• OpenAIがStructured OutputsというJSONベースのAPIをリリースし、モデルの出力の改善と100%の合理性を達成する手助けをしている。
  • Prologは強力だがしばしば見過ごされるプログラミング言語で、古典的なAI問題に適している。
  • Prologは不確実なデータや不完全な情報を扱うのに優れており、AIシナリオでの利用に適している。
  • PrologはIBMのWatsonシステムやKyndi、TerminusDB、GeneXus、TextRazorなどで使用されており、ロジック駆動型のアプローチや論理ベースの能力が評価されている。
  • Prologの論理ベースのアプローチは複雑な問い合わせやデータの推論を効率的に処理できる。

Prologは古典的なAI問題に適しており、論理ベースのアプローチが強みであることが多くの企業や研究機関で評価されている。Prologの論理ベースのアプローチは、現代のAIモデルにおいてルールベースのプログラミングを通じてトレーニングされなかった理由が疑問視されている。Prologを使用することで、モデルの問題を解決できる可能性があることが示唆されている。

元記事: https://analyticsindiamag.com/ai-insights-analysis/why-prolog-might-be-the-answer-to-better-ai-reasoning/