Creo que está mal pensar en esto solo en términos de IA. Cosas como el AI-invierno y los efectos comerciales en el ceceo común son una distracción si se pregunta por qué se usó para la IA, no por qué no se usa con frecuencia ahora ...
De todos modos, creo que es porque la mayoría del código de IA era esencialmente código de investigación. Lisp es un gran lenguaje para la programación exploratoria, para implementar algoritmos difíciles, para auto modificarse y código a menudo modificado. En otras palabras, para el código de investigación.
Hoy uso lisp para algunos de mis códigos de investigación (matemática, procesamiento de señales) porque es más flexible y potente que la mayoría de los idiomas, pero sigue generando un código más eficiente que la mayoría de los idiomas. Por lo general, puedo obtener un rendimiento dentro de un factor de +/- 2 de, digamos, la velocidad de c ++, pero puedo implementar cosas mucho más rápido y lidiar con la complejidad que me llevaría mucho más tiempo que si usara c ++, java, c #.
Sin embargo, eso se está desviando del tema. Creo que el código AI se escribió principalmente en el lenguaje común durante un tiempo porque es un enfoque poderoso para el código de investigación. Sigue siendo; pero a medida que los algoritmos de `` IA '' se entendieron y exploraron mejor, partes de ellos fueron mucho más fáciles de enseñar y usar, por lo que aparecieron en idiomas de sabor del año en los cursos de pregrado. A partir de ahí, se convierte en una cuestión de lo que la gente ya sabe, qué bibliotecas están disponibles y qué funciona bien para grupos grandes.