных наук в Университете Бирмингема , какие хосты веб - сайте Poplog , он часто используется для введения символических методов программирования для программистов более обычные языки, такие как Pascal , которые считают синтаксис POP более знакомым, чем Lisp. Одной из особенностей POP-11 является то, что он поддерживает первоклассные функции .
  • R широко используется в искусственном интеллекте нового стиля, включая статистические вычисления, численный анализ, использование байесовского вывода, нейронные сети и в целом машинное обучение . В таких областях, как финансы, биология, социология или медицина, он считается одним из основных стандартных языков. Он предлагает несколько парадигм программирования, таких как векторные вычисления, функциональное программирование и объектно-ориентированное программирование. Он поддерживает глубокие библиотеки обучения , как MXNet , Keras или TensorFlow .
  • Python широко используется для искусственного интеллекта с пакетами для нескольких приложений, включая общий ИИ, машинное обучение , обработку естественного языка и нейронные сети . [7] Машинное обучение - это применение ИИ для разработки программ, выполняющих работу, похожую на человеческую, и отображающих человеческие навыки. И искусственный интеллект, и машинное обучение тесно связаны и сегодня широко используются. [8]
  • Haskell также является очень хорошим языком программирования для ИИ. Ленивое вычисление и монады списков и LogicT упрощают выражение недетерминированных алгоритмов, что часто бывает. Бесконечные структуры данных отлично подходят для деревьев поиска. Возможности языка позволяют композиционно выражать алгоритмы. Единственный недостаток - сначала работать с графиками немного сложнее из-за чистоты.
  • Wolfram Language включает в себя широкий спектр интегрированных возможностей машинного обучения, от высокоавтоматизированных функций, таких как прогнозирование и классификация, до функций, основанных на конкретных методах и диагностике. Функции работают со многими типами данных, включая числовые, категориальные, временные, текстовые и графические. [9]
  • C ++ (с 2011 г.)
  • MATLAB
  • Perl
  • Julia (язык программирования) , например, для машинного обучения с использованием собственных или неродных библиотек.

См. Также [ править ]

  • Глоссарий искусственного интеллекта
  • Список языков программирования ограничений
  • Список систем компьютерной алгебры
  • Список языков логического программирования
  • Список языков представления знаний
  • Язык программирования пятого поколения

Заметки [ править ]

  1. ^ в соответствии с (вводной страницей) репозитория AIML, заархивированного 14 апреля 2015 г.на Wayback Machine на nlp-adicing.com
  2. ^ См. «Введение» AIML (веб-страницу). Архивировано 29 октября 2013 г. на Wayback Machine на сайте www.alicebot.org.
  3. ^ Кревьер 1993 , стр. 46-48
  4. ^ Лисп :
    • Luger & Stubblefield 2004 , стр. 723–821.
    • Crevier 1993 , стр. 59–62,
    • Рассел и Норвиг 2003 , стр. 18
  5. ^ История логического программирования:
    • Кревье, 1993 , стр. 190–196.
  6. ^ Пролог :
    • Poole, Mackworth & Goebel 1998 , стр. 477–491,
    • Люгер и Стаблфилд 2004 , стр. 641–676, 575–581
  7. ^ Python для искусственного интеллекта. Архивировано 1 ноября 2012 г. на сайте Wayback Machine Python Wiki 2015.
  8. ↑ Мэтью Лопес (11 января 2021 г.). «10 основных причин, почему Python хорош для искусственного интеллекта» .
  9. ^ Язык Wolfram Language

Ссылки [ править ]

Основные учебники по ИИ [ править ]

См. Также обзор учебников по ИИ.
  • Люгер, Джордж ; Стаблфилд, Уильям (2004), Искусственный интеллект: структуры и стратегии для решения сложных проблем (5-е изд.), The Benjamin / Cummings Publishing Company, Inc., ISBN 0-8053-4780-1
  • Нильссон, Нильс (1998), Искусственный интеллект: новый синтез , издательство Morgan Kaufmann, ISBN 978-1-55860-467-4
  • Рассел, Стюарт Дж .; Норвиг, Питер (2003), Искусственный интеллект: современный подход (2-е изд.), Верхняя река Сэдл, Нью-Джерси: Prentice Hall, ISBN 0-13-790395-2
  • Пул, Дэвид ; Макворт, Алан ; Гобель, Рэнди (1998), Вычислительный интеллект: логический подход , Нью-Йорк: Oxford University Press, ISBN 0-19-510270-3
  • Уинстон, Патрик Генри (1984), искусственный интеллект , чтение, Массачусетс: Аддисон-Уэсли, ISBN 0-201-08259-4

История ИИ [ править ]

  • Кревье, Даниэль (1993), AI: Бурный поиск искусственного интеллекта , Нью-Йорк, Нью-Йорк: BasicBooks, ISBN 0-465-02997-3 
  • МакКордак, Памела (2004), Машины, которые думают (2-е изд.), Натик, Массачусетс: AK Peters, Ltd., ISBN 1-56881-205-1