归纳逻辑编程与人工智能

[tanjimajha12]

归纳逻辑编程 (ILP) 是 AI 的一个分支，它涉及从示例和背景知识中归纳假设谓词定义。逻辑程序被视为单一表示，例如背景知识和假设。ILP 与其他形式的机器学习不同，它使用富有表现力的表示语言，并且能够利用逻辑编码的背景知识。

分子生物学和自然 香港电讯流动电话号码列表 语言是 ILP 成功应用的两个重要领域。这两个领域都拥有丰富的背景知识来源，并且受益于使用富有表现力的概念表示语言。例如，ILP 系统 Progol 最近被用于生成 23 种最常见的蛋白质折叠类别的可理解描述，而此前从未手动制定过此类描述。

在自然语言领域，ILP 在学习英语过去时方面不仅表现出比其他各种机器学习方法更高的准确度，而且在学习准确语法（将句子转化为演绎数据库查询）方面也表现出更好的能力。最近，逻辑语言学习 (LLL) 对现有的 ILP 理论和实现提出了一些挑战。

然而，ILP 的语言应用需要修订和扩展一组分层定义的谓词，其中的示例通常只针对层次结构顶部的谓词提供。通常需要发明新的谓词，并且通常涉及复杂的递归。与 LLL 挑战相关的 ILP 理论和实现的进步已经为 ILP 的其他面向序列的应用带来了有益的进展。


归纳逻辑编程技术及应用
在早期，ILP 被用于合成函数或逻辑程序，用于处理数据结构等通用任务（例如对列表进行排序或反转）。这些研究表明，可以从几个输入/输出示例中合成小程序。最近的 IT 革命为更多此类技术和应用创造了现实世界的机会。