人工智能语言发展历程：从LISP到Prolog的演进与应用
https://img2.baidu.com/it/u=2408573909,1081550907&fm=253&fmt=JPEG&app=138&f=PNG?w=520&h=288在人工智能的研发过程中，人工智能语言的问题从一开始就被注意到。在人工智能发展初期，就已经研究和开发了人工智能语言。事实上，过去40年里已经出现了一百多种人工智能语言，但很多都已经被淘汰了。它们通常来自三个来源。第一个来源是计算机科学家对可计算性理论的研究。例如，LISP语言就是为了处理人工智能中大量的符号编程问题而设计的。其理论基础是符号集的递归函数理论。已经证明，一组符号上的任何可计算函数都可以使用 LISP 进行编程。语言旨在处理人工智能中也大量出现的逻辑推理问题（首先是解决自然语言理解问题）。其理论基础是一阶谓词演算（首先是其子集霍恩子句演算）的归结定理证明，计算能力相当于LISP。 OPS5面临的问题也是逻辑推理。这只是逆向推理，OPS5 是正向推理。 OPS5的理论基础是Post的产生式系统，其计算能力相当于LISP。第二个来源是认知科学的研究成果。人们开发了各种认知模型，并为这些模型设计了相应的知识表示语言。例如产生式表示、框架表示、语义网络表示等，实际上都有其认知模型作为背景。如上所述，OPS5是生产表示语言，SRL、FRL、FEST等是框架语言，概念图和SNetI都是语义网络表示语言。面向对象编程是基于类程序和框架表示两种思想的融合而发展起来的（它适用于计算机软件的所有领域，而不仅仅是人工智能）。
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