Как идеи Джона Маккарти и язык Lisp сделали символическое мышление практичным: ключевые принципы, примеры и влияние на современные языки и ИИ.
Джон Маккарти — один из тех людей, без которых история искусственного интеллекта и программирования выглядела бы иначе. Его имя чаще всего связывают с двумя вещами: формированием символического подхода в ИИ и созданием Lisp — языка, который на десятилетия вперёд повлиял на то, как мы думаем о программах, данных и автоматизации рассуждений.
Это понятный (без «страшной» математики) рассказ о том, как из идеи «мыслить символами» выросли практические инструменты.
Вы узнаете:
Для читателей, которым интересны ИИ-исследования и история программирования, но не хочется уходить в формальные доказательства и университетский курс. Если вы пишете код, руководите командой или просто любите разбираться, «почему всё устроено именно так», здесь будет много узнаваемых идей.
Не будет «чудесных» историй и непроверяемых достижений. Вместо мифов — понятные примеры, контекст эпохи и объяснение, почему идеи Маккарти пережили смену мод и технологий.
Символическое мышление — это способ решать задачи не через «посчитать побыстрее», а через «понять, как устроено». В таком подходе важны символы: понятия, отношения, правила, исключения. Это ближе к тому, как рассуждает человек, когда объясняет что-то словами.
Условно можно разделить две оптики:
Числовые методы сильны там, где есть много примеров и можно обучаться на статистике. Символические — там, где нужно держать в голове явные знания, объяснять решения и работать с правилами.
Когда человек размышляет, он часто строит модель мира: выделяет сущности (объекты), связывает их отношениями и применяет правила. Мы не пересчитываем всё заново с нуля — мы опираемся на «если… то…», на исключения, на иерархии понятий.
Именно поэтому в раннем ИИ сделали ставку на логические модели, списки и деревья понятий: они естественно описывают структуры знаний, а не только числовые массивы.
Представьте задачу: понять, можно ли человеку выдать доступ в систему.
Факты:
Правила:
Дальше система не «вычисляет формулу», а делает вывод: Аня сотрудник, обучение есть — значит доступ можно дать. Такой стиль рассуждений и называют символическим — он работает с понятиями и выводом по правилам.
В конце 1950‑х исследовательские лаборатории пытались заставить компьютеры решать задачи, которые казались «человеческими»: доказывать теоремы, играть в игры, понимать простые фразы, строить планы. Это были ранние эксперименты, где важнее всего было быстро проверять идеи. При этом железо было медленным, память — крошечной, а машинное время — дорогим. Ошибка в подходе означала не просто «переделать код», а потерю недель работы.
Большинство популярных языков и практик того времени хорошо обслуживали вычисления с числами: формулы, таблицы, баллистику. Но символический ИИ требовал другого: работать со знаниями как со структурами — правилами, деревьями вывода, списками фактов, связями «объект–свойство», цепочками рассуждений.
Если язык неудобно выражает такие структуры, исследователь начинает тратить силы не на идею, а на «обвязку»: как хранить правила, как их изменять на лету, как проходить по сложным графам и перестраивать их.
Для ИИ важна не только скорость выполнения, но и скорость мышления в программе. Язык выигрывал, если позволял:
Новый язык был нужен, чтобы цикл «идея → реализация → эксперимент → вывод» стал короче. Когда представление знаний и операции над ним выражаются прямо в синтаксисе, исследователь меньше борется с инструментом — и чаще успевает проверить несколько альтернативных гипотез, прежде чем выбрать работающую.
Это, кстати, очень созвучно современным «быстрым» подходам к разработке: например, в TakProsto.AI многие команды строят веб‑, серверные и мобильные приложения через чат‑интерфейс (vibe‑coding), фокусируясь на модели и правилах предметной области, а не на рутине каркаса проекта. Такой режим хорошо подсвечивает главную мысль Маккарти: инструмент должен сокращать путь от идеи до проверяемого результата.
Самая необычная (и до сих пор свежая) мысль Lisp звучит почти как фокус: программа — это данные, и данные — это программа. На практике это означает, что код можно хранить, передавать, анализировать и даже изменять теми же инструментами, которыми вы работаете с обычными структурами данных.
В Lisp и код, и данные записываются в виде S-выражений — по сути, вложенных списков в скобках. Одна и та же форма подходит и для вызова функции, и для представления дерева, и для описания правил.
Например, выражение выглядит как список:
(+ 1 2)
Если воспринимать это не как «строку кода», а как структуру данных, то перед нами список из трёх элементов: оператор + и два аргумента. Такой же подход работает и для более сложных конструкций — они просто становятся деревьями из списков.
Списки естественно представляют деревья: у каждого узла есть «голова» и «хвост», а вложенность даёт структуру выражения. Поэтому правила, логические формулы, планы действий и синтаксические разборы ложатся в Lisp без борьбы с форматом.
В символическом ИИ это критично: вы не только вычисляете результат, но и манипулируете представлениями — переписываете выражения, подставляете части, упрощаете, строите новые варианты.
Удобно думать о Lisp как о конструкторе, где почти всё собирается из одних и тех же «кирпичиков» — списков. Не нужно прыгать между разными нотациями для кода, данных, шаблонов и промежуточных представлений: формат один, правила сборки понятны.
Именно эта единая форма делает Lisp особенно гибким: когда код — это данные, становится проще писать программы, которые работают с другими программами (генерируют, анализируют, трансформируют).
Лямбда-исчисление — это не «ещё один синтаксис», а идея: программу можно описывать как преобразование значений с помощью функций. Джон Маккарти опирался на этот подход, потому что для задач символического ИИ важно не столько «крутить циклы», сколько строить цепочки смысловых преобразований: взять структуру, применить правило, получить новую структуру.
На уровне идеи лямбда-выражение — это «анонимная функция», то есть функция без имени, которую можно создать прямо на месте и передать дальше, как обычное значение (как число или строку). В Lisp это ощущается естественно: вы не обязаны заранее объявлять десяток служебных функций, чтобы сделать один шаг обработки.
Когда функции становятся первоклассными объектами, вы можете:
Это резко упрощает композицию решений: сложное поведение собирается из маленьких функций-блоков, а не из монолитных процедур с множеством ветвлений.
Замыкание — это функция, которая «помнит» окружение, в котором была создана. Практически это означает: можно зафиксировать параметр в момент создания функции и позже использовать его, не прибегая к глобальным переменным и не протаскивая параметры через десяток уровней вызовов.
Например, вы создаёте функцию «умножить на k», а k хранится внутри замыкания.
# filter принимает список и функцию-предикат
# map принимает список и функцию-преобразователь
is_even = (x) => x % 2 == 0
square = (x) => x * x
numbers = [1,2,3,4,5,6]
result = map(filter(numbers, is_even), square)
# result: [4, 16, 36]
# пример замыкания
make_multiplier = (k) => (x) => x * k
triple = make_multiplier(3)
result2 = map(numbers, triple)
В таком стиле мышления функции становятся «кирпичиками»: вы комбинируете их, меняя правила обработки данных почти так же легко, как меняют формулы в математике.
Макросы — одна из причин, почему Lisp воспринимается не просто как язык, а как «набор деталей» для сборки своего языка под конкретную задачу. Если функции помогают выразить вычисление, то макросы помогают выразить форму программы.
Макрос в Lisp — это правило переписывания кода: вы описываете, как одна запись должна превратиться в другую ещё до выполнения. Благодаря этому можно добавлять новые управляющие конструкции, удобный синтаксис для предметной области или шаблоны, которые иначе потребовали бы многословного кода.
Важный момент: макросы работают с S-выражениями как с данными. То есть программа сама может строить и трансформировать фрагменты программы — аккуратно и предсказуемо.
Функция получает значения аргументов и возвращает значение.
Макрос получает код (не вычисляя его заранее) и возвращает новый код, который затем будет выполнен. Поэтому макрос может:
if);Символический ИИ часто описывают через правила, факты, цели, ограничения. Макросы позволяли делать такие описания естественными: писать «как думаем», а не «как заставить интерпретатор понять». На практике это выливалось в небольшие DSL: для систем правил, планирования действий, сопоставления шаблонов, описания знаний.
Главный риск макросов — ухудшение читабельности. Если каждый модуль «изобретает» свой синтаксис, новичкам сложно понять, где Lisp, а где внутренние соглашения команды.
Хорошая практика — фиксировать стиль, документировать макросы и ограничивать их там, где достаточно функций. Иногда полезно договориться о «словаре» команды и вынести его в отдельный пакет/модуль (см. также /blog/functional-programming-basics).
Сборка мусора (garbage collection) в Lisp часто воспринимается как «удобная мелочь», но для задач символического ИИ это была почти необходимая инженерная мера. Исследователям и разработчикам нужно было быстро проверять гипотезы: строить новые представления знаний, менять правила вывода, переписывать обработчики выражений. Когда каждое изменение требует вручную выслеживать, где выделена память и кто должен её освободить, эксперименты резко замедляются — а ошибки становятся коварными и трудно воспроизводимыми.
В ранних системах цена промаха была высокой: утечки памяти «съедали» ресурсы, а неправильное освобождение приводило к падениям или тихой порче данных. Для исследовательского кода, который постоянно меняется и часто выполняется интерактивно, это превращалось в тормоз для самого процесса мышления.
Символический ИИ опирается на динамические структуры: списки, деревья, графы, выражения, которые рождаются и исчезают в ходе вычислений. Их жизненный цикл сложно предсказать заранее: одна и та же ветка дерева может внезапно стать общей для нескольких вычислений или, наоборот, оказаться временной. Автоматическая сборка мусора снимает необходимость вручную считать ссылки и «договариваться», кто владеет объектом.
Сборка мусора — это обмен: больше удобства и скорости разработки в обмен на затраты процессорного времени и памяти, а иногда и паузы во время работы. Lisp сделал ставку на продуктивность и безопасность манипуляций с данными, что было критично для символических задач.
Идея нормализовала ожидание, что язык и среда должны помогать работать с памятью автоматически, особенно когда данные — сложные и «живые». Поэтому во многих современных языках и рантаймах наличие GC воспринимается не как роскошь, а как базовая поддержка быстрого развития и экспериментов.
Символический ИИ строится на идее, что знания можно описать явно: в виде фактов, правил и понятий, а затем «рассуждать» над ними с помощью логического вывода. Для эпохи Маккарти это было естественным продолжением академической логики и попыткой сделать мышление машины не магией, а прозрачным процессом.
Главное достоинство — явные правила и контроль над знаниями. Вы можете точно сказать, какое правило сработало и почему система пришла к выводу. Это даёт объяснимость и удобство аудита: полезно там, где важны регламенты, ответственность и проверяемость.
Ещё плюс — детерминированность: при одинаковых входных данных система обычно ведёт себя одинаково. Это упрощает отладку и позволяет целенаправленно улучшать базу знаний, а не «переобучать» модель вслепую.
Цена прозрачности — трудозатраты на формализацию. Нужно заранее описать понятия, исключения и связи между ними, а реальный мир плохо укладывается в строгие схемы.
Кроме того, правила могут быть хрупкими: небольшое изменение ситуации ломает цепочку вывода или порождает неожиданные побочные эффекты. И наконец, возникает проблема масштабирования: чем больше правил, тем сложнее поддерживать согласованность и тем дороже становится сопровождение.
Сильнее всего он проявляет себя в задачах планирования (последовательности действий), проверки ограничений (соответствие правилам, расписания, конфигурации) и логического вывода (получение следствий из заданных фактов).
В реальных системах часто смешивают символические и статистические методы: статистика помогает извлекать сигналы из «шумных» данных (текст, изображения, вероятностные оценки), а символика — удерживать структуру, ограничения и объяснения. Такой гибридный подход снижает объём ручной формализации, но сохраняет управляемость там, где она критична.
Идея разделения времени (time-sharing) выросла из очень практичной боли: компьютеры были дорогими, редкими и работали «пакетами». Разработчик писал программу, сдавал её на выполнение, ждал результат — и только потом узнавал, где ошибка. Для исследований ИИ, где гипотезы постоянно уточняются, такой ритм был тормозом.
Time-sharing предложил другой режим: один мощный компьютер обслуживает многих пользователей одновременно, быстро переключаясь между их задачами. Снаружи это выглядит как «свой» компьютер у каждого, но на деле ресурсы делятся.
Это изменило сам характер работы:
Когда несколько исследователей могли работать параллельно, ускорилась не только личная разработка, но и командная. Появился естественный цикл: один человек пробует идею, другой тут же проверяет её на другом примере, третий предлагает исправление — и всё это в рамках одной общей вычислительной среды.
Важно и то, что знания стали «течь» быстрее: удачные куски кода, функции, заготовки для экспериментов проще было передавать и переиспользовать. Для Lisp-сообщества это означало более живую культуру совместной работы и обмена приёмами.
Интерактивность в Lisp поддерживалась не только инфраструктурой, но и стилем: REPL (Read–Eval–Print Loop) позволял вводить выражения, сразу видеть результат и постепенно наращивать программу. Вместо длинного пути «написал → собрал → запустил» появлялась беседа с системой.
Отсюда выросла норма, которую мы считаем естественной и сегодня: делать маленькие изменения, быстро проверять, тут же исправлять и двигаться дальше. Time-sharing сделал этот подход массовым, а Lisp — удобным для него инструментом.
В современной разработке похожий эффект дают платформы, где «диалог с системой» становится основным интерфейсом. Например, в TakProsto.AI вы уточняете требования в чате, запускаете планирование (planning mode), фиксируете снимки состояния (snapshots) и при необходимости откатываетесь (rollback) — по сути, поддерживая тот же короткий цикл обратной связи, который когда-то дал REPL.
Влияние Lisp заметно даже там, где его не используют напрямую. Многие «удобства» современных языков и практик когда‑то выглядели необычно именно потому, что Lisp первым показал: язык можно строить вокруг идей, а не вокруг ограничений железа.
Некоторые решения Lisp стали почти стандартом де‑факто:
Функциональные идеи стали популярными не из‑за моды, а из‑за практики:
Даже в языках, которые не считаются функциональными, активно используют map/filter/reduce, неизменяемые структуры, pattern matching и «маленькие чистые функции».
Лисп‑подход «код похож на данные, а данные похожи на код» вдохновил множество форматов и мини‑языков. Современные конфигурации и декларативные описания (например, инфраструктура как код) часто строятся вокруг мысли: структура важнее синтаксического сахара. Отсюда любовь к деревьям, спискам, вложенным выражениям и преобразованиям AST в инструментах анализа кода, линтерах и форматтерах.
Самые сильные идеи Lisp иногда же и создают риски:
Поэтому наследие Lisp лучше всего видно в балансе: современные языки берут его идеи точечно — там, где выгода превышает цену поддержки.
Идеи Джона Маккарти полезны не только как «история Lisp», а как набор практик, которые повышают скорость разработки и качество решений. Его главный фокус — ясные представления и выразительные абстракции — хорошо переносится на современные проекты.
Прежде чем выбирать технологии, договоритесь, что именно ваша система должна «понимать»: сущности, связи, ограничения, правила. Сильная привычка Маккарти — формализовать предметную область так, чтобы её можно было обсуждать и проверять.
Lisp учит строить решения из небольших функций и композиции. В командах это означает:
Маккарти ценил интерактивную работу и быстрые итерации. Сегодня это: песочницы, REPL‑подобные циклы, ноутбуки, фича‑флаги — но при этом фиксируйте интерфейсы и критерии готовности, чтобы прототип не стал «вечным».
Если вам близка идея «быстрых итераций без тяжёлой обвязки», её удобно закреплять и организационно: например, в TakProsto.AI можно быстро собрать прототип (React на фронтенде, Go + PostgreSQL на бэкенде, Flutter для мобильных приложений), показать стейкхолдерам, а затем либо развивать дальше, либо экспортировать исходники и продолжить разработку в привычном пайплайне.
Спросите команду:
Если правила часто меняются, нужна выразительная модель и расширяемость «под мысль», разумно рассмотреть DSL (встроенный или отдельный) или Lisp‑подобные подходы к метапрограммированию — хотя бы локально, внутри одного сервиса.
Если хотите закрепить идеи на практике, полезно продолжить с материалами: /blog/functional-basics и /blog/ai-explainability.
А если интересно попробовать «короткий цикл» разработки на реальном проекте, посмотрите, как это устроено в TakProsto.AI: у платформы есть тариф Free, а для команд — Pro/Business/Enterprise, поддержка деплоя, хостинга и кастомных доменов. Дополнительно можно получать кредиты за контент про платформу (earn credits program) или по реферальной ссылке — это удобный способ компенсировать эксперименты и прототипирование.
Важно и для корпоративных сценариев: TakProsto.AI работает на серверах в России, использует локализованные и open‑source LLM‑модели и не отправляет данные за пределы страны — это снижает риски при работе с внутренними знаниями, правилами и регламентами.
Джон Маккарти запомнился не «волшебными результатами», а тем, что задал способ думать о программировании и ИИ. Его подход был одновременно математическим и инженерным: сначала — ясная модель, затем — язык и инструменты, которые делают эту модель удобной в практике.
Он сформулировал направления: как представлять знания, как строить вычисления из функций, как дать разработчику инструменты для расширения языка под задачу. Важнее всего то, что эти идеи хорошо масштабируются: от академических прототипов до промышленных систем, где требуется быстро менять модели и правила.
Даже когда модны другие подходы в ИИ, символическое мышление остаётся полезным: в интерпретируемых правилах, в проверяемых ограничениях, в объяснимости. А идеи Lisp о минимальном ядре и расширяемом языке живут в современных инструментах — от функциональных паттернов до макросистем и DSL.
Где в вашей работе важнее выразительность (быстро описать идею, правила, модель), а где — оптимизация (скорость, память, предсказуемость)? И что вы делаете, чтобы эти два полюса не мешали друг другу в команде?
Символический ИИ опирается на явные понятия, факты и правила ("если… то…"), чтобы делать выводы и объяснять их.
Статистические подходы обычно учатся на данных и оптимизируют метрики (точность, ошибка), но часто хуже объясняют почему получился результат.
Он особенно полезен, когда важны:
Если у вас много «шумных» примеров (тексты, изображения) и важнее средняя точность, чаще выигрывают методы на данных.
Обычно начинают с двух слоёв:
Практичный шаг — держать правила в отдельном модуле/формате и покрывать их тестами на типичных кейсах и исключениях.
Потому что символические задачи требуют постоянно создавать и преобразовывать структуры: списки, деревья, выражения, графы.
Если язык заставляет много писать «обвязку» вокруг таких структур, цикл «идея → прототип → проверка» становится слишком медленным — это и было болью ранних ИИ-лабораторий.
Это идея, что код можно хранить и обрабатывать как обычные данные (например, как дерево).
Практическая польза:
S-выражения — это запись в виде вложенных списков в скобках. Один формат подходит и для вызова функции, и для представления дерева.
Например, (+ 1 2) можно воспринимать как структуру: оператор + и аргументы 1, 2. Это удобно, когда нужно анализировать или трансформировать выражения программно.
Функция получает значения аргументов и возвращает значение.
Макрос получает код (как структуру) и возвращает новый код, который будет выполнен позже. Поэтому макрос может:
В символических задачах создаётся много временных объектов (узлы деревьев, части выражений, промежуточные списки). Ручное управление памятью делает прототипы хрупкими: утечки и ошибки освобождения сложно ловить.
GC снимает часть этой нагрузки и ускоряет экспериментирование, хотя может добавлять стоимость по времени и менее предсказуемые паузы.
REPL позволяет вводить выражения и сразу видеть результат, что поддерживает быстрые итерации «попробовал → поправил».
Разделение времени сделало интерактивную работу массовой: много людей могли работать на одной системе почти одновременно, сокращая ожидание и ускоряя обмен идеями в команде.
Можно взять идеи без перехода на Lisp:
См. также: /blog/functional-basics и /blog/ai-explainability.