大语言模型被证明没有推理能力，但是它的救星Prolog来了，我准备入坑了

大语言模型（LLM），如GPT等，在自然语言生成上已经展示了非凡的能力，但在推理方面，事情就没那么简单了。它们被证明在逻辑推理上存在严重的短板。大家可能都有类似体验——当你需要LLM帮你推导一个复杂的逻辑问题时，它们的回答往往模棱两可，甚至牛头不对马嘴。这背后的原因是什么？其实，LLM的核心是统计学习，推理并不是它们的强项。但别担心，Prolog，一个以推理见长的古老编程语言，正悄然成为LLM的救星。我准备好入坑了，因为它的逻辑能力确实有望弥补LLM的这一重大缺陷。

1. LLM为什么“不会推理”？

要理解为什么LLM无法进行有效的推理，首先要明白它们的运作方式。大语言模型是基于海量的数据进行训练的，它们通过分析语料库中的词汇关系，生成符合统计规律的答案。然而，推理，特别是多步骤的逻辑推导，涉及到规则的遵循和因果关系的理解，而不是简单的词汇关联。

举个例子，你可以让LLM生成一篇关于天气的短文，它也许能做得很好。但是如果你给它一个复杂的逻辑推理题，比如“如果所有猫都怕水，汤姆是只猫，那么汤姆怕水吗？”这种涉及多个前提和结论的推导，LLM有时会“迷失”。它可能会给出一个看似合理但没有实际逻辑支撑的答案。因为LLM不是真的在“理解”这些前提与结论之间的关系，它只是根据概率推测下一个可能的词或句子。

2. Prolog如何解决推理问题

那么，Prolog如何解决LLM在推理方面的短板呢？Prolog是一种基于逻辑的编程语言，诞生于1970年代。它的主要优势在于能够通过一系列的规则和事实进行符号推理。对于复杂的逻辑问题，Prolog通过递归的方式一步步进行推导，直至得出符合所有条件的结论。这一点正是LLM所不具备的能力。

比如，对于刚才的“猫怕水”的问题，Prolog会先根据定义好的规则（“所有猫都怕水”），再结合事实（“汤姆是只猫”），推导出结论（“汤姆怕水”）。这一切都是基于逻辑链条，而不是概率。

将Prolog与LLM结合使用，你可以让LLM处理海量的自然语言输入，而Prolog则专门负责逻辑推理部分。这种组合不仅提升了系统的推理能力，还可以通过LLM生成更自然、更符合上下文的语言输出。

3. Prolog与LLM结合的实际场景

这种技术组合在很多场景下都有用武之地。首先是在医疗诊断领域。大语言模型可以快速浏览成千上万的医学文献，提取有价值的信息，但真正的诊断往往需要严谨的推理过程。Prolog可以根据患者的症状和既有的医学规则，逐步推导出最可能的病因，从而提供更可靠的诊断建议。

另一个典型的应用场景是法律领域。在法律咨询系统中，LLM可以帮助查询大量的法律条文和案例，而Prolog则可以在这些条文的基础上进行逻辑推理，确保答案符合法律逻辑。比如，涉及到多个法律条款的案件，Prolog能够帮助逐步推导出最符合逻辑的法律结论。

此外，Prolog与LLM的结合还可以用于自动驾驶、供应链管理等需要复杂决策的场景。在这些领域中，Prolog负责推理和决策，而LLM则提供数据分析和语言生成。想象一下，在一个自动驾驶系统中，LLM可以实时分析道路情况，而Prolog则负责基于逻辑规则进行决策——该在什么情况下停车、加速或转向。

4. 入坑Prolog，是一件容易的事吗？

Prolog是一种强大的逻辑编程语言，尤其擅长解决基于规则和约束的逻辑问题。下面且看他的魔力，展示了它在解决逻辑推理和问题求解方面的能力。

1. 家谱推理 (Family Tree)

问题描述：给定一些基本的家庭关系，推导出父母、祖父母、兄弟姐妹等复杂关系。

% 基本关系
parent(john, mary).
parent(jane, mary).
parent(john, tom).
parent(jane, tom).

% 规则定义
father(X, Y) :- parent(X, Y), male(X).
mother(X, Y) :- parent(X, Y), female(X).
sibling(X, Y) :- parent(Z, X), parent(Z, Y), X \= Y.

% 性别
male(john).
female(jane).
female(mary).
male(tom).

查询：

?- father(john, Who).
% 查询 John 是谁的父亲，返回: Who = mary, Who = tom.

2. 图的路径查找 (Graph Path Finding)

问题描述：在一个城市网络中找到从一个城市到另一个城市的路径。

% 城市之间的直接连接
connected(a, b).
connected(b, c).
connected(c, d).
connected(a, e).
connected(e, d).

% 路径规则：如果X和Y直接连接，或者通过Z连接
path(X, Y) :- connected(X, Y).
path(X, Y) :- connected(X, Z), path(Z, Y).

% 查询
?- path(a, d).
% 结果：X = a, Z = e, Y = d.

这个例子展示了如何递归地在图中寻找路径。path(X, Y) 表示 X 和 Y 之间存在路径，通过直接或间接的连接找到结果。

3. 容易犯错的逻辑问题 (Knights and Knaves Puzzle)

问题描述：A说：“我们两人中有一个是骗子。”B保持沉默。谁是骑士，谁是骗子？

% 规则定义
knight(A) :- A.
knave(A) :- \+A.

% 场景假设
statement(A, B) :- (A, \+B); (\+A, B).

% 查询
?- statement(knight(A), knight(B)).
% 结果：A是骑士，B是骗子。

这些经典示例展示了Prolog在逻辑推理、图算法、约束满足问题和逻辑谜题求解中的应用。

然而，Prolog虽然强大，但也不是没有挑战。首先，它是一种非常不同于主流编程语言的语言，习惯了传统编程方式的开发者可能需要时间来适应。它更像是在写数学公式，而不是在写代码。另外，如何让LLM和Prolog无缝对接也是一个技术难题。毕竟，LLM的输出是基于文本的，而Prolog的输入则需要是逻辑规则的形式。要设计一个有效的接口，将自然语言转化为逻辑规则，反之亦然，这需要一定的工程工作。

不过，随着技术的发展，越来越多的研究开始关注这一方向。实际上，已经有一些初步的探索证明了这一思路的可行性。

图为加入 Prolog 之后，造就牛逼哄哄的数据，看看就好

未来，随着AI系统对推理能力要求的提升，Prolog与LLM的结合可能会变得越来越普遍。这也是我为什么准备入坑Prolog的原因——在未来的智能系统中，它的地位不可忽视。

一些思考

在当下的大语言模型浪潮中，逻辑推理能力一直是一个亟待解决的问题。而Prolog作为一个逻辑编程语言，正好补足了LLM的这一短板。通过将两者结合，未来的AI系统不仅能够生成自然语言，还能在复杂场景中进行严谨的推理。这种组合无疑将开辟更多智能应用的可能性。准备入坑的你，是否也感受到了这个新世界的大门正在缓缓开启？

参考资料

1. 1. Kowalski, R. (1974). Logic for Problem Solving. Elsevier Science.
2. 2. Liu, W. et al. (2023). Enhancing AI reasoning with Prolog-based systems. Artificial Intelligence Review.
3. 3. Brachman, R. & Levesque, H. (2004). Knowledge Representation and Reasoning. Morgan Kaufmann.
4. 4. Vaswani, A. et al. (2017). Attention is all you need. NeurIPS.