語(yǔ)言進(jìn)步推動(dòng)人工智能發(fā)展

作者：M. Tim Jones

早期的AI主要用在運(yùn)行原始Lisp運(yùn)算的專(zhuān)用硬件上，由Lisp（LISt處理器）編程語(yǔ)言提供支持。Lisp是最早的語(yǔ)言之一，在處理項(xiàng)目列表方面非常高效。隨后通用機(jī)器變得流行，編程模型也跟著流行起來(lái)。但是，隨著機(jī)器學(xué)習(xí)（特別是深度學(xué)習(xí)）的重新興起，新的方法和工具包又優(yōu)化了這些數(shù)據(jù)流。本文將探討機(jī)器學(xué)習(xí)與軟件平臺(tái)的融合。

早期的AI歷程

人工智能與Lisp不可避免地交織在一起，因?yàn)樗鼈兪怯赏粋€(gè)人提出來(lái)的，他就是約翰·麥卡錫 (1927-2011)。人工智能的最早形式比今天占主導(dǎo)地位的數(shù)字方法更看重搜索和符號(hào)處理。Lisp能簡(jiǎn)單自然地表示復(fù)雜數(shù)據(jù)，并且其對(duì)遞歸的使用（用于迭代和搜索）使其非常適合解決當(dāng)時(shí)的很多問(wèn)題。通過(guò)其交互式解釋器（即REPL或讀入-求值-打印-循環(huán)），Lisp使探索性編程變得更加容易，這非常適合用于解決尚未完全理解的問(wèn)題。

但是Lisp的優(yōu)勢(shì)也是它最大的缺點(diǎn)，它的函數(shù)編程風(fēng)格很難，同時(shí)為新的編程語(yǔ)言范式打開(kāi)了大門(mén)。而且，盡管如今仍在使用函數(shù)編程，但更常見(jiàn)的是命令式、面向?qū)ο蠛投喾独Z(yǔ)言。

現(xiàn)代AI語(yǔ)言

雖然可以使用任意編程語(yǔ)言來(lái)開(kāi)發(fā)AI應(yīng)用程序，但其中也有優(yōu)劣之分。無(wú)論是語(yǔ)言本身還是語(yǔ)言支持，某些語(yǔ)言都大大簡(jiǎn)化了AI開(kāi)發(fā)。

邏輯編程

1972年引入的Prolog語(yǔ)言以一階邏輯為基礎(chǔ)，其程序由事實(shí)和規(guī)則定義。程序可接受查詢(xún)，以便將規(guī)則應(yīng)用于事實(shí)并產(chǎn)生結(jié)果。目前，Prolog仍然廣泛使用于專(zhuān)家系統(tǒng)、自動(dòng)規(guī)劃系統(tǒng)等應(yīng)用中。Prolog最初設(shè)計(jì)用于自然語(yǔ)言處理，目前仍在這方面有所應(yīng)用。

通用語(yǔ)言

在引入Prolog二十年后，出現(xiàn)了一種名叫Python的通用語(yǔ)言，其設(shè)計(jì)的核心是代碼可讀性。盡管早期引起人們興趣的是Python作為用于編程教學(xué)的教育語(yǔ)言，但現(xiàn)在它已成為各個(gè)領(lǐng)域廣泛使用的語(yǔ)言，其中就包括人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)。Python的主要優(yōu)點(diǎn)之一是其龐大的庫(kù)集和工具包，有了這些庫(kù)集和工具包，構(gòu)建應(yīng)用程序更加簡(jiǎn)便。例如，在構(gòu)建深度學(xué)習(xí)應(yīng)用程序時(shí)，Python可與TensorFlow開(kāi)源工具包配套使用。在希望部署深度學(xué)習(xí)，而又不想開(kāi)發(fā)所需的詳細(xì)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)時(shí)，這就非常有優(yōu)勢(shì)。

統(tǒng)計(jì)計(jì)算

R語(yǔ)言使用了類(lèi)似的模型，它既是一種語(yǔ)言，又是一種使用圖形表示進(jìn)行統(tǒng)計(jì)計(jì)算的環(huán)境。R是一種高度可擴(kuò)展語(yǔ)言，可通過(guò)軟件包集成進(jìn)行擴(kuò)展。軟件包可匯集某個(gè)具體應(yīng)用程序的功能和數(shù)據(jù)，然后將這些功能和數(shù)據(jù)用于統(tǒng)計(jì)函數(shù)等R程序或整個(gè)深度學(xué)習(xí)工具包。截至2020年，已有超過(guò)1.5萬(wàn)個(gè)數(shù)據(jù)包可供R語(yǔ)言使用。

新函數(shù)方法

盡管Lisp在當(dāng)今機(jī)器學(xué)習(xí)中主要充當(dāng)注腳，但它的函數(shù)根已經(jīng)催生了遵循該范例的新語(yǔ)言。Haskell語(yǔ)言是一種純函數(shù)語(yǔ)言，具有強(qiáng)大的類(lèi)型系統(tǒng)，這種系統(tǒng)可產(chǎn)生更安全的代碼；在考慮機(jī)器學(xué)習(xí)和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備爆炸式增長(zhǎng)時(shí)，這是一個(gè)非常有用的特性。Haskell盡管缺少適用于Python和R的廣泛庫(kù)集，但它包含用于機(jī)器學(xué)習(xí)工具包的綁定，因此能夠輕松構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序。

工具包

在開(kāi)發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序的過(guò)程中，隨著語(yǔ)言的發(fā)展，工具包和庫(kù)也在發(fā)展。這些工具包（例如TensorFlow）為語(yǔ)言提供了構(gòu)建復(fù)雜機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序的能力，而無(wú)需從頭構(gòu)建這些功能。TensorFlow提供了與Python、Haskell和R等多種語(yǔ)言的接口，便于構(gòu)建和部署深度學(xué)習(xí)應(yīng)用程序。

總結(jié)

AI概念及其數(shù)字后代機(jī)器學(xué)習(xí)的形成，推動(dòng)了語(yǔ)言與工具包的共同發(fā)展。語(yǔ)言提供用于構(gòu)建各種應(yīng)用程序的通用功能，而工具包則通過(guò)特定的機(jī)器學(xué)習(xí)能力來(lái)擴(kuò)展這些語(yǔ)言。

M. Tim Jones是一位經(jīng)驗(yàn)豐富的嵌入式固件架構(gòu)師，擁有超過(guò)30年的架構(gòu)師和開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)，撰寫(xiě)過(guò)有關(guān)軟件和固件開(kāi)發(fā)的多本數(shù)據(jù)和多篇文章，其工程背景涵蓋從地球同步航天器的內(nèi)核開(kāi)發(fā)到嵌入式系統(tǒng)的架構(gòu)和協(xié)議開(kāi)發(fā)等諸多領(lǐng)域。