Prolog contre Lisp
Prolog et Lisp sont deux des langages de programmation informatique AI (intelligence artificielle) les plus populaires aujourd'hui. Ils sont construits avec deux paradigmes de programmation différents. Prolog est un langage déclaratif, tandis que Lisp est un langage fonctionnel. Les deux sont utilisés pour divers problèmes d'IA, mais Prolog est surtout utilisé pour les problèmes de logique et de raisonnement, tandis que Lisp est utilisé pour les problèmes nécessitant un prototypage rapide.
Prologue
Prolog est un langage de programmation d'IA. Il appartient à la famille des langages de programmation logique. Prolog est un langage déclaratif, dans lequel les calculs sont effectués en exécutant des requêtes sur les relations (qui représentent la logique du programme), qui sont définies comme des règles et des faits. Développé en 1970, prolog est l'un des plus anciens langages de programmation logique et l'un des langages de programmation d'IA les plus populaires aujourd'hui (avec Lisp). C'est un langage libre, mais de nombreuses variantes commerciales sont disponibles. Il a d'abord été utilisé pour le traitement du langage naturel, mais il est maintenant utilisé pour diverses tâches telles que les systèmes experts, les systèmes de réponse automatique, les jeux et les systèmes de contrôle avancés. Prolog n'a qu'un seul type de données appelé le terme. Un terme peut être un atome, un nombre, une variable ou un terme composé. Les nombres peuvent être flottants ou entiers. Prolog prend en charge les listes et les chaînes en tant que collection d'éléments. Prolog définit les relations à l'aide de clauses. Les clauses peuvent être des règles ou des faits. Prolog permet l'itération à travers ses prédicats récursifs.
Lisp
Lisp est une famille de langages de programmation informatique. Et les dialectes Lisp les plus célèbres utilisés aujourd'hui pour la programmation à usage général sont Common Lisp et Scheme. Le nom LISP vient de "LISt Processing" et comme il le suggère, la principale structure de données de Lisp est la liste chaînée. En fait, toute la source est écrite à l'aide de listes (en utilisant la notation préfixée), ou plus correctement de listes entre parenthèses (appelées s-expressions). Par exemple, un appel de fonction s'écrit (f a1 a2 a3), ce qui signifie que la fonction f est appelée en utilisant a1, a2 et a3 comme arguments d'entrée pour la fonction. C'est pourquoi on l'appelle un langage orienté expression, où toutes les données et le code sont écrits sous forme d'expressions (il n'y a pas de distinction entre les expressions et les instructions en Lisp). Cette fonctionnalité intéressante est très spéciale pour Lisp, où elle pourrait être utilisée pour étendre le langage au problème en question en écrivant des macros utiles. Bien que la récursivité terminale soit utilisée par les programmeurs pour exprimer des boucles, tous les dialectes Lisp fréquemment rencontrés incluent des structures de contrôle comme la boucle. De plus, Common Lisp et scheme ont mapcar et map qui sont des exemples de fonctions, qui fournissent une fonctionnalité de bouclage en appliquant la fonction successivement à tous ses éléments, puis collectent les résultats dans une liste.
Quelle est la différence entre Prolog et Lisp ?
Bien que Prolog et Lisp soient deux des langages de programmation d'IA les plus populaires, ils présentent diverses différences. Lisp est un langage fonctionnel, tandis que Prolog est une programmation logique et des langages déclaratifs. Lisp est très flexible en raison de ses fonctionnalités de prototypage rapide et de macro, il permet donc en fait d'étendre le langage en fonction du problème à résoudre. Dans les domaines de l'IA, des graphiques et des interfaces utilisateur, Lisp a été largement utilisé en raison de cette capacité de prototypage rapide. Cependant, en raison de ses capacités de programmation logique intégrées, Prolog est idéal pour les problèmes d'IA avec des applications de raisonnement symbolique, de base de données et d'analyse de langage. Le choix de l'un plutôt que de l'autre dépend entièrement du type de problème d'IA à résoudre.
