Lisp 一直用于人工智能，直到 1980 年代末。然而，在 80 年代，Common Lisp 被商业界过度吹捧为“人工智能语言”。这种强烈反对迫使大多数
AI 程序员使用 C 几年。如今，原型通常是用更年轻的动态语言（Perl、Python、Ruby 等）编写的，成功研究的实现通常是用 C 或
C（有时是 Java）。

如果你对 70 年代感兴趣……好吧，我当时不在。但我认为 Lisp 在 AI 研究中的成功有以下三个原因（按重要性排序）：

1. Lisp 是一个优秀的原型设计工具。这是很长一段时间以来 最好的。 Lisp 仍然擅长解决你还不知道如何解决的问题。这种描述完美地描述了人工智能。
2. Lisp 很好地支持符号编程。旧人工智能也是象征性的。长期以来，这方面也独树一帜。
3. Lisp 非常强大。代码/数据的区别较弱，因此 感觉 比其他语言更具可扩展性，因为您的函数和宏看起来像内置的东西。

我没有Peter Norvig 的旧 AI 书，但它应该是学习在 Lisp 中编写 AI
算法的好方法。

免责声明：我是计算语言学的研究生。我比其他领域更了解自然语言处理的子领域。也许 Lisp 更多地用于其他子领域。