Fue en el pasado pero ya no lo es. Como otros han señalado correctamente, hoy en día es principalmente Java y Python con algunos lenguajes C ++ u otros lenguajes ocasionalmente.
Lisp tiene dos propiedades principales que lo hacen particularmente adecuado para la investigación de IA:
- Un tipo de datos de símbolo. Los símbolos son tipos de datos sorprendentemente complejos, tal como los definen los hiperespecies Common Lisp. Sin embargo, están integrados desde el principio. Esto facilitó su uso para la computación simbólica en comparación con los idiomas en los que primero tendrían que ser definidos por el usuario.
- Código automodificante. También se llama macros. No debe confundirse con las macros C Para comprender las macros de Lisp, uno debe considerar cómo se analiza el código en otros idiomas y cómo se analiza en Lisp: en la mayoría de los idiomas, el código se traduce primero en una representación lógica que la computadora puede ejecutar, llamada árbol de sintaxis abstracta – Wikipedia No es así en Lisp. Lisp es homoiconic Homoiconicity – Wikipedia En pocas palabras: el código que escribe en el intérprete de Lisp ya es el árbol de sintaxis abstracta. Con las macros es posible manipular ese árbol mediante programación. Esto significa que el código puede escribir código y el código puede cambiar el código. Tampoco hay límite, puede escribir macros que escriben macros … que escriben código.
Esto se combinó con algunas otras percularidades de la época, como máquinas Lisp dedicadas donde la CPU se optimizó para ejecutar el código Lisp en lugar del código C como hoy y, por supuesto, la relativa falta de alternativas en términos de lenguajes de programación y bibliotecas con características comparativas realizadas Lisp el idioma de elección en IA durante mucho tiempo.
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