拜馬來人的問題，我突然想到問自己，人工開始智能 機器都在學習。人，還能幹什麽？
當年，計算機之父圖靈的圖靈機概念為第一個計算機語言 FORTRAN 立下了 imperative language 的groudwork。而圖靈的老師 Alonzo Church 搞了 lambda calculus，造就了 第一個 functional language: Lisp
早期 是 imperative language 和 functional language 之爭，好像 imperative language略勝幾籌。
AI 的概念也幾乎同時就有了，而且早期的AI研究中，Lisp是最重要的主角。從 symbolic 處理到 prototyping，非 Lisp不可。七十年代認為，到了九十年代，95%的計算機工作都是 AI。實際情況是，到了九十年代，做 AI的不到 1%。那時，AI和Lisp 雖然一直被看好，但一直蟄伏。
接著 Prolog出場了，這是一種全新的語言，declarative 語言，因為都人工智能了，不需要命令式的imperative語言，而是 declarative 語言，直接告訴機器你要什麽。
雖然現在Prolog做的專家係統，幾乎壽終正寢了。但是 智能越來越人工了，機器越來越會學習了。imperative語言，AI都會編寫，還會比大多數專業的編的好，那麽還需要學 imperative語言嗎？如果不 的話，學什麽呢？
我推薦一下新的declarative語言，這些才是程序員和AI進行交流，告訴AI你需要什麽的語言：
1） D 語言，兼備 imperative語言和declarative語言，非常好的兼顧，適合 performance critical AI 程序
2）Idris 語言 類似 Haskell。隨著AI編程Python越來越亂，Idris提供可靠的AI編程
3）Oz 語言，適合 AI 程序的整合
4）Racket 非常 flexible, 可能在 Robotics 大顯身手
5）Scala 適合大數據
現在這些語言並非主流，但未來可期
