¿Se puede usar Haskell en un proyecto serio de IA?

Eso depende de su definición de IA y “grave”.

Si usted implica algo como construir un auto sin conductor, entonces Haskell probablemente sea una elección inapropiada. Python es mejor para la creación de prototipos debido a muchas más bibliotecas ML y C ++ (nuevamente con bibliotecas) es mi mejor apuesta para la implementación de producción. Bueno, quizás Rust en lugar de C ++. 🙂

Pero para mí, “proyecto serio de IA” es un ambicioso proyecto de investigación en el área de IA general que probablemente involucra modelar emociones y definitivamente involucra “razonamiento de sentido común” y comprensión. Y allí usaría a Haskell prácticamente para todo.

Por qué Haskell es extremadamente bueno para proyectos de investigación es una pregunta separada y ya la respondí aquí. Versión corta: modelado de dominio utilizando tipos y refactorización segura de código y arquitectura.

¡Sí!

Comprueba mikeizbicki / HLearn en github.

La implementación vecina más cercana más cercana en las calles.

Sin embargo, el propietario dice que le llevó 10 veces más trabajo optimizar los detalles del compilador de lo que realmente lo codificó.

Cuando piensas en los tensores y el flujo de datos de las redes neuronales, Haskell parece ser justo.

Creo que ML de primer nivel se codificará en un lenguaje como Haskell: no detallado, fácil de refactorizar (probar diferentes arquitecturas, cambiar fácilmente estimadores y funciones), no propenso a errores.

Sin embargo, el ecosistema tiene que mejorar el compilador y las bibliotecas base para manejar el álgebra lineal de manera más eficiente.

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