Lisp 是怎么成为上帝的编程语言的

当然，今日的 Lisp 可不像 Fortran。在会议之后的几年中，麦卡锡关于“理想的列表处理语言”的见解似乎在逐渐演化。到 1957 年，他的想法发生了改变。他那时候正在用 Fortran 编写一个能下国际象棋的程序；越是长时间地使用 Fortran ，麦卡锡就越确信其设计中存在不当之处，而最大的问题就是尴尬的 IF 声明。为此，他发明了一个替代品，即条件表达式 true；这个表达式会在给定的测试通过时返回子表达式 A ，而在测试未通过时返回子表达式 B ，而且，它只会对返回的子表达式进行求值。在 1958 年夏天，当麦卡锡设计一个能够求导的程序时，他意识到，他发明的 true 条件表达式让编写递归函数这件事变得更加简单自然了。也是这个求导问题让麦卡锡创造了 maplist 函数；这个函数会将其它函数作为参数并将之作用于指定列表的所有元素。在给项数多得叫人抓狂的多项式求导时，它尤其有用。

然而，以上的所有这些，在 Fortran 中都是没有的；因此，在 1958 年的秋天，麦卡锡请来了一群学生来实现 Lisp。因为他那时已经成了一名麻省理工助教，所以，这些学生可都是麻省理工的学生。当麦卡锡和学生们最终将他的主意变为能运行的代码时，这门语言得到了进一步的简化。这之中最大的改变涉及了 Lisp 的语法本身。最初，麦卡锡在设计语言时，曾经试图加入所谓的 “M 表达式”；这是一层语法糖，能让 Lisp 的语法变得类似于 Fortran。虽然 M 表达式可以被翻译为 S 表达式 —— 基础的、“用圆括号括起来的列表”，也就是 Lisp 最著名的特征 —— 但 S 表达式事实上是一种给机器看的低阶表达方法。唯一的问题是，麦卡锡用方括号标记 M 表达式，但他的团队在麻省理工使用的 IBM 026 键盘打孔机的键盘上根本没有方括号。于是 Lisp 团队坚定不移地使用着 S 表达式，不仅用它们表示数据列表，也拿它们来表达函数的应用。麦卡锡和他的学生们还作了另外几样改进，包括将数学符号前置；他们也修改了内存模型，这样 Lisp 实质上就只有一种数据类型了。

到 1960 年，麦卡锡发表了他关于 Lisp 的著名论文，《用符号方程表示的递归函数及它们的机器计算》。那时候，Lisp 已经被极大地精简，而这让麦卡锡意识到，他的作品其实是“一套优雅的数学系统”，而非普通的编程语言。他后来这么写道，对 Lisp 的许多简化使其“成了一种描述可计算函数的方式，而且它比图灵机或者一般情况下用于递归函数理论的递归定义更加简洁”。在他的论文中，他不仅使用 Lisp 作为编程语言，也将它当作一套用于研究递归函数行为方式的表达方法。

通过“从一小撮规则中逐步实现出 Lisp”的方式，麦卡锡将这门语言介绍给了他的读者。后来，保罗·格雷厄姆在短文《Lisp 之根》（The Roots of Lisp）中用更易读的语言回顾了麦卡锡的步骤。格雷厄姆只用了七种原始运算符、两种函数写法，以及使用原始运算符定义的六个稍微高级一点的函数来解释 Lisp。毫无疑问，Lisp 的这种只需使用极少量的基本规则就能完整说明的特点加深了其神秘色彩。格雷厄姆称麦卡锡的论文为“使计算公理化”的一种尝试。我认为，在思考 Lisp 的魅力从何而来时，这是一个极好的切入点。其它编程语言都有明显的人工构造痕迹，表现为 While，typedef，public static void 这样的关键词；而 Lisp 的设计却简直像是纯粹计算逻辑的鬼斧神工。Lisp 的这一性质，以及它和晦涩难懂的“递归函数理论”的密切关系，使它具备了获得如今声望的充分理由。

理论 B：属于未来的机器

Lisp 诞生二十年后，它成了著名的《黑客词典》（Hacker’s Dictionary）中所说的，人工智能研究的“母语”。Lisp 在此之前传播迅速，多半是托了语法规律的福 —— 不管在怎么样的电脑上，实现 Lisp 都是一件相对简单直白的事。而学者们之后坚持使用它乃是因为 Lisp 在处理符号表达式这方面有巨大的优势；在那个时代，人工智能很大程度上就意味着符号，于是这一点就显得十分重要。在许多重要的人工智能项目中都能见到 Lisp 的身影。这些项目包括了 SHRDLU 自然语言程序、Macsyma 代数系统和 ACL2 逻辑系统。

然而，在 1970 年代中期，人工智能研究者们的电脑算力开始不够用了。PDP-10 就是一个典型。这个型号在人工智能学界曾经极受欢迎；但面对这些用 Lisp 写的 AI 程序，它的 18 位地址空间一天比一天显得吃紧。许多的 AI 程序在设计上可以与人互动。要让这些既极度要求硬件性能、又有互动功能的程序在分时系统上优秀发挥，是很有挑战性的。麻省理工的彼得·杜奇（Peter Deutsch）给出了解决方案：那就是针对 Lisp 程序来特别设计电脑。就像是我那关于 Chaosnet 的上一篇文章所说的那样，这些 Lisp 计算机（Lisp machines）会给每个用户都专门分配一个为 Lisp 特别优化的处理器。到后来，考虑到硬核 Lisp 程序员的需求，这些计算机甚至还配备上了完全由 Lisp 编写的开发环境。在当时那样一个小型机时代已至尾声而微型机的繁盛尚未完全到来的尴尬时期，Lisp 计算机就是编程精英们的“高性能个人电脑”。

有那么一会儿，Lisp 计算机被当成是未来趋势。好几家公司雨后春笋般出现，追着赶着要把这项技术商业化。其中最成功的一家叫做 Symbolics，由麻省理工 AI 实验室的前成员创立。上世纪八十年代，这家公司生产了所谓的 3600 系列计算机，它们当时在 AI 领域和需要高性能计算的产业中应用极广。3600 系列配备了大屏幕、位图显示、鼠标接口，以及强大的图形与动画软件。它们都是惊人的机器，能让惊人的程序运行起来。例如，之前在推特上跟我聊过的机器人研究者 Bob Culley，就能用一台 1985 年生产的 Symbolics 3650 写出带有图形演示的寻路算法。他向我解释说，在 1980 年代，位图显示和面向对象编程（能够通过 Flavors 扩展在 Lisp 计算机上使用）都刚刚出现。Symbolics 站在时代的最前沿。

Bob Culley 的寻路程序

（编辑：济源站长网）

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