Ainda vale a pena aprender hoje o Lisp no contexto particular do aprendizado de máquina? [fechadas]

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O Lisp foi criado originalmente como uma notação matemática prática para programas de computador, influenciada pela notação do cálculo lambda da Igreja de Alonzo. Ele rapidamente se tornou a linguagem de programação preferida para pesquisas de inteligência artificial (IA), de acordo com a Wikipedia.

Se o Lisp ainda é usado em IA, vale a pena aprendê-lo, principalmente no contexto de aprendizado de máquina e aprendizado profundo?

Ligade de Maheshwar
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Todos os idiomas têm suas vantagens. O LISP tem muitas vantagens, o que ainda o torna bom para uso em IA. Este link vai ajudar.
Ugnes
Esta pergunta / respostas será um bom lugar para procurar.
Ugnes
Por favor, da próxima vez, faça uma pergunta que possa ser respondida de maneira mais objetiva. Perguntar se algo "vale a pena aprender" levará a opiniões. Uma maneira melhor de escrever isso seria "Quais são os profissionais de usar o Lisp para esta tarefa X?". Tenha isso em mente na próxima vez!
nbro

Respostas:

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O LISP era popular porque antigamente, devido à sintaxe funcional, que funcionava bem com o paradigma GOFAI da época.

Atualmente, a maioria dos pesquisadores desistiu da teoria computacional clássica da mente (leia-se: linguagem do pensamento ) e, portanto, também do paradigma GOFAI ao qual ela se associa.

O LISP não é o que você deseja aprender se deseja fazer coisas sobre redes neurais, mas ainda é importante saber o contexto filosófico.

kc sayz 'kc sayz'
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A IA é um campo muito diversificado de pesquisa, tecnologia e ciência; muitas tecnologias de computador e linguagens de programação são usadas em vários projetos relacionados à IA.

A maioria dos desenvolvimentos e avanços recentes está acontecendo nas áreas de aprendizado de máquina e aprendizado profundo, onde a linguagem de programação mais usada é o Python. O motivo é que as principais estruturas de aprendizado profundo (consulte Tensorflow, Theano, Keras, neon, Caffe) têm interfaces Python. O LISP não é realmente usado nessas áreas, no entanto, você pode encontrar algumas estruturas de aprendizado profundo (por exemplo, Cortex by Thinktopic) implementadas no Clojure.

O LISP era o idioma de escolha para outros tipos de projetos de IA, principalmente para processamento de linguagem natural (consulte SHRDLU, Cyc).

akopacsi
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Hylang é um lisp compatível com python. Você pode, talvez, usar isso para AI github.com/hylang/hy
Dheeraj Bhaskar