تظل عملية ابتكار المقدمات (Predicate Invention) حجر عثرة رئيسي في مجال البرمجة المنطقية الاستقرائية (Inductive Logic Programming - ILP). وتعتمد الطرق التقليدية على الخبرة في المجال وتنتج مقدّمات غير واضحة المعنى، مما يعيق القدرة على التكيف مع المجالات الجديدة وإعادة استخدام المعرفة عبر المهام المختلفة.

إليك ما هو جديد: يُقدِّم فريق البحث نظام ADVENT، الذي يتميز بمحرك ابتكار المقدمات المدعوم من نماذج لغوية كبيرة (Large Language Models - LLM). تعتمد منهجية ADVENT على دمج توليد الاستنتاجات الاستدلالية مع التحقق الاستنتاجي في بروغ (Prolog)، مما يخلق حلقة تكرارية حيث توجه النتائج التنفيذية النظام لتحسين المقدمات المُقترحة.

يعتمد هذا النظام على نماذج لغوية كبيرة لاستنباط الأنماط الضمنية من بيانات العلاقات الهيكلية واختراع مقدمات مساعدة ذات أسماء وتعريفات ذات مغزى. تتراكم المقدمات التي تم ابتكارها والقواعد المتعلمة في حوض معرفة يتيح إعادة استخدام المعرفة مع مرور الوقت.

أظهرت التجارب التي أجريت على تسعة مفاهيم تتعلق بلعبة البوكر عبر سبعة نماذج لغوية كبيرة أن عملية الابتكار المدعومة بنموذج لغوي كبير تحقق معدل نجاح يصل إلى 58% حيث تفشل البرمجة المنطقية الاستقرائية وحدها تماماً، بينما يعزز التحقق الرسمي هذا النجاح إلى 80%. كما أظهرت نتائج حوض المعرفة زيادات تصل إلى +31 نقطة مئوية، مما أسفر عن إنتاج قواعد يسهل على البشر فهمها.

تشير هذه النتائج إلى أن ADVENT يفتح آفاقًا جديدة نحو أتمتة عملية ابتكار المقدمات وتمكين إعادة استخدام المعرفة عبر المهام المختلفة في مجال البرمجة المنطقية الاستقرائية.