Я не уверен, что сказать по поводу практического применения. Является ли моделирование когнитивных способностей с помощью генеративных моделей «практическим приложением» в вашем уме?
Ключевое значение Церкви (по крайней мере, сейчас) заключается в том, что она позволяет тем из нас, кто работает с вероятностными решениями проблем ИИ, более простым способом моделирования. По сути, это подмножество Lisp.
Я не согласен с Крисом С, что это вообще игрушечный язык. Хотя некоторые из этих проблем логического вывода могут быть воспроизведены на других языках (я построил несколько в Matlab), они, как правило, не очень многократно используются, и вы действительно должны любить работать в 4 и 5 для глубоких циклов (я ненавижу это).
Вместо того, чтобы решать проблему таким образом, Черч использует рекурсивные преимущества lamda calaculus, а также допускает так называемое запоминание, которое действительно полезно для порождающих моделей, поскольку ваша порождающая модель часто отличается от одного испытания за пробой - хотя для тестирование вам действительно нужно это.
Я бы сказал, что если то, что вы делаете, имеет какое-либо отношение к байесовским сетям, иерархическим байесовским моделям, вероятностным решениям POMDP или динамическим байесовским сетям, то я думаю, что Церковь - это большая помощь. Что бы это ни стоило, я работал и с Ноем, и с Джошем (двумя из авторов Черча), и ни у кого сейчас нет лучшего подхода к вероятностному выводу (ИМХО).