উত্তর:
সামগ্রিকভাবে, উত্তরটি হ'ল না, তবে বর্তমান উপমাগুলি এলআইএসপির কাছে অনেক ণী। আজকাল যে ভাষাটি সবচেয়ে বেশি ব্যবহৃত হয় তা অজগর।
প্রাসঙ্গিক উত্তর:
এলআইএসপি অনেকগুলি গুরুত্বপূর্ণ ধারণাগুলির সূচনা করেছিল যা আমরা এখন ফাংশনাল প্রোগ্রামিং বলে থাকি যার মধ্যে একটি গুরুত্বপূর্ণ আকর্ষণ ছিল প্রোগ্রামগুলি গণিতের কতটা কাছাকাছি ছিল। এর মধ্যে অনেকগুলি বৈশিষ্ট্য তখন থেকে আধুনিক ভাষায় সংহত করা হয়েছে ( উইকিপিডিয়া পৃষ্ঠাটি দেখুন))। এলআইএসপি খুব অভিব্যক্তিপূর্ণ: এর খুব কম বাক্য গঠন রয়েছে (কেবলমাত্র তালিকা এবং তাদের উপর কিছু প্রাথমিক ক্রিয়াকলাপ) তবে আপনি সংক্ষিপ্ত সংক্ষিপ্ত প্রোগ্রাম লিখতে পারেন যা জটিল ধারণাগুলির প্রতিনিধিত্ব করে। এটি নতুনদের অবাক করে এবং এআইয়ের ভাষা হিসাবে এটি বিক্রি করে দেয়। তবে এটি সাধারণভাবে প্রোগ্রামগুলির সম্পত্তি। সংক্ষিপ্ত প্রোগ্রামগুলি জটিল ধারণার প্রতিনিধিত্ব করতে পারে। আপনি যখন এলআইএসপি-তে শক্তিশালী কোড লিখতে পারেন তবে যে কোনও শিক্ষানবিশ আপনাকে বলবে যে অন্য কারও এলআইএসপি কোড পড়া বা আপনার নিজের এলআইএসপি কোডটি ডিবাগ করা খুব কঠিন। প্রথমদিকে, কার্যকরী প্রোগ্রামিংয়ের সাথে পারফরম্যান্সের বিবেচনাও ছিল এবং এটি সি এর মতো নিম্ন স্তরের অপরিহার্য ভাষাগুলির দ্বারা প্রতিস্থাপনের পক্ষে নেমে আসে (উদাহরণস্বরূপ, ফাংশনাল প্রোগ্রামিংয়ের প্রয়োজন হয় যে কোনও বস্তু কখনও পরিবর্তন করা যায় না ("রূপান্তরিত"), তাই প্রতিটি অপারেশন প্রয়োজন একটি নতুন অবজেক্ট তৈরি করা উচিত good এটি অযাচিত পেতে পারে)। আজ, আমরা শিখেছি যে ভাল কোড এবং অজগর, রুবি এবং স্কালা উভয় সমর্থন করে আধুনিক ভাষাগুলি লেখার জন্য কার্যকরী এবং অপরিহার্য প্রোগ্রামিংয়ের মিশ্রণ প্রয়োজন। এই মুহুর্তে, এবং এটি আমার মতামত, পাইথনের চেয়ে এলআইএসপি পছন্দ করার কোনও কারণ নেই।
বিশেষজ্ঞের সিস্টেমগুলির (৮০ এর দশকে) মত পূর্ববর্তী পদ্ধতির বিপরীতে যেখানে এআই অনুসরণ করার নিয়ম লিখেছিলেন সেখানে এআইয়ের দৃষ্টান্তটি বর্তমানে সর্বাধিক দৃষ্টি আকর্ষণ করে তা হ'ল মেশিন লার্নিং, যেখানে আমরা তথ্য থেকে শিখি। পাইথন বর্তমানে মেশিন লার্নিংয়ের জন্য সর্বাধিক ব্যবহৃত ভাষা এবং এর অনেক লাইব্রেরি রয়েছে, যেমন টেনসরফ্লো এবং পাইটরঞ্চ এবং একটি সক্রিয় সম্প্রদায়। প্রচুর পরিমাণে ডেটা প্রক্রিয়া করার জন্য আমাদের হ্যাডোপ, হাইভ বা স্পার্কের মতো সিস্টেমের প্রয়োজন। এগুলির জন্য কোড অজগর, জাভা বা স্কালায় লিখিত। প্রায়শই, মূল সময়-নিবিড় সাবরুটাইনগুলি সি তে লেখা হয় in
80 এর দশকের এআই শীতকালীনটি ছিল না যে আমাদের কাছে সঠিক ভাষা ছিল না, তবে আমাদের কাছে সঠিক অ্যালগরিদম ছিল না, পর্যাপ্ত পরিমাণে গণনা শক্তি এবং পর্যাপ্ত ডেটা ছিল। আপনি যদি এআই শিখার চেষ্টা করছেন, ভাষা না করে অ্যালগরিদম অধ্যয়ন করতে আপনার সময় ব্যয় করুন।
আমি এআই মডেলগুলিতে কাজ করার সময় অবশ্যই প্রায়শই লিস্প ব্যবহার করতে থাকি।
আপনি জিজ্ঞাসা করেছেন এটি যথেষ্ট কাজের জন্য ব্যবহৃত হচ্ছে কিনা । এটি আমার নিজের কাজের বিষয়ে জবাব দেওয়া আমার পক্ষে খুব সাবজেক্টিভ, তবে আমি নিজের একটি এআই মডেলকে এটিকে নিজের পক্ষে যথেষ্ট হিসাবে বিবেচনা করব বা না তা জিজ্ঞাসা করেছি এবং এটি ইতিবাচক প্রতিক্রিয়া দিয়ে জবাব দিয়েছে। অবশ্যই, এটির প্রতিক্রিয়াও স্বাভাবিকভাবে পক্ষপাতদুষ্ট।
সামগ্রিকভাবে, এআই গবেষণা এবং বিকাশের একটি উল্লেখযোগ্য পরিমাণ লিস্পে পরিচালিত হয়। তদুপরি, এমনকি অ-এআই সমস্যাগুলির জন্যও লিস্প কখনও কখনও ব্যবহৃত হয়। লিস্পের শক্তি প্রদর্শন করতে, আমি এক চতুর্থাংশ শতাব্দী আগে লিস্পে সম্পূর্ণ লিখিত প্রথম নিউরাল নেটওয়ার্ক সিমুলেশন সিস্টেমটি ইঞ্জিনিয়ার করেছিলাম।
এলআইএসপি এখনও উল্লেখযোগ্যভাবে ব্যবহৃত হয়, তবে কম এবং কম। অতীতে বহু লোক এটি ব্যবহার করার কারণে এখনও গতি রয়েছে, যারা এখনও শিল্প বা গবেষণায় সক্রিয় রয়েছেন (উপাখ্যান: শেষ ভিসিআর একটি জাপানি নির্মাতা জুলাই ২০১ in সালে তৈরি করেছিলেন, হ্যাঁ)। তবে ভাষাটি (এ সম্পর্কে আমার জ্ঞানের জন্য) এআই এর জন্য ব্যবহৃত হয় যা মেশিন লার্নিংকে উত্সাহ দেয় না, সাধারণত রাসেল এবং নরভিগের রেফারেন্স বই হিসাবে। এই অ্যাপ্লিকেশনগুলি এখনও খুব দরকারী, তবে মেশিন লার্নিং এই দিনগুলিতে সমস্ত বাষ্প পায়।
পতনের আরেকটি কারণ হ'ল এলআইএসপি অনুশীলনকারীরা আংশিকভাবে ক্লোজার এবং অন্যান্য সাম্প্রতিক ভাষায় চলে এসেছেন।
আপনি যদি এআই প্রযুক্তি সম্পর্কে শিখছেন তবে এলআইএসপি (বা স্কিম বা প্রোলোগ) বড় আকারে "এআই" দিয়ে কী চলছে তা বোঝা ভাল। তবে আপনি যদি চান বা খুব বাস্তববাদী হতে চান তবে পাইথন বা আর এই সম্প্রদায়ের পছন্দ
দ্রষ্টব্য: উপরেরগুলিতে দৃ concrete় উদাহরণ এবং উল্লেখের অভাব রয়েছে। আমি বিশ্ববিদ্যালয়গুলিতে কিছু কাজ সম্পর্কে অবহিত এবং কিছু সংস্থা এলআইএসপি দ্বারা অনুপ্রাণিত বা সরাসরি ব্যবহার করে।
@ হর্ষের উত্তরটি যুক্ত করার জন্য, এলআইএসপি (এবং স্কিম, এবং প্রোলগ) এর এমন গুণাবলী রয়েছে যা দেখে মনে হচ্ছে এটি বুদ্ধিমান প্রক্রিয়া তৈরির জন্য উপযুক্ত ---
একটি বৈশিষ্ট্য হ'ল ভাষার নকশা বিকাশকারীকে বেশ মার্জিত উপায়ে চিন্তা করতে, একটি বড় সমস্যাটিকে ছোট সমস্যাগুলিতে পরিণত করতে পারে, ইত্যাদি বেশ "চতুর" বা "বুদ্ধিমান" যদি আপনি চান। অন্য কয়েকটি ভাষার তুলনায়, সেভাবে বিকাশ ছাড়া প্রায় কোনও উপায় নেই। এলআইএসপি হ'ল একটি তালিকা প্রক্রিয়াকরণ ভাষা এবং "বিশুদ্ধভাবে কার্যকরী"।
যদিও একটি সমস্যা এলআইএসপি সম্পর্কিত কাজের ক্ষেত্রে দেখা যায়। এআই ডোমেনের একটি উল্লেখযোগ্য হ'ল সিচুয়েশন ক্যালকুলাসের কাজ , যেখানে (সংক্ষেপে) একটি "বিশ্বের" বিষয়বস্তু এবং নিয়মের বর্ণনা দেয় এবং এটি পরিস্থিতি গণনা করতে পারে --- বিশ্বের রাজ্যগুলিকে। সুতরাং এটি পরিস্থিতিতে তর্ক করার একটি মডেল is মূল সমস্যাটিকে ফ্রেম সমস্যা বলা হয় , যার অর্থ এই ক্যালকুলাস কী বলতে পারে তা বলতে পারে নাপরিবর্তন --- ঠিক কি পরিবর্তন। বিশ্বে সংজ্ঞায়িত নয় এমন যে কোনও কিছুই প্রক্রিয়া করা যায় না (এমএল দিয়ে এখানে পার্থক্যটি নোট করুন)। প্রথম প্রয়োগগুলি এলআইএসপি ব্যবহার করেছিল, কারণ এটি তখন এআই ভাষা ছিল। এবং ফ্রেম সমস্যা দ্বারা আবদ্ধ ছিল। তবে, যেমন হর্ষ উল্লেখ করেছেন, এটি এলআইএসপি-র দোষ নয়: কোনও ভাষা একই ফ্রেমিং ইস্যুটির মুখোমুখি হবে (পরিস্থিতি ক্যালকুলাসের ধারণামূলক সমস্যা)।
সুতরাং ভাষা সত্যই এআই / এজিআই / এএসআই দৃষ্টিকোণ থেকে গুরুত্বপূর্ণ নয়। ধারণাগুলি (অ্যালগোরিদম, ইত্যাদি) সত্যিই গুরুত্বপূর্ণ।
এমনকি মেশিন লার্নিংয়েও ভাষাটি কেবল ব্যবহারিক পছন্দ। পাইথন এবং আর আজ জনপ্রিয়, মূলত তাদের লাইব্রেরি ইকোসিস্টেম এবং মূল সংস্থাগুলির ফোকাসের কারণে। তবে রাস্পবেরিপি-ভিত্তিক অ্যাপ্লিকেশনটির জন্য মডেল চালানোর জন্য পাইথন বা আর ব্যবহার করার চেষ্টা করুন এবং আপনি কিছু গুরুতর সীমাবদ্ধতার মুখোমুখি হবেন (তবে এখনও সম্ভব, আমি এটি করছি :-))। সুতরাং ভাষা পছন্দটি ব্যবহারিকতার কাছে পুড়ে যায়।