工程師可以使用大量的人工智能工具來幫助解決問題。識別工程師在人工智能工具方面的需求取決于許多相互關聯的因素：支持應用程序的人工智能功能是什么，工程師希望人工智能組件補充什么系統，購買該工具的可用資源是什么。

　　本說明的第2節概述了人工智能工具。第三節研究當前的市場趨勢。談話本身將討論基于將關鍵的人工智能特性映射到應用程序的人工智能工具的選擇

　　特別適合于開發人工智能應用程序的語言現在已經廣泛使用。它們在概念上不同于Fortran和Algol等更傳統的語言，因為它們簡化了符號結構的操作。lisp是最流行的人工智能語言之一，已經存在了很長一段時間（幾乎和fortran一樣長）。它的名字代表列表處理：讓程序員能夠操作符號信息的列表，而不必擔心顯式指針或存儲管理。lisp有很多方言，但是在大多數實現中都會發現一組共同的特性。另一種流行的人工智能語言是prolog。它代表邏輯上的編程。prolog基于一階謂詞邏輯的horn子句子集。與lisp一樣，prolog也有許多可用的實現。第三種在某些應用領域非常有用的語言是面向對象編程，smalltalk就是一個例子，盡管現在有很多這樣的語言。

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　　在人工智能編程語言的發展史上，為了提高性能，大量的工作都集中在生產專門的硬件上。這些機器一般都很昂貴，主要用于研發機構。因此，通用高性能工作站作為這些語言的平臺已經越來越流行。今天，各種各樣的機器都可以實現，包括個人電腦和大型機。盡管編程語言實際上是一種解決問題的工具，但通常使用“工具”一詞來表示以支持應用程序開發的方式打包的一套工具。人工智能工具是現成的，傳統上被歸類為混合工具包或專家系統外殼。混合工具套件提供非常靈活的環境，用于開發經常使用高性能工作站的人工智能應用程序。一般來說，它們為開發人員提供了一系列的知識表示和推理方法（規則、框架、真相維護）和語言。這使得應用程序可以作為單獨的子單元來處理，可能需要不同的方法來產生解決方案，然后可以由愛丁堡大學人工智能應用研究所處理。
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