要約:

  • OpenAIは、100%の合理性を達成するためにStructured OutputsというJSONベースのAPIをリリースしました。
  • Prologは、古典的AIの問題に最適な言語であり、不確実なデータや再帰規則を扱うのに優れています。
  • Prologは自然言語処理や専門家システムの実装に役立ち、IBMのWatsonなどで活用されています。
  • Prologの推論エンジンやバックトラッキング機構は、解決空間を効率的に探索し、複雑なクエリを扱うのに適しています。

考察:

Prologはその合理的な性質から、AIモデルをPrologのようなルールベースのプログラミングで訓練していたらどうだろうかという疑問が生じます。これまでのところ、基盤を変更するだけでこれらのモデル内の多くの問題を解決できた可能性があります。

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