《人工智能编程范式》（Paradigms of AI Programming，简称PAIP）是人工智能和编程领域的经典著作，自1991年出版以来，极大地影响了人工智能程序设计的方式。二十世纪九十年代中期，尤其是1997年，作者Peter Norvig完成这本书后，十多年时间过去，Lisp语言及人工智能编程领域发生了许多深刻变化。2002年，Norvig回顾了PAIP以及人工智能编程的发展历程，提供了珍贵的历史视角和洞察，值得我们深入探讨。Lisp语言以其独特的设计和强大的特性，曾经是人工智能领域的首选语言。从内置的列表处理、动态类型到支持一等函数和强大的宏系统，Lisp提供了极高的灵活性与表达能力，允许开发者延迟决策、快速迭代。尤其是内建的自动存储管理和动态类型系统，使得构建复杂的智能程序成为可能。
然而，自1991年以来，尤其到2002年，编程语言生态发生了巨大变化，像Java、Python这些新兴语言正快速崛起，逐渐缩小了与Lisp的差距。Java作为一种强类型的面向对象语言，虽然缺乏灵活的宏和动态特性，但通过其成熟的运行环境和丰富的库，迅速占领企业市场。Python则以其简洁、易用的特性和一等函数支持，成为人工智能快速原型开发的优选。尽管如此，从技术角度来看，Lisp在许多重要方面依然领先。其提供的高度一致的语法、互动式环境和程序扩展能力，使得它在处理复杂AI问题时效率极高。性能方面，Lisp的运行速度比Java快1.5到4倍，比Python更是快上十倍甚至数十倍，这些优势在需要大量计算的AI程序中尤为明显。
Norvig指出，Lisp与C/C++在性能上相差无几，足以满足绝大多数应用需求。同时，Lisp的历史积淀超过45年，产生了丰富的技术沉淀和稳定的实现，保证了其成熟度和可靠性。尽管如此，Lisp面临的挑战也不容忽视。其标准化进程缓慢，缺乏像Java或Python那样开箱即用的现代库支持，尤其是在网络协议、多线程、XML处理等当代编程需求方面不够完善。社区规模较小，相关工作机会有限，导致新一代程序员不易接触和学习Lisp。与之相比，Java不仅获得了企业级应用的广泛支持，Python也凭借丰富的科学计算和机器学习库，成为AI研发的重要工具。
市场表现方面，Norvig通过书籍数量、新闻文章、网络资源及招聘信息进行比较显示，2002年Java和C++在流行度明显高于Lisp，Python的表现开始超过Lisp，在多方面领先。与此同时，针对人工智能领域的搜索结果显示，Java相关的AI内容明显丰富，令人惊讶的是，Perl的AI相关信息数量甚至超过了Lisp。尽管这些统计存在一定局限，但也反映出人工智能生态系统的演变趋势。除了语言比较，PAIP还总结了五十余条关键编程经验，这些经作者多年实践总结的原则，如匿名函数使用、运行时闭包创建、抽象与具体的平衡、宏的理性运用、性能优化技术（缓存、编译、延迟计算及索引）等，成为高效AI程序设计的指导方针。这些思想对现代编程依然适用，也阐明了深刻的编程哲学。另一方面，PAIP承认人工智能编程的特殊性在于探索性编程模式的兴盛，即通过反复试验、分析和迭代，逐步完善系统。
这与传统软件开发注重需求确定及一次性实现的方式有所不同。在现代AI实践中，这种思路依然普遍，尤其是在机器学习和推理系统开发中。Norvig也强调，PAIP虽具备深厚学术和实践价值，但并非典型的综合性人工智能教材。它专注于编程范式和经典方法论，而非涵盖最新的AI算法、数据处理接口、互联网协议或图形界面技术。随着AI领域的快速发展，现代AI书籍如Russell和Norvig合著的《人工智能：一种现代的方法》相对更适合了解当前技术全貌。展望未来，人工智能编程的语言选择和开发环境将更加多元化。
传统的Lisp优势所在，如元编程能力和高效灵活的语法结构，依然值得关注和继承。然而，市场和开发者社群的支持、库和工具生态的丰富程度，已成为实际应用中不可忽视的因素。随着机器学习、深度学习以及大数据技术的发展，Python生态系统凭借庞大的科学计算库和活跃的社区占据领先地位，Java在企业级应用稳固其地位，C++因兼顾效率与底层控制依然不可替代。Lisp虽然在主流视野中逐渐淡出，但其理念和技术影响力深远，许多语言设计和编程范式中的优良传统都源自Lisp。理解和借鉴Lisp的编程哲学，对于提升程序设计思想和技巧仍有巨大裨益。总结来看，回顾PAIP及2002年的人工智能编程状况，不仅展现了语言技术的变迁，也反映了AI领域不断变化的发展需求和创新方向。
每种语言都有其独特优势和适用场景，择优而用才是最明智的策略。AI编程不仅是构建智能系统的技术手段，更伴随着对思维、知识表示和复杂系统控制的深刻理解。正如Norvig所言，编程语言和范式影响着程序员的思维方式，理解多样化的编程范式，有助于激发创造力，推动人工智能技术不断进步。随着新一代技术和工具的不断涌现，未来的AI编程将更加高效、灵活和智能，继续延续并超越传统范式的辉煌。
