18 Ara 2025·7 dk
John McCarthy, Lisp ve Sembolik Yapay Zekâ Tasarımının Kökleri
John McCarthy'nin sembolik yaklaşımı ve Lisp’in tasarım fikirlerinin—listeler, özyineleme ve çöp toplama—yapay zekâ ve modern programlamayı nasıl etkilediğini keşfedin.
John McCarthy'nin sembolik yaklaşımı ve Lisp’in tasarım fikirlerinin—listeler, özyineleme ve çöp toplama—yapay zekâ ve modern programlamayı nasıl etkilediğini keşfedin.
Bu bir “eski yapay zekâ” müzesi turu değil. Yazılım geliştiren herkes için—programcılar, teknik liderler ve ürün geliştiriciler—pratik bir tarih dersidir; çünkü John McCarthy'nin fikirleri programlama dillerinin ne için olduğuna dair düşünme biçimimizi şekillendirdi.
Lisp yalnızca yeni bir sözdizimi değildi. Yazılımın fikirleri (sadece sayıları değil) işleyebileceğine ve dil tasarım seçimlerinin araştırmayı, ürün yinelemesini ve tüm araç ekosistemlerini hızlandırabileceğine dair bir bahis gibiydi.
McCarthy’nin mirasını okumak için kullanışlı bir yol şu soruyu sormaktır: Niyeti, gereksiz tekrarlar, sürtünme veya kazara karmaşıklık içinde boğulmadan ne kadar doğrudan yürütülebilir bir sisteme dönüştürebiliriz? Bu soru Lisp’in REPL’inden modern “sohbetten-uygulamaya” iş akışlarına kadar yankılanıyor.
John McCarthy, yapay zekâyı bir araştırma alanı olarak başlatmakla anılmanın ötesinde, özel bir tür AI üzerinde ısrar etmiş olarak hatırlanır: fikirleri işleyebilen sistemler, sadece cevapları hesaplamayan sistemler. 1950’lerin ortalarında Dartmouth Yaz Araştırma Projesi’ni organize etti (burada “artificial intelligence” terimi önerildi) ve MIT ile daha sonra Stanford’da AI çalışmalarını şekillendirdi. Ancak en kalıcı katkısı belki de sürekli gündeme getirdiği sorudur: ya akıl yürütmeyi kendisi bir program olarak ifade edebilseydik?
Erken bilgisayar başarılarının çoğu sayısaldı: balistik tablolar, mühendislik simulasyonları, optimizasyon ve istatistik. Bu problemler aritmetiğe güzelce uyuyordu.
McCarthy farklı bir hedef izledi. İnsan aklı genellikle "eğer", "çünkü", "ait", "bir türdür" ve "bu koşulları sağlayan tüm şeyler" gibi kavramlarla çalışır. Bunlar kayan nokta değerleri olarak doğal şekilde temsil edilmez.
McCarthy’nin yaklaşımı bilgiyi semboller (isimler, ilişkiler, kategoriler) olarak ele almak ve düşünmeyi bu semboller üzerinde kural tabanlı dönüşümler olarak görmekti.
Yüksek seviyede bir benzetme: sayısal yaklaşımlar "ne kadar?" sorusuna cevap verirken, sembolik yaklaşımlar "bu nedir?" ve "bildiklerimizden ne çıkar?" sorularını yanıtlamaya çalışır.
Akıl yürütme programlanabilir hale getirilebilirse, kuralları, mantıksal ifadeleri ve iç içe ilişkileri rahatça temsil edip işleyebilen bir dile ihtiyaç vardır.
Lisp bu amaç için inşa edildi. Fikirleri sert, önceden tanımlanmış veri yapılarına zorlamak yerine, Lisp kod ile bilgiyi benzer bir biçimde temsil etmeyi doğal kıldı. Bu seçim akademik bir stil meselesi değil—bir düşünceyi betimlemek ile bir prosedürü yürütmek arasındaki pratik bir köprüdü ve McCarthy’nin AI’nin aşmasını istediği tam da bu köprüydü.
McCarthy ve erken AI araştırmacıları "sembolik" dediklerinde gizemli bir matematikten bahsetmiyorlardı. Bir sembol basitçe anlamlı bir etikettir: customer gibi bir isim, hungry gibi bir kelime veya IF ve THEN gibi bir etiket. Semboller önemlidir çünkü bir programın fikirlerle (kategoriler, ilişkiler, kurallar) çalışmasına olanak tanır; sadece ham sayılarla değil.
Basit bir karşıtlık: elektronik tablolar sütunlar ve aritmetik için iyidir. Sembolik sistemler kuralların, istisnaların ve yapının olduğu dünyalar için iyidir.
Birçok programda 42 ile "age" arasındaki fark veri türü değildir—daha çok değerin neyi temsil ettiğidir. Bir sembol, karşılaştırabileceğiniz, depolayabileceğiniz ve anlamını kaybetmeden birleştirebileceğiniz bir şey verir.
Bu, "Paris bir şehirdir" veya "pil düşükse, bir şarj cihazı bulun" gibi ifadeleri temsil etmeyi doğal kılar.
Sembollerle işe yarar bir şey yapmak için yapıya ihtiyaç vardır. Lisp çok sade bir yapı popülerleştirdi: liste. Bir liste, öğelerin sıralı bir grubudur ve bu öğeler kendileri yine listeler olabilir. Bu tek fikirle cümleleri, formları ve ağaç biçimli bilgiyi temsil edebilirsiniz.
Küçük bir kavramsal örnek (Lisp-benzeri stil):
(sentence (subject robot) (verb needs) (object power))
Hemen hemen İngilizce gibi okunur: bir özne, yüklem ve nesneden oluşan bir cümle. Yapılandırılmış olduğu için bir program (subject robot) kısmını seçebilir veya (object power) ile başka bir şey yer değiştirebilir.
Bilgi sembolik yapılarda olduğunda, klasik AI görevleri erişilebilir hale gelir:
IF, o zaman THEN yeni bir sonuç çıkar.Ana değişim şudur: program sadece hesaplama yapmıyor; anlamlı bilgi parçalarını inceleyebilen ve dönüştürebilen yapılar üzerinde işlem yapıyor.
Lisp’in tasarım kararları akademinin içinde kalmadı. İnsanların araç inşa etme şeklini ve fikirleri ne kadar hızlı keşfedebildiklerini etkiledi:
Bu özellikler deneyin ucuz olduğu, prototiplerin ürüne daha hızlı dönüştüğü ve gereksinimler değiştiğinde ekiplerin uyum sağlayabildiği ekosistemler üretme eğilimindedir.
Lisp, çok pratik bir tasarım problemini çözmek için başladı: sembollerle çalışabilen programlar sayılarla çalışabildiği kadar doğal olarak nasıl yazılır?
McCarthy "daha iyi bir hesap makinesi" yapmaya çalışmıyordu. (is (parent Alice Bob)) gibi bir ifadenin (+ 2 3) kadar kolayca saklanabildiği, incelenebildiği, dönüştürülebildiği ve üzerinde akıl yürütülebildiği bir dil istiyordu.
Öncelik, sembolik bilgiyi temsil etmeyi ve işlemeyi kolaylaştırmaktı. Bu, listelere ve ağaç benzeri yapılara odaklanmayı getirdi; çünkü bunlar insanlar tarafından anlam ifade etmek için zaten kullanılan yapılarla iyi eşleşir: cümleler, mantıksal kurallar, iç içe kategoriler ve ilişkiler.
Dilin çekirdeğini küçük ve tutarlı tutmak bir diğer hedefti. Dilde daha az "özel durum" olduğunda, öğrenilecek kural sayısı azalır ve fikirleri birleştirmeye daha fazla zaman kalır. Lisp, daha büyük soyutlamalar oluşturmak için bir avuç yapı taşına yaslandı.
Ana fikir programlarla verinin aynı yapıyı paylaşabileceğiydi. Basitçe: veriniz iç içe listeyse, programınız da iç içe liste olabilir.
Bunun anlamı şudur:
Lisp ayrıca bir zihniyeti popülerleştirdi: diller tek beden-her şeyi-uyar olmak zorunda değildir. Onlar problem alanına göre tasarlanabilir—ör. akıl yürütme, arama ve bilgi temsili—ve yine de onlarca yıl boyunca genel amaçlı programlamayı etkilemeye devam edebilir.
S-ifadeleri (symbolic expressions) Lisp’in imzasıdır: kod ve veriyi iç içe listeler olarak temsil etmenin tek, tutarlı bir yolu.
Bir bakışta, bir S-ifadesi sadece öğeler etrafında parantezlerdir—bazı öğeler atomdur (isimler ve sayılar gibi), bazıları ise yine listelerdir. O "listelerin içindeki listeler" kuralı tüm nokta.
Yapının bir biçime sahip olması sayesinde Lisp programları en aşağıya kadar aynı yapı taşlarından inşa edilir. Bir fonksiyon çağrısı, yapılandırma benzeri bir veri parçası ve program yapısının bir kısmı hepsi bir liste olarak ifade edilebilir.
Bu tutarlılık hemen fayda sağlar:
Lisp yazmasanız bile önemli bir tasarım dersi budur: bir sistem bir veya iki öngörülebilir biçimden inşa edilirse, kenar durumlarla uğraşmak yerine inşa etmeye zaman harcarsınız.
S-ifadeleri bileşime teşvik eder çünkü küçük, okunması kolay parçalar doğal olarak daha büyük parçalara birleşir. Programınız "sadece iç içe listeler" olduğunda, fikirleri birleştirmek genellikle bir ifadeyi başka birinin içine yerleştirmek veya yeniden kullanılabilir parçalardan listeler oluşturmak demektir.
Bu sizi modüler bir stile iter: tek işi yapan küçük operasyonlar yazarsınız, sonra bunları üst üste koyarak daha büyük bir niyeti ifade edersiniz.
Bariz dezavantaj alışılmamışlıktır. Birçok yeni gelen için parantez ağırlıklı sözdizimi garip görünür.
Ama artı tarafı tahmin edilebilirliktir: iç içe kurallarını anladıktan sonra programın yapısını güvenilir şekilde görebilirsiniz—ve araçlar da görebilir. Bu açıklık, S-ifadelerinin Lisp’in ötesinde etkileri olmasının büyük sebeplerinden biridir.
Özyinelemeyi günlük bir metaforla anlamak kolaydır: dağınık bir odayı daha küçük "odacıklara" ayırarak temizlemek. Her şeyi bir kerede çözmeye çalışmazsınız. Bir öğe alır, yerini koyar, kalan üzerinde aynı işlemi tekrar edersiniz. Adımlar basittir; güç onları hiç kalmayana kadar tekrarlamaktan gelir.
Lisp bu fikri benimsiyor çünkü verisinin çoğu doğal olarak listelerden oluşur: bir listenin "ilk öğesi" ve "geri kalanı" vardır. Bu şekil özyinelemeli düşünmeye mükemmel uyum sağlar.
Bir listeyi işlemek için ilk elemanı ele alır, sonra aynı mantığı listenin geri kalanına uygularsınız. Liste boşsa durursunuz—bu, "yapılacak bir şey kalmadı" anıdır ve özyinelemeyi gizemli olmaktan çok iyi tanımlanmış kılar.
Bir sayı listesinin toplamını istiyorsunuz:
Hepsi bu. Tanım İngilizce gibi okunur ve program yapısı fikri yansıtır.
Sembolik AI genellikle ifadeleri ağaç-benzeri yapılar olarak temsil eder (bir operatör ve alt ifadeleri). Özyineleme bu ağacı "dolaş"manın doğal yoludur: sol kısmı değerlendirmek için aynı şekilde sağ kısmı değerlendirirsiniz ve basit bir değere ulaşana kadar devam edersiniz.
Bu kalıplar sonraki fonksiyonel programlamayı etkiledi: küçük fonksiyonlar, belirgin taban durumlar ve üzerinde düşünmesi kolay veri dönüşümleri. Lisp dışındayken bile, işi "bir adım yap, sonra kalan üzerinde tekrar et" şeklinde bölme alışkanlığı daha temiz kod ve daha az gizli yan etkiye yol açar.
Erken programcılar belleği elle yönetmek zorundaydı: alan ayırmak, sahipliği takip etmek ve doğru zamanda serbest bırakmayı hatırlamak. Bu iş yalnızca geliştirmeyi yavaşlatmaz—aynı zamanda çoğu zaman yeniden üretmesi zor ve kolayca dağıtılan bir hata sınıfı yaratır: performansı sessizce düşüren sızıntılar ve orijinal hatadan çok sonra programı çökerten geçersiz göstergeler.
John McCarthy, Lisp için çöp toplamayı programcıların defter tutma işine odaklanmak yerine anlam üzerine çalışabilmeleri amacıyla tanıttı.
Yüksek seviyede, çöp toplama (GC) çalışan programdan artık erişilemeyen bellek parçalarını—artık hiçbir şeyin kullanamayacağı değerleri—otomatik olarak bulur ve geri kazanır.
"Her nesneyi tam olarak bir kez serbest bıraktık mı?" sorusu yerine, GC soruyu "bu nesne hâlâ erişilebilir mi?" olarak değiştirir. Program ona erişemiyorsa, çöp kabul edilir.
Sembolik AI çalışmalarında Lisp programları genellikle çok sayıda kısa ömürlü liste, ağaç ve ara sonuç üretir. Manuel bellek yönetimi denemeyi deneyimi bir kaynak temizliği savaşına dönüştürürdü.
GC günlük deneyimi değiştirir:
Temel fikir, bir dil özelliğinin takım çarpanı olabileceğidir: gizemli bozulmaları ayıklamaya harcanan daha az saat, gerçek mantığı geliştirmeye daha fazla zaman demektir.
McCarthy’nin seçimi Lisp’in içinde kalmadı. Sonraki birçok sistem GC (ve varyasyonlarını) benimsedi çünkü bu takas genellikle kendini ödüllendirir: Java, C#, Python, JavaScript çalışma zamanları ve Go gibi diller büyük ölçekli geliştirmeyi daha güvenli ve hızlı hale getirmek için çöp toplamaya yaslanır—performans öncelikli olsa bile.
Lisp’te bir ifadə tutarlı bir biçimde yazılmış bir kod parçasıdır (çoğunlukla bir liste). Değerlendirme ise o ifadenin ne anlama geldiğine ve ne ürettiğine karar verme sürecidir.
Örneğin, "bu sayıları topla" veya "bu girdilerle bu fonksiyonu çağır" gibi bir şey yazdığınızda, değerlendirici o ifadeyi bir sonuca dönüştürmek için küçük bir kural kümesini izler. Bunu dilin hakemi gibi düşünebilirsiniz: ne yapacağına, hangi sırayla yapacağına ve ne zaman duracağına karar verir.
McCarthy’nin ana hamlesi sadece yeni bir sözdizimi icat etmek değildi—"anlam motorunu" kompakt ve düzenli tutmaktı. Değerlendirici birkaç net kuraldan oluştuğunda iki iyi şey olur:
Bu tutarlılık Lisp’i sembolik AI için bir fikir oyun alanı yaptı: araştırmacılar yeni temsilleri ve kontrol yapılarını hızlıca deneyebiliyordu.
Makrolar, Lisp’in kod şekillerini otomatikleştirmenin yoludur, sadece değerleri değil. Bir fonksiyon tekrar eden hesaplamaları engellerken, bir makro tekrar eden yapıları ortadan kaldırır—ör. "X yap ama bunu da kaydet", veya "kurallar için küçük bir dil tanımla" gibi.
Pratik etki şudur: Lisp yeni kolaylıkları içeriden büyütebilir. Modern birçok araç bu fikri yansıtır—şablon sistemleri, kod üreticiler ve metaprogramlama özellikleri—çünkü hedef aynı: daha hızlı deneme ve daha net niyet.
Lisp’in çekiciliğinin büyük bir kısmı yalnızca dil değil—onunla nasıl çalıştığınızdır. Lisp REPL’i popülerleştirdi: Read–Eval–Print Loop. Günlük terimlerle, bilgisayarla konuşuyormuşsunuz gibi düşünebilirsiniz. Bir ifade yazarsınız, sistem hemen çalıştırır, sonucu yazdırır ve bir sonraki girdiyi bekler.
Tüm programı yazıp derleyip çalıştırmak ve sonra neyin kırıldığını aramak yerine, fikirleri küçük adımlarla deneyebilirsiniz. Bir fonksiyon tanımlarsınız, birkaç girdiyle test edersiniz, düzeltirsiniz ve tekrar test edersiniz—hepsi saniyeler içinde.
Bu ritim belirsizliğin yoğun olduğu erken AI çalışmalarında çok değerliydi çünkü doğru yaklaşımı önceden bilmediğiniz durumlarda keşfetmeyi kolaylaştırır.
Hızlı geri bildirim “büyük bahisleri” küçük denetimlere dönüştürür. Araştırma için hipotezleri keşfetmeyi ve ara sonuçları incelemeyi kolaylaştırır.
Ürün prototipleme için yineleme maliyetini azaltır: gerçek verilerle davranışı hızlıca doğrulayabilir, kenar durumları daha erken fark edebilir ve uzun derleme döngülerine takılmadan özellikleri iyileştirebilirsiniz.
Bu, modern "vibe-coding" araçlarının neden cezbedici olduğunu da açıklar: onlar esasen geri bildirim döngüsünü agresif biçimde sıkıştırırlar. Örneğin, Koder.ai sohbet arayüzünü (altyapıda ajan tabanlı bir mimari) kullanarak ürün niyetini çalışır web, backend veya mobil koda hızlıca çevirebilir—genellikle “dene → ayarla → tekrar dene” döngüsünü geleneksel borudan ziyade bir REPL’e yakın hissettirir.
REPL fikri bugün şunlarda karşınıza çıkar:
Farklı araçlar, aynı ilke: düşünme ile görme arasındaki mesafeyi kısaltmak.
Ekipler REPL-benzeri iş akışlarından en çok belirsiz gereksinimlerin keşfedildiği, veri ağırlıklı özelliklerin geliştirildiği, API tasarlandığı veya zor mantıkların ayıklandığı işler sırasında fayda görür. İş, kullanıcılar, veri veya kenar durumlar hakkında hızlı öğrenmeyi gerektiriyorsa, etkileşimli geri bildirim bir lüks değil; bir çarpandır.
Lisp herkesin günlük sözdizimi haline gelmedi. Kazanma biçimi, fikirleri tohumlayarak birçok ekosistemde normalleşmelerini sağlamasıydı.
Lisp’in varsayılan olarak ele aldığı kavramlar—değer olarak fonksiyonlar, yüksek dereceli işlemlerin yoğun kullanımı ve küçük parçaları bileşimleyerek program inşa etme tercihi—bugün yaygın biçimde görülür. Lisp ile hiç benzer görünmeyen diller bile map/filter tarzı dönüşümleri, değişmez veri alışkanlıklarını ve yineleme-benzeri düşünmeyi (iterator veya fold ile ifade edilen) teşvik eder.
Temel zihinsel değişim: veri dönüşümlerini boru hattı olarak görmek ve davranışı taşınabilir bir şey olarak ele almak.
Lisp programları veriyi olarak temsil etmeyi kolaylaştırdı. Bu zihniyet bugün derleyiciler, formatlayıcılar, linter’lar ve kod üreticiler için AST’lerle (soyut sözdizim ağaçları) çalışma biçiminde görülür. AST ile çalıştığınızda, "kod veri gibidir" yaklaşımının yakın bir akrabasını yaparsınız; yapı JSON nesneleri, tiplenmiş düğümler veya bytecode grafikleri olsa bile.
Aynı sembolik yaklaşım pratik otomasyonu güçlendirir: yapılandırma formatları, şablonlama sistemleri ve derleme boruları araçların denetleyebileceği, dönüştürebileceği ve doğrulayabileceği yapılandırılmış temsillere dayanır.
Modern Lisp ailesi dilleri (geniş anlamda: çağdaş Lispler ve Lisp esintili araçlar) takımların iç DSL’ler tasarlama biçimini etkilemeye devam ediyor—testler, dağıtım, veri temizleme veya UI için küçük, odaklı mini-diller.
Lisp dışındakilerde makro sistemleri, metaprogramlama kütüphaneleri ve kod üretim çerçeveleri aynı sonuca ulaşmayı amaçlar: problemi karşılayacak şekilde dili genişletmek.
Pratik çıkarım: sözdizimi tercihleri değişse de kalıcı fikirler—sembolik yapı, bileşimlenebilir fonksiyonlar ve genişletilebilirlik—on yıllar boyunca değer üretmeye devam eder.
Lisp’in itibarı "dâhi" ile "anlaşılmaz" arasında gidip gelir; çoğu zaman bu ikinci el izlenimlere dayanır. Gerçek daha sıradandır: Lisp bazı seçimleri yapar—doğru ortamda güçlü, başka yerlerde rahatsız edici olabilir.
Yeni gelenler için Lisp’in tekdüze sözdizimi programın "içini" görüyormuşsunuz hissi verebilir. Bu rahatsızlık gerçektir, özellikle farklı yapıları görsel olarak ayıran dillere alışkınsanız.
Tarihi olarak, Lisp’in yapısı aynı zamanda noktadır: kod ve veri aynı biçimi paylaştığı için programları dönüştürmek, üretmek ve analiz etmek kolaydır. İyi editör desteğiyle (girintileme, yapısal gezinme) Lisp kodu genellikle parantez saymaktan ziyade şekle göre okunur.
Lisp’in doğası gereği yavaş olduğuna dair yaygın bir stereotip vardır. Tarihsel olarak bazı uygulamalar düşük seviyeli dillere kıyasla zorlanmış olabilir ve dinamik özellikler ek yük getirebilir.
Ama "Lisp"i tek bir performans profili olarak görmek doğru değildir. Pek çok Lisp sistemi uzun zamandır derleme, tip bildirimleri ve ciddi optimizasyonlar destekler. Daha kullanışlı çerçeve şudur: bellek düzeni, öngörülebilir gecikme veya ham verim gereksinimleriniz ne kadar sıkı ve Lisp uygulamanız bu ihtiyaçlara mı yönelik?
Diğer adil eleştiri ekosistem uyumudur. Lisp lehçesine ve alana bağlı olarak kütüphane, araç ve işe alım havuzları ana akım yığınlardan daha küçük olabilir. Hızlı şekilde geniş bir ekiple yayın yaparken bu dil şıklığından daha önemli olabilir.
Lisp’i klişelere göre yargılamak yerine temel fikirlerini ayrı ayrı değerlendirin: tek biçimli yapı, etkileşimli geliştirme ve makroların alan-spesifik soyutlamalar inşa etme aracı olarak kullanımı. Lisp asla göndermediğiniz bir sistem olarak kalsa bile, bu kavramlar herhangi bir dilde kod yazma biçiminizi keskinleştirebilir.
McCarthy bize sadece tarihsel bir dil bırakmadı—değişmesi, açıklanması ve genişletilmesi kolay yazılım yapma alışkanlıkları bıraktı.
Clever yüzeyler yerine basit çekirdekleri tercih edin. Ortogonal, küçük yapı taşları öğrenmesi daha kolay ve bozulması güç olur.
Veri biçimlerini birleştirilebilir tutun. Birçok şey aynı temsil paylaştığında (listeler/ağaçlar gibi) araçlar basitleşir: yazıcılar, hata ayıklayıcılar, serileştiriciler ve dönüştürücüler yeniden kullanılabilir.
Gerekirse programları veri olarak (ve veriyi program olarak) ele alın. Yapıları inceleyip dönüştürebiliyorsanız daha güvenli refactorlar, migrationlar ve kod üreticiler inşa edebilirsiniz.
Sıkıcı işleri otomatikleştirin. Çöp toplama klasik örnektir; ancak geniş bakış şu: belli hata sınıflarını önleyen otomasyonlara yatırım yapın.
Geri bildirim döngülerini optimize edin. Etkileşimli değerlendirme (REPL tarzı) küçük deneyleri, hızlı doğrulamayı ve davranış hakkında daha iyi sezgiyi teşvik eder.
Genişletmeyi birincil tasarım hedefi yapın. Lisp makroları bir yanıt; diğer ekosistemlerde eklentiler, şablonlar, DSL’ler veya derleme zamanı dönüşümleri olabilir.
Bir kütüphane veya mimari seçmeden önce gerçek bir özelliği alın—ör. “indirim kuralları” veya “destek bileti yönlendirme”—ve onu bir ağaç olarak çizin. Sonra o ağacı iç içe listeler (veya JSON) olarak yeniden yazın. Düğümler neler, yapraklar neler ve hangi dönüşümlere ihtiyacınız var? Bu, hangi parçaların AST-benzeri temsil, kod üretimi veya DSL’lerle daha basit hale geleceğini ortaya çıkarır.
Lisp olmadan bile zihniyeti uygulayabilirsiniz: AST-benzeri temsiller oluşturun, tekrar eden bağlantı için kod üretimi kullanın ve veri-öncelikli boru hatlarını (parse → transform → evaluate) standartlaştırın. Birçok ekip ara temsilleri açık hale getirerek faydayı elde eder.
REPL ilkesini severseniz ama ana akım yığınlarda ürün özellikleri yayıyorsanız, ruhu araçlarda ödünç alabilirsiniz: sıkı yineleme döngüleri, anlık görüntüler/geri alma ve yürütmeden önce açık planlama gibi. Koder.ai örneğin planlama modu, anlık görüntüler ve geri alma sunarak hızlı yinelemeyi daha güvenli hale getiren operasyonel bir yansıma sağlar.
McCarthy’nin kalıcı etkisi şudur: akıl yürütmeyi programlanabilir kıldığımızda programlama daha güçlü olur—ve fikirden yürütülebilir bir sisteme giden yolu mümkün olduğunca doğrudan tuttuğumuzda bu güç en iyi şekilde ortaya çıkar.
Sembolik düşünme, kavramları ve ilişkileri doğrudan temsil eder (ör. “müşteri”, “tür-olmak”, “bağımlı-olmak”, “eğer…ise…”), sonra bu temsiller üzerinde kurallar ve dönüşümler uygular.
Bu yaklaşım, probleminiz kural, istisna ve anlam doluysa (kural motorları, planlama, derleyiciler, yapılandırma, iş akışı mantığı) en kullanışlı olanıdır; sadece aritmetiksel hesap gerektiren durumlar için daha az uygundur.
McCarthy, akıl yürütmenin programlar olarak ifade edilebileceği fikrini savundu—sadece hesaplama değil.
Bu bakış açısı şunları etkiledi:
Listeler, “parçalardan oluşan şeyleri” temsil etmenin minimalist ve esnek yoludur. Liste elemanları kendileri de liste olabildiği için doğal olarak ağaç yapıları elde edilir.
Bu sayede kolayca:
S-ifadeleri (S-expressions) size kod ve veri için tek, tutarlı bir biçim sağlar: iç içe listeler.
Bu birliktelik sistemleri basitleştirir çünkü:
Makro, yineleyen kod yapısını otomatikleştirir; sadece tekrar eden hesaplamaları değil, tekrar eden yapı şablonlarını ortadan kaldırır.
Makroları kullanın quando:
Sadece tekrar eden mantık gerekiyorsa, genellikle fonksiyon daha iyi bir tercihtir.
Çöp toplama (GC), artık erişilemeyen belleği otomatik olarak geri kazanır; bu, belirli hata sınıflarını (dangling pointerlar, çift serbest bırakmalar) azaltır.
Kısa ömürlü listeler, ağaçlar ve ara sonuçlar üreten sembolik programlarda GC özellikle faydalıdır çünkü prototipleme ve yeniden düzenleme ile uğraşırken bellek sahipliği stratejileri tasarlamak zorunda kalmazsınız.
REPL, “düşün → dene → gözlemle” döngüsünü kısaltır. Bir fonksiyon tanımlayabilir, onu çalıştırıp anında düzeltebilir ve tekrar deneyebilirsiniz.
Benzer faydaları modern yığınlarda elde etmek için:
İlgili okuma: REPL ve hızlı geri bildirim döngüleri.
Lisp hiçbir zaman herkesin günlük sözdizimi olmadı, ama fikirlerini ekosistemlere yaydı:
map/filter, bileşim)Lisp gönderen alışkanlıkları bugün birçok yerde kullanıyorsunuz bile.
Gerçek ticaretler şunlardır:
Pratik yaklaşım: yeterliliklerinize, alanınıza ve gereksinimlerinize göre uygunluğu değerlendirin; itibarla değil gereksinimle karar verin.
10 dakikalık egzersiz:
Bu genellikle “kod-veri” (code-as-data) desenlerinin, kural motorlarının veya DSL-benzeri yapıların sistemi nasıl sadeleştirebileceğini ortaya çıkarır.