Ett nytt forskningsområde, Inductive Logic Programming, håller för närvarande på att växa fram. Samtidigt som man ärver olika positiva egenskaper hos föräldraämnena Logisk programmering och maskininlärning, hoppas man att det nya området kommer att övervinna många av sina förfäders begränsningar. Bakgrunden till den aktuella utvecklingen inom detta område diskuteras och olika mål och ambitioner för den växande skaran forskare identifieras. Induktiv Logisk programmering måste baseras på sunda principer från både Logik och Statistik. På sidan av statistisk motivering av hypoteser diskuterar vi det möjliga sambandet mellan algoritmisk Komplexitetsteori och Förmodligen-approximativt-korrekt (PAC) Lärande. När det gäller logiken tillhandahåller vi ett enhetligt ramverk för Muggleton och Buntines Inverse Resolution (IR) och Plotkins Relative Minsta Generalisation (RIGG) genom att skriva om RLGG när det gäller IR. Detta leder till en diskussion om genomförbarheten av att utvidga RLG-ramen för att möjliggöra uppfinnandet av nya predikat, som tidigare endast diskuterats inom IR:s cor~text.
Den huvudsakliga metoden för CDL är maskininlärning, särskilt, Inductive Logic Programmering, ILP REF.
Inductive logic programming
{'venue': 'New Generation Computing', 'journal': 'New Generation Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}