《AI编程范例：Common Lisp实例研究》前言和书评

本书的全称是：《Paradigms of Artificial Intelligence Programming: Case Studies in Common Lisp》，这是一本学习Lisp编程的优秀教科书，如果你已经学完了《Common.Lisp：A Gentle Introduction to Symbolic Computation》或者有同等的水平，这一本应当是最值得学习的。在这本书里，你所学习的不再是以语言为中心的语言教科书，而是面对真实问题，而且是编程中最有趣也最有挑战性的人工智能问题——古典AI。作者在书中介绍了上世纪第一个AI鼎盛期时所留下的遗产——基于规则的著名AI程序，全部是用Lisp写成，通过作者由简到繁由易到难的步步推进，不知不觉你的编程能力就会产生飞跃式提高。本书出版于1991年，那个时代的AI还是基于规则的理论体系，现在看现实意义似乎不大，但是背后的基本思想却永远不会过时。
好书应当分享，下面是我翻译的前言和我自己的感想。
本书有三个相关话题：AI、编程方法和Lisp。读者可以从本书学到AI的基本概念、理解AI的主要问题和技术，读懂重要的AI程序，掌握Common Lisp程序读、写、改的技能。
书中的例子的设计目标两个：良好编程风格范例——范例编程，同时也是AI研究的范例——所有程序都是历史上应用很广用以解决许多重要问题优秀范例。
在某个层次上，学校里的通识课程往往包含了关于某个文化的必读书籍，本书也一样，是关于AI文化的课程中的必读书籍。
在另一个层次上，本书又是高度技术性知识的汇集，使你从中级Lisp程序员成长为Lisp专家。第一部分旨在帮助新手起步，但是完全的门外汉会发现本书的内容并不适合自己。
计算机程序设计的教学在大多数情况下是由这样几个方面构成的：解释句法，向学生展示一个10行左右的程序，然后要求学生开始写程序。
而本书采用的理念是：学习写程序的最好方式阅读程序，反之，改善阅读程序的最好方式编写程序。因此，在用了最简短的方式介绍Lisp之后，我们将启程阅读复杂的程序，要求学生完全读懂，并可以做一些小的修改。
本书教学理念是：只有当你完全有能力鉴赏什么是优秀作品、并且自己心里有话题想要表达时才能写出有用的、令人感兴趣的东西。
这个理念适用于写诗，也适用于写程序。正像Kernighan和Plauger在《Software Tools in Pascal》的封面所提：
良好的编程不是学自泛泛而谈，而是利用我们的常识和良好的编程实践，通过观察优秀程序是如何读起来清晰、易懂，易维护、易修改、人性化、有效且可靠。彻底深入的研究和模仿优秀程序是改善编程技能的不二法门。
骄傲的工匠往往会展示自己最终的作品，而不会透露荒唐的起步和无数多的失误和挫折，而正是这些才是创造性活动不可避免的一部分。不幸的的是，羞于向别人展露这个过程是自己学习的真正障碍。一个学数学的学生在教科书上看到一个10行的漂亮证明，也许会赞叹其精妙，但很难学到如何自己建立这样的证明。
本书将试图展示编程活动的全过程，美丽作品后面的麻点和粉刺（warts and all）。
每章都从一个例示程序的最简版本开始，这个版本在有些情况下可以工作有些则失败。然后我们会分析失败的原因，然后逐渐建立更成熟的版本。这样，读者不但能理解程序最终版本的结果，而且学到如何从失败、改善的循环中从不成熟走向成熟。
如果你发现某一章比较难懂，可以先理解问题的难度，然后跳到下一章而不必被细节困扰。
本书所展示的内容大致属于“AI编程技术”，但这并不是绝对的，因为要成为优秀的AI程序员首先要使自己成为“好的程序员”，按照这个标准，本书的第三部分内容不属于AI，而是任何从事AI人员的基本背景知识。
为什么是Lisp，而且是Common Lisp？
Lisp是最古老但仍然活在当下的程序语言之一。Lisp有许多版本，这些版本有许多共同的特征，也有许多细节上的差异。本书采用的版本是Common Lisp，这个版本是最广为接受的版本。
我们采用Lisp作为教学语言有三点理由：
1 Lisp是AI最流行的语言，特别是在USA。如果你要学一门编程语言，当然要学习有生命力的，而不是学习死语。
2. Lisp特别适合定义新的对象时准确获得相关概念的一般性。Lisp还适合创建解决目标问题的新语言，这一点在AI应用中是非常有用的，特别是在对复杂的信息进行加工处理时可以用全新的形式表达。Lisp是少数可以最大限度地灵活定义程序和数据的语言。
3. 使用LIsp可以快速开发可应用的程序，因为Lisp程序简洁而不会因细节破坏整体的逻辑性。而Common Lisp提供了大量的、非比寻常的预定义对象包括700多个函数。Lisp具有良好的编程环境。
在欧洲和日本，Prolog在AI领域可能更流行，从灵活性和简洁性角度Prolog具有许多Lisp的优点。最近的趋势是，Prolog在美国开始流行，而Lisp开始在美国之外普及，从这个意义上，AI编程最好是双语。因此本书在11、12、20、21章专门讨论了Prolog的一些基本思想和应用。
和Common Lisp同时流行的Lisp方言还有Scheme，但只限于教学和实验。本书在22、23章介绍了Scheme。
有一种说法是，Lisp是专用语言而C、Pascal是通用语言，其实反过来才对。C和Pascal是对冯诺依曼体系内存、寄存器进行操作的“专用语言”，这些语言专注于算术和布尔表达式，尽管这些语言也提供一些手段建立数据结构，但是对过程性抽象或控制抽象却没有一个完整的机制。这些语言的设计是面向状态的编程风格，亦即、利用赋值语句，通过改变变量值计算结果。
而Lisp，没有特定的算术语句，加减乘除和其它所有表操作一样，例如字符串操作。但是，Lisp提供了编程所需的所有东西：定义数据结构、函数，以及将它们组合在一起的手段。
在Lisp中，那种以赋值语句为中心的、面向状态的编程风格仍然是可能的，不仅如此，Lisp也支持面向对象编程，基于规则编程、函数式编程等。这种灵活性来自于Lisp两个关键功能：强大的macro（宏），可用来扩展基本语言。当一种新的编程风格出现时，其它依附在这种风格之上的语言就会死亡，而Lisp通过定义新的macro，轻易接纳这种新风格。而macro的能力是建立在Lisp的简单的数据结构——list之上的。
Lisp的早期，是解释型语言，所有操作都建立在list之上。而现今的Lisp，更多的是编译型语言，Lisp程序员们更多的依赖于Lisp第二个优秀且灵活的特征：函数。当然函数并不是Lisp一家独有。而Lisp最特别的是，它允许程序在运行时创建新的函数。
Lisp的灵活性使它可以适应各种编程风格的变化，但更重要的是，它可以定制为解决特定问题的专用语言。其它语言使你的问题必须适合语言，而Lisp是使语言适合你的问题。
由于这些灵活性，Lisp一路走来，笑看了多少自己同辈、晚辈语言的产生、活跃、流行、衰退、死亡，真可以是“一壶浊酒”，古今多少事、都付笑谈中。现在，Lisp的最成功的方面是作为快速原型语言（rapid prototyping），研究探索型语言，适用于复杂、没有现成解决方案的问题表达，而AI正属于这类问题。
编程教学是本书的一大考量。Touretzky为初学编程着写的《Common Lisp: A Gentle Introduction to Symbolic Computation》强调的是简单性，写程序时稍微牺牲一点简洁性，而不是为了实现某个性能立刻引入比较难懂的概念。这种方法特别适合完全的初学者。
而本书的内容已经超越了完全初学者的水平，因此在新概念的引入上比前者更积极，只要是需要某种特性，就会引入相应的新概念、特性，而不会特意避开。不过有时专注于某一语言细节会使我们偏离话题，因此这个方面的知识需要读者参考其他语言手册自行补习。
本书概览
5大部分
第一部分：介绍Common Lisp语言，共有三章
第二部分：详解4个早期AI的著名程序，这些程序的特点就是基于规则模式匹配技术。解释方法是先给出一个简单的原型程序，然后逐渐增加复杂度，最终达到该程序当时达到的最高水平。通过这样的训练，读者可以由浅入深逐渐掌握高阶编程技巧。
这4个程序是：
GPS（General Problem Solver）通用问题解析器
ELIZA，模仿人类之间对话
STUDENT，可以解中学程度的代数应用题（word problem）
MACSYMA，解一般性的符号表示的代数问题，包括微积分。本书只给出该程序的一个子集。如果数学不好不是你的责任，你可以跳过这一章。
第三部分：关于编程的一般性话题
如果你完全理解并实践了本书的内容，可以被封为“高级Lisp程序员”
内容包括了程序性能提高的一些底层问题，例如缓存（caching）、索引化（indexing）、编译、和延迟计算等。
这部分还要介绍Prolog，以及Common Lisp中的对象系统：CLOS（Common Lisp Object System），最后对面向逻辑编程和面向对象编程的优缺点进行分析。并利用本部分所讨论的内容开发一个知识表达形式系统。
第四部分 高级AI程序
对MACSYMA的扩展
EMYCIN，一个专家系统的人机交互界面（shell）
自然语言处理，包括上下文无关语法，句法解析（parsing），使用Prolog的逻辑语法
第五部分 关于AI的一些周边问题
介绍Scheme，ANCI Common Lisp，以及Lisp程序的调试问题。
对这本书的看法
本书最好是看做Lisp的综合教科书，而不是AI（当代意义上的基于统计的AI），同时对于比较年轻的朋友，没有经历过早期基于规则的AI研究，现在通过Lisp的学习，体验一下当年前辈们是如何进行AI研究的。
本人推崇这本书是因为它的教学理念，这个理念就是：编程语言的教学应当与我们学习语文、学习外语的方法一致。要想写好文章，先要大量阅读，大量阅读是写作的基础。而目前流行的编程教育则把语法放到第一位，所有编程书籍都是以语法项目为核心展开的。而本书的方法则是，快速地给出最小核心语法，然后就是大量的阅读——阅读优秀作品，上世纪顶级人工智能专家开发的AI程序，从中学到最有用的编程技巧。更难能可贵的是，作者对这些程序的介绍不是一步到位，而是从最简化的核心部分讲起，然后慢慢增加复杂度，直到一个完整作品完成。这就像我们在学校时学语文，以范文为中心，分析文章的结构，中心思想，写作技巧，同时学习词汇、语法、修辞，最后是模仿范文自己写作文。从程序员角度，这样学习编程还有一个好处就是面向问题学习，而不是面向语言学习，就像我们学数学，除了会解公式题，还会解应用题，可以把对问题的自然语言描述翻译成数学语言。编程学习者可以把问题翻译成所学的语言，所学到的就是如何以编程语言解决问题。
本书另外一个最有价值处是对经典AI程序的介绍，这是其他任何编程书籍都找不到的宝贵资源。可以说，把书中所有程序读懂，实现一遍，等于基本上遍历了上世纪50-80年代AI的发展历程。书中对每个程序的介绍细致入微，可以说经过这样的历程，你的编程水平会戏剧性提高。
本书除了介绍Lisp语言，经典AI，还通过Lisp、Prolog和Lisp的CLOS，分别分析、比较了三种编程范式：函数式编程，面向对象编程和面向一阶逻辑的编程。这对任何对编程感兴趣的人无疑是很好的知识和见识的扩展。
最后说说书名：Paradigms of AI Programming。
作者在前言顶端，引用了朗曼词典对paradigm的释义：范例。本书所给出的程序无疑都是经典范例，本书就是围绕这些范例介绍Lisp语言，介绍经典AI基本思想的。我觉得这是展示编程语言知识的最好方法，从这个角度，这本书的境界高出了大部分同类编程书籍。如果你在学习Lisp，有了一些语言基础，这本书可以说是必看经典之一。
最最后说一下作者：Peter Norvig
是一位多产的计算机编程、AI作家，写过许多编程方面的专栏文章。对我印象最深的是那篇《Teaching yourself Programming in 10 years》，文章的标题明显是在讽刺那些书店中常见的“Teaching yourself XX Programming in 24 hours”系列，并提出了10000小时说。
这里是作者的博客http://norvig.com/
而关于AI话题，作者在进入21世纪后和Stuart Russell合作又出版了一部巨著（没错，超过1000页的巨著）介绍了关于AI的方方面面，是百科全书式的著作。