วงการเทคโนโลยีกำลังหวนกลับมาพูดถึง Lush ภาษาโปรแกรมมิ่งที่น่าทึ่งจากปี 1987 ซึ่งมีบทบาทสำคัญในการพัฒนา deep learning ยุคแรกๆ การสนทนาในชุมชนได้เผยให้เห็นข้อมูลที่น่าสนใจเกี่ยวกับวิวัฒนาการของภาษานี้และอิทธิพลที่มีต่อเฟรมเวิร์กการเรียนรู้ของเครื่องในปัจจุบัน
จากโครงข่ายประสาทเทียมสู่รากฐานของ Deep Learning
Lush ซึ่งย่อมาจาก Lisp Universal Shell ไม่ใช่แค่ภาษาโปรแกรมมิ่งธรรมดา แต่เป็นแพลตฟอร์มพื้นฐานที่ผู้บุกเบิก deep learning อย่าง Yann LeCun และ Leon Bottou ใช้พัฒนาผลงานที่สร้างความเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ วิวัฒนาการของภาษานี้แสดงให้เห็นถึงการพัฒนาที่น่าสนใจจากจุดเริ่มต้นที่เป็นเพียงโปรแกรมจำลองโครงข่ายประสาทเทียมสำหรับ AmigaOS จนกลายเป็นสภาพแวดล้อมการพัฒนาที่ซับซ้อนซึ่งมีอิทธิพลต่อเฟรมเวิร์ก deep learning ในปัจจุบัน
จุดสำคัญในไทม์ไลน์:
- 1987: เปิดตัวครั้งแรกในฐานะโปรแกรมจำลองโครงข่ายประสาทเทียมสำหรับ AmigaOS
- 1988-1989: พอร์ตไปยัง SunOS เพิ่มฟีเจอร์โครงข่ายประสาทเทียมแบบใช้น้ำหนักร่วมกัน
- 1990-1993: มีการพัฒนาเวอร์ชันเชิงพาณิชย์และการปรับปรุงหลายครั้ง
- 2001: ATTLUSH ผสานตัวแปลภาษา TL3 เข้ากับคอมไพเลอร์ SN3.2
- 2002: การปรับปรุงครั้งใหญ่ครั้งสุดท้าย มีการเขียนคอมไพเลอร์/ตัวโหลดและไลบรารีใหม่
คุณสมบัติหลัก:
- ใช้ไวยากรณ์แบบ Lisp พร้อมระบบออบเจ็กต์คล้าย CLOS
- มีความสามารถ FFI ขั้นสูง
- มีระบบเอกสารประกอบในตัว
- รองรับการคำนวณแบบอาร์เรย์
- มีชุดเครื่องมือสร้าง GUI ในตัว ( Ogre )
เล็กแต่ทรงพลัง
ชุมชนได้มีการถกเถียงอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับสิ่งที่ทำให้ภาษาโปรแกรมมิ่งมีขนาดเล็ก ต่างจากการตีความแบบสมัยใหม่ของภาษาขนาดเล็กอย่าง Go ความกะทัดรัดของ Lush มาจากทีมพัฒนาที่มีขนาดเล็กและการออกแบบอย่างมีจุดประสงค์ ดังที่สมาชิกในชุมชนได้อธิบายผ่านบล็อก Brown PLT ว่าขนาดของภาษาสามารถประเมินได้จากภาษาหลักและฟังก์ชัน desugaring ซึ่งชี้ให้เห็นว่าความสง่างามของ Lush อยู่ที่การออกแบบที่เรียบง่ายแต่ทรงพลัง
ผลกระทบทางประวัติศาสตร์และความเกี่ยวข้องในปัจจุบัน
การสนทนาในชุมชนชี้ให้เห็นว่าช่วงเวลาการพัฒนาของ Lush นั้นตรงกับช่วงสำคัญในประวัติศาสตร์ของ AI ตั้งแต่จุดเริ่มต้นในปี 1987 ผ่านการพัฒนาหลายเวอร์ชันและเวอร์ชันเชิงพาณิชย์ Lush ได้พัฒนาควบคู่ไปกับการพัฒนาโครงข่ายประสาทเทียมยุคแรก คุณสมบัติของภาษา รวมถึงระบบออบเจ็กต์แบบ CLOS, ไวยากรณ์แบบ S-expression และความสามารถ FFI ขั้นสูง นั้นล้ำสมัยและยังคงเกี่ยวข้องกับความท้าทายในการเขียนโปรแกรมสมัยใหม่
R และบริบทร่วมสมัย
การเปรียบเทียบที่น่าสนใจในการสนทนาของชุมชนคือการเทียบระหว่าง Lush กับ R ซึ่งแสดงให้เห็นถึงวิธีการที่แตกต่างกันในการพัฒนาการคำนวณเชิงวิทยาศาสตร์ ในขณะที่ R กลายเป็นภาษาหลักในด้านสถิติ สมาชิกในชุมชนได้ชี้ให้เห็นข้อจำกัดในการเป็นภาษาโปรแกรมมิ่งเอนกประสงค์ ซึ่งแตกต่างจากปรัชญาการออกแบบที่ครอบคลุมมากกว่าของ Lush สำหรับการพัฒนาอัลกอริทึม
เรื่องราวของ Lush เป็นเครื่องเตือนใจว่าเครื่องมือบุกเบิกเหล่านี้ได้หล่อหลอมภูมิทัศน์ของ AI และ machine learning สมัยใหม่อย่างไร แม้จะไม่ได้รับการยอมรับอย่างแพร่หลาย อิทธิพลของมันยังคงเห็นได้ในเฟรมเวิร์ก deep learning ร่วมสมัย ทำให้เป็นกรณีศึกษาที่น่าสนใจในวิวัฒนาการของเครื่องมือการคำนวณทางวิทยาศาสตร์