为什么Prolog对AI编程有好处？[关闭]

我正在研究用于AI编程的编程语言。我知道LISP在我的大学中是作为AI编程语言教授的，但Prolog很少教授。我有点喜欢Prolog，但是我不是AI程序员，所以我认为我没有资格自己判断为什么Prolog比LISP / Scheme更好。我想知道程序员是否对此主题有任何投入。

您如何辩称Prolog对AI编程会更有用？

我一直在研究它，而我一遍又一遍地看到的基本论据是，由于思想是用逻辑表达的，而Prolog是一种逻辑编程语言，因此Prolog可以轻松构建决策机器，或达到某种程度的效果。

AI中的Prolog还有什么可以说的吗？

从序言到人工智能Prolog编程：

Prolog是一种编程语言，围绕一小套基本机制，包括模式匹配，基于树的数据结构和自动回溯。这个小集合构成了一个令人惊讶的强大而灵活的编程框架。Prolog特别适合涉及对象（尤其是结构化对象）及其之间关系的问题。例如，在Prolog中表达对象之间的空间关系很容易，例如蓝色球体在绿色球体后面。陈述一个更通用的规则也很容易：如果对象X比对象Y更靠近观察者，并且Y比Z更近，则X必须比Z更近。Prolog现在可以推断空间关系及其与遵守一般规则。像这样的功能使Prolog成为通用的人工智能（AI）和非数字编程的强大语言。有一些著名的符号计算示例，这些符号在其他标准语言中的实现占用了数十页的难懂代码。当在Prolog中实施相同的算法时，结果是一个清晰的程序，很容易放在一页上。

基本上，这是一种很棒的语言，用于以简洁，（大多数）可读和（半）自然的方式表达各种关系和目标。例如，Lisps中的等效代码趋向于更加冗长和模糊，因为您花费大量时间进行胆量以及管理和推理关系的工作。

我在我的本科生中介绍了AI课程，并使用Prolog让我们实施了专家系统。

专家系统是用于解决非常具体的问题的软件，其解决方案取决于大量的规则和变量。

例如，您可以想象有一个专家系统，该系统告诉您外出时是否应该带上雨伞；您将为其提供一组数据（是否多云，前一天是否下雨，什么季节等），并且专家系统会通过规则为您提供答案（如果天气多云并且下雨了前一天，那么您应该带把伞）。

Prolog的性质使实现规则和事实非常容易（在Prolog中，一切都是规则或事实），然后“查询数据库”（获取问题的答案），即使您有成千上万的规则和事实。

如果您对该主题感兴趣，我建议您安装Prolog解释器并尝试实施一个非常基本的专家系统以了解它-它可能有助于您了解为什么它是执行这些任务的强大工具。

区别有点像使用SQL进行数据库查询，而不是用C编写程序。在SQL中，您说的是您想要的-但您不必（直接）指定用于派生它的算法。

Prolog程序有时称为数据库，但实际上是一组谓词逻辑语句。评估机制接受查询并根据谓词逻辑语句对查询执行替换，进行搜索以查找正确的解决方案。所有所需的搜索算法（比SQL查询要复杂得多）都内置在Prolog编译器中。

如果您要在C语言中天真地实现相同的逻辑，则SQL查询只需要循环和if / else条件语句即可。

用C语言实现的Prolog查询将（至少）需要使用联合查找技术进行回溯搜索。同样，这是一个幼稚的解决方案。

某种AI编程涉及Prolog进行的许多搜索类型。毫不奇怪，实际上-最初AI编程是用Lisp或其他语言完成的，但是Prolog是专门为完成这项工作而编写的。

谓词逻辑是定义AI问题样式的自然方法，在Prolog中，一旦有了该定义，就可以直接运行它，而不必实现所有那些笨拙的搜索算法。

我在大学学习了2个Prolog模块，并且非常喜欢用该语言进行开发。

它对专家系统特别有用，我写了一篇医学症状诊断书。

它向我解释的方式是Lisp在某些国家/地区倾向于使用更多的Prolog，而在其他国家/地区则倾向于使用Prolog。

就最好的而言，当我在理论计算机科学模块中进行lambda演算时，我只简要介绍了Lisp，因此我偏向于Prolog。

如果您正在开发用于处理规则和事实以得出答案的应用程序，那么Prolog非常好，并且自然支持回溯。