MIT是如何做研究的——程序设计

8. 程序设计

并不是所有的AI论文都包含代码，而且本领域的很多重量级人物从来没有写过一个重要的程序。但是为了初步的近似AI工作原理，你必须会程序设计。不仅仅是很多AI研究工作需要编写代码，而且学会程序设计能给你什么是可计算的什么是不可计算的直觉，这是AI对认知科学贡献的主要来源。

在MIT，本质上所有的AI程序设计都使用Common Lisp。如果还不知道，赶快学吧。当然，学习一门语言并不能等同于学习程序设计；AI程序设计包含的一些技术与那些在系统程序设计或者应用程序设计中用到的大不相同。开始学的时候，可以先看看Abelson和Sussman的《Structure and Interpretation of Computer Programs》，并做一些练习。这本书与AI程序设计本质上并不相干，但是包含了一些相同的技术。然后读Winston和Horn写的Lisp书第三版，书里有很多优雅的AI程序。最后，进行实际的程序设计，而不是阅读，才是最好的学习程序的方法。

学习Lisp程序设计有很多传统。有些人习惯一起写代码，这取决于个性。还有的人寻找机会直接向有经验的程序员学习，或者请他对你的代码进行评价。阅读别人的代码也是很有效的方法。如果可以向高年级同学要他们的源代码。他们可能会有些抱怨，说自己的编程风格差极了，程序实际上并不能工作云云。不管怎么样，最后你获得了源代码。然后你要仔细地通篇阅读，这很费时间。通常阅读并完全理解别人代码所花的时间与你自己编程完成的时间是一样多的，因此要计划好在你的头一个或者头两个学期用数周的时间去阅读别人的代码。你将从中学到很多以前不曾想到在课本中也没有的技巧。如果你读到了大段大段不可理解没有注释的程序，你就会明白不应该如何写代码了。

在软件工程课里学习到的那些知识在AI程序设计中依然有用。要给代码加注释。使用正确的数据抽象。将图和你的代码隔离开，由于你使用的语言基本上是Common Lisp，因此可移植性很好。诸如此类。

经过头几年的学习后，应该写一些自己的标准AI模块，如：

• 真值维护系统

• 规划器

• 规则系统

• 不同风格的解释器

• 具有流程分析的优化编译器

• 具有继承特性的框架系统

• 几种搜索方法

• 基于解释的学习器

任何你感兴趣的东西都可以尝试用程序实现。你可以抓住问题的实质，在几天之内完成一个功能版本。修改已有的程序是另外一种有效的方法，前提是你已经写过这样的东西，并且确实了解其工作原理，优缺点以及效率等问题。

不象其他通常的程序员，AI程序员之间很少相互借阅代码。（演示代码例外）。这部分由于AI程序很少有真正起作用的。（很多著名的AI程序只在作者论文所提到的那三个例子上起作用，虽然最近这种情况已经有所改善）。另外一个原因是AI程序通常是匆忙凑成，并没有考虑一般化的问题。使用Foobar的“标准”规则解释器，开始时很有效，不久就会发现缺少一些你需要的功能，或者不够有效率。虽然可以对代码进行修改满足自己的需要，但记住理解别人的代码是很耗时的，有时候还不如自己写一个。有时候构建一个标准包的工作本身就可以成为一篇论文。像论文一样，程序也有可能过于追求完美了。不停重写代码以求完美，最大化的抽象所有的东西，编写宏和库，与操作系统内核打交道，这都使得很多人偏离了自己的论文，偏离了自己的领域。（从另外一方面，或许这正是你需要将来谋生的手段）。