人工智能（AI）的发展与编程语言的复杂性密切相关。早在1959年，IBM的Arthur Samuel便在IBM® 701计算机上开发了一款能够自学西洋跳棋的程序。这个程序得益于搜索树和alpha-beta剪枝算法，展现了惊人的复杂性。如今，各种语言如Lisp、Python和R被广泛用于AI的开发。本文将深入探讨AI及机器学习领域中语言的演变过程。

构建AI和机器学习程序所使用的编程语言各不相同。每种程序都有独特的需求和局限性，而某些语言在特定领域内则表现得尤为出色。为了满足AI应用的独特要求，新的编程语言不断被创造和演变。

高级语言诞生之前

在人工智能发展的早期，唯一可用的语言是计算机的原生语言，通常称为机器语言或汇编语言。由于这些语言仅支持简单的操作，例如将数据从内存转移到寄存器，使用起来极为复杂。同时，机器所支持的数据类型也受到了很大限制。然而，尽管高级语言尚未出现，开发复杂的AI应用程序的努力早已开始。

1956年，AI的奠基人之一John McCarthy发明了一种名为alpha-beta剪枝的树搜索剪枝技术。在这个时期，许多AI问题被视为搜索问题，研究人员开展了大量相关研究。尽管当时的内存和计算能力相对有限，这项技术使得开发人员能够在早期计算机系统上处理更复杂的问题，并在早期AI游戏中应用了alpha-beta剪枝。

同年，Arthur Samuel利用McCarthy的alpha-beta搜索算法，在IBM 701上开发了一个西洋跳棋程序。不同于传统方法，Samuel并不需要亲自下棋来教导程序，而是引入了自学习的概念，允许程序自行进行棋局。该程序利用IBM 701的原生指令集开发，尽管复杂性高且可用的低级指令有限，仍然取得了显著的成就。

AI语言演化的历史阶段

人工智能的发展历程中充满了丰富的故事，我将根据语言演变的时间线将AI的历史划分为三个阶段：初期（1954-1973年）、混乱时期（1974-1993年）和近代时期（1994年至今）。

初期（1954-1973年）

初期是一个探索的时代，新的机器和其功能被引入，同时开发了高级语言，以便将这些机器的能力应用于各种场景。

在1958年，为IBM 704计算机开发了一个国际象棋程序NSS，命名来源于其作者Newell、Shaw和Simon。该程序从搜索的角度处理国际象棋，并由NSS的作者使用信息处理语言（IPL）开发。IPL是首个为了创建AI应用而设计的编程语言，尽管其语法比机器语言略高，但仍然相对简单，允许开发人员在不同计算机系统上使用。

IPL引入的众多特性至今仍被广泛应用，例如列表、递归、高阶函数等。尽管第一版IPL并未实现，但后续版本（2-6）得以实施，并在IBM 704、IBM 650及IBM 7090等多个系统上使用。其他一些早期AI应用程序，如Logic Theorist和General Problem Solver，也都是用IPL开发的。

尽管IPL取得了成功并在当时的计算机架构上广泛使用，但不久之后便被一种更为高级的语言取代，这就是LISP。LISP以其更简单、更具可扩展性的语法赢得了广泛的青睐，尽管IPL的影响在后续语言中依然存在，尤其在对列表的重视方面。

LISP，即“LISt Processor”，是John McCarthy于1958年创建的。McCarthy在1956年的达特茅斯夏季AI研究项目后，致力于为AI开发一种专注于IBM 704平台的语言。1957年，FORTRAN被引入同一平台，IBM也推出了FORTRAN List Processing Language（FLPL），作为FORTRAN的扩展，用于列表处理。该语言成功应用于IBM的平面几何项目，但由于缺乏一些关键特性而受到限制。

LISP作为一种基础编程语言，成功实现了计算机科学中的多种核心概念，如垃圾回收、树结构、动态类型、递归以及高阶函数。它不仅能够将数据表示为列表，甚至将源代码自身也定义为列表。这种特性使得LISP能够同时处理数据和LISP代码本身。LISP还具备扩展性，允许程序员创建新的语法和领域特定语言嵌入。

以下示例展示了一个计算数字阶乘的LISP函数，通过递归实现阶乘的计算。

(defun factorial (n)(if (= n 0) 1       (* n (factorial (- n 1)))))

1968年，Terry Winograd利用LISP开发了一个名为SHRDLU的开创性程序，能够与用户进行自然语言交互。用户通过类似于“拿起红色积木”或“这块积木能否支撑住一个角锥体？”的语句与程序进行沟通。这一简单的积木世界演示了自然语言理解和规划的能力，让人们对AI以及LISP语言充满希望。

混乱时期（1974-1993年）

混乱时期标志着AI应用程序开发和资金支持的不稳定阶段。随着第一个AI灰色时期的到来，由于未能达到预期结果，资金开始减少。1980年，专家系统的出现重新点燃了对AI的热情，并带来了新的资金支持，但在1987年，AI泡沫再次破裂，导致第二个灰色时期的出现，尽管这一时期也取得了一些进展。

在此期间，LISP继续在多个应用中发挥作用，并通过各种方言得以扩展。LISP经历了Common LISP、Scheme、Clojure和Racket等多种变体，继续生存并发展。LISP的核心概念通过这些语言以及其他语言扩展到了函数领域之外，同时也为老牌计算机代数系统Macsyma（Project MAC的SYmbolic MAnipulator）提供支持，成为许多程序的基础，如Mathematica、Maple等。

在这一阶段，其他编程语言也相继出现，虽然它们不一定专注于AI，但却推动了该领域的发展。C语言是专为UNIX系统设计的系统语言，并迅速演变为一种流行语言（有多种变体，如C++），广泛应用于系统和嵌入式设备的开发。

在此期间，Prolog（Programming in Logic）作为一门关键语言在法国诞生。该语言实现了霍恩子句（Horn clauses）的逻辑子集，使得用户能够使用事实和规则表示信息，并对这些关系进行查询。以下是一个简单的Prolog示例，展示了如何定义一个事实（苏格拉底是一个凡人）和一条规则（凡人终有一死）：

man( socrates ).                    // Fact: Socrates is a man.mortal( X ) :- man( X ).            // Rule: All men are mortal.

Prolog在这一时期被广泛应用于多个领域，且拥有许多变体，融入了多种特性，如面向对象编程、编译为原生机器码的能力，以及与流行语言（如C）的接口。

Prolog在此期间的一个重要应用是开发专家系统（也称为生产系统）。这些系统能够将知识整理为事实，并利用一些规则基于这些信息进行推理。然而，这些系统的问题在于它们的脆弱性，知识的存储既繁琐又易出错。

一个示例专家系统是eXpert CONfigurer (XCON)，用于配置计算系统。XCON于1978年使用OPS5（一种用LISP编写的生产系统语言）开发，采用正向链接进行推理。到1980年，XCON已经包含2500条规则，但维护成本极高。

Prolog和LISP并不是唯一用于开发生产系统的语言。1985年，C语言集成生产系统（CLIPS）被开发出来，成为构建专家系统的最广泛使用的工具。CLIPS基于由规则和事实组成的知识系统运行，它是用C编写的，并提供了C扩展接口以提升性能。

专家系统的失败是导致第二个AI灰色时期的重要因素。由于缺乏前景和交付能力，AI研究经费大幅减少。然而，这一灰色时期也孕育了新的方法，连接机制的再次兴起使我们进入了近代时期。

近代时期（1994年至今）

近代时期的AI开始从实用的角度出发，成功地将AI方法应用于实际问题，包括一些早期发展中出现的问题。尽管新语言不断被引入以解决AI挑战，LISP和Prolog仍然是该领域的主力，持续发挥着重要作用。在这一时期，连接机制和新的神经网络方法（如深度学习）也再度崛起。

语言演变与人工智能的进步

随着 LISP 方言的不断增加，最终统一形成了一种新语言，称为 Common LISP。这种语言融合了当时流行的多种方言特征。1994 年，Common LISP 被美国国家标准协会正式认可为标准 X3.226-1994。

在此期间，各类编程语言相继涌现，其中一些是基于计算机科学的新理念，另一些则聚焦于特定的关键特性，例如多样性和易学性。Python 就是属于后者的一种重要语言。作为一种通用的解释型语言，Python 融合了多种语言的优点，包括面向对象的特性和受 LISP 启发的函数特性。Python 在智能应用程序开发中的价值体现在其丰富的外部模块，这些模块涵盖了机器学习（如 scikit-learn、Numpy）、自然语言处理（NLTK）以及众多神经网络库，这些库提供了广泛的拓扑结构支持。

R 语言及其软件环境同样遵循 Python 的模式。R 是一种开源环境，专为统计编程和数据挖掘而设计，使用 C 语言开发。由于现代机器学习的核心在于统计分析，R 语言在自 2000 年稳定版本发布以来，逐渐获得了越来越多的青睐。R 拥有众多涵盖各种技术的库，并且具备使用新特性扩展语言能力的功能。

在这个时期，C 语言依然重要。1996 年，IBM 开发了全球最快、最智能的国际象棋程序 Deep Blue。该程序运行在一台搭载 IBM AIX® 操作系统的 32 节点 IBM RS/6000 计算机上，使用 C 编写。Deep Blue 每秒能够计算高达 2 亿个落棋点，1997 年，它成功战胜国际象棋大师，成为首个击败人类棋手的国际象棋 AI。

在这一时期的后期，IBM 重新回归，但这次的应用并没有国际象棋那么严谨。IBM Watson® 问答系统（又称 DeepQA）能够处理自然语言提出的问题。其知识库中包含了多达 2 亿页的信息，涵盖了整个 Wikipedia 网站。为了将自然语言问题转化为 IBM Watson 可理解的格式，IBM 团队运用了 Prolog，将自然语言解析为能够被 IBM Watson 处理的新事实。2011 年，该系统在 Jeopardy! 比赛中胜过了多位前冠军。

随着对连接机制架构的回归，各种新应用相继问世，彻底改变了图像和视频处理及识别的局面。深度学习技术的出现，使神经网络扩展到更深层次的架构，能够识别图像或视频中的对象，并通过自然语言生成对应的描述，甚至为自动驾驶车辆提供实时的道路和物体检测。这些深度学习网络的规模可能庞大到传统计算架构难以高效处理，但引入图形处理单元 (GPU) 后，现已可以充分应用这些网络。

为了将 GPU 作为神经网络的加速器，需要新的编程语言将传统 CPU 与 GPU 有效结合。Open Computing Language（OpenCL）作为一种开放标准语言，允许在 GPU 上运行类似于 C 或 C++ 的程序，GPU 包含数千个处理单元，相较于传统 CPU 具备更高的并行处理能力。OpenCL 使得通过 CPU 对 GPU 内的操作进行协调并行化成为可能。

总结

在过去的六十年里，计算架构经历了巨大的变革，人工智能技术及其应用也取得了长足的进展。这些年，各种编程语言不断演变，每种语言都有其独特的特性和解决问题的方法。然而，随着大数据技术的诞生以及 CPU 集群和 GPU 阵列等新处理架构的出现，AI 领域中涌现出一批新创新及其支持语言，正在逐渐崭露头角。