推 wei115: 那時候的AI和現在的AI是兩個概念八 10/26 16:14
推 MoonCode: 你可以寫racket阿 網路上算很多資源了 10/26 16:14
→ wei115: 當時是符號邏輯為主流,現在是機器學習為主流 10/26 16:15
→ MoonCode: 也可以看看 peter norvig 的書 10/26 16:15
推 wei115: 然後lisp現在很多語言繼承了他的特性 沒像以前那樣不可取 10/26 16:16
→ wei115: 代 10/26 16:16
→ MoonCode: 就差 macro 了 10/26 16:17
推 sxy67230: 主要還是LISP錯過時機,加上python早期在資料撈取跟處理 10/26 19:07
→ sxy67230: 佔優勢加上第三方庫資源啦,不然Python其實執行速度沒 10/26 19:07
→ sxy67230: 什麼優勢,很多第三方ML Library也是底層用C改寫加速的 10/26 19:07
→ sxy67230: 。 10/26 19:07
噓 final01: 現在的AI大神都會這兩個語言~是要紅啥... 10/26 21:45
→ final01: 都不會才對 10/26 21:46
推 viper9709: 推一樓 10/26 22:31
→ DrTech: 如果你真的有去看這些語言,及背景,應該會知道這些語言的 10/26 23:51
→ DrTech: 目的,都是當初要做 rule-based, 邏輯推理用的。 10/26 23:51
→ DrTech: 現在又沒人在吹 Symbolic AI。 10/26 23:52
→ DrTech: 現在用 rule-based AI又不流行。 10/26 23:54
→ DrTech: 真的有系統性學 AI, 還是要去偶爾看Symbolic AI 系列啦。 10/26 23:56
→ DrTech: 有一定道理。 10/26 23:56
推 DrTech: 另外,當時程式語言設計,都是方便機器處理,閱讀性極差, 10/27 00:01
→ DrTech: 例如 Lisp,難以維護。現在都不流行,很炫技但是難以維護 10/27 00:01
→ DrTech: 的程式寫法了。 10/27 00:01
推 Bencrie: 有啊 ... emacs + scheme 10/27 21:21