Hybrydowa inteligencja: połączenie wnioskowania symbolicznego z modelami językowymi
Wraz z dynamicznym rozwojem sztucznej inteligencji, dyskusja na temat optymalnego połączenia podejść symbolicznych i statystycznych nabiera nowego znaczenia. Tradycyjne systemy symboliczne, takie jak Prolog, od lat znane są z precyzji w rozumieniu i wnioskowaniu na podstawie zdefiniowanych reguł. Ich ograniczeniem jest jednak sztywność i trudność w adaptacji do złożonych, niejednoznacznych danych ze świata rzeczywistego.
Przeciwnie, duże modele językowe (LLM), np. Gemini, wykazały niezwykłe zdolności w przetwarzaniu języka naturalnego, generowaniu kreatywnych treści i adaptacji do szerokiego spektrum zadań. Brakuje im jednak inherentnej zdolności do precyzyjnego, wieloetapowego wnioskowania logicznego, często prowadząc do niespójnych lub nieprecyzyjnych odpowiedzi.
Rewolucja w systemach agentowych
Asif Razzaq, w swoim najnowszym opracowaniu, proponuje fuzję tych dwóch paradygmatów, tworząc zaawansowanego agenta opartego na architekturze ReAct (Reasoning and Acting). Centralnym punktem rozwiązania jest integracja PySwip, biblioteki umożliwiającej osadzenie bazy wiedzy Prologu, z frameworkami LangChain i LangGraph oraz modelem Gemini.
Metodologia ta pozwala agentowi, by na podstawie zapytań w języku naturalnym, dynamicznie formułował precyzyjne zapytania w Prologu. Uzyskane wyniki są następnie przetwarzane i prezentowane w ustrukturyzowanej formie, często w formacie JSON, co ułatwia dalszą analizę i integrację z innymi systemami.
Szczegóły implementacji i funkcjonalność
Przedstawione rozwiązanie opiera się na prostym procesie instalacji kluczowych komponentów: SWI-Prolog, PySwip, LangChain (z wrapperem Google GenAI), LangGraph oraz pakietów LangChain core. Po skonfigurowaniu klucza API Gemini, agent jest gotowy do działania.
Kluczowym elementem jest definicja rozbudowanej bazy wiedzy w Prologu, obejmującej reguły rodzinne (np. zależności rodzic-dziecko, dziadek-wnuk, rodzeństwo, wujek, ciotka, kuzyn), predykaty matematyczne (np. silnia) oraz narzędzia do obsługi list. Interfejs do Prologu (AdvancedPrologInterface) zapewnia bezpieczne ładowanie tych reguł i wykonywanie zapytań, zwracając wyniki w łatwo przyswajalnym formacie.
W praktyce, użytkownik może zadać złożone pytanie w języku naturalnym, takie jak „Kto jest dzieckiem Johna i Mary?”, a agent samodzielnie przetłumaczy je na odpowiednie zapytanie Prologu, np. parent(john, mary, X), i zwróci precyzyjną odpowiedź. Możliwości agenta wykraczają poza proste zapytania, obejmując również złożone analizy – na przykład pełną analizę drzewa genealogicznego lub obliczenia matematyczne.
Zdolności matematyczne i elastyczność
Warto zwrócić uwagę na wykorzystanie Prologu do zadań matematycznych, takich jak obliczanie silni. Chociaż LLM-y mogą w pewnym stopniu wykonywać proste obliczenia, systemy symboliczne gwarantują pełną poprawność i determinizm, co jest kluczowe w zastosowaniach wymagających stuprocentowej precyzji.
Dodatkowo, narzędzie oferuje sesję interaktywną, pozwalającą na eksplorację bazy wiedzy w Prologu w czasie rzeczywistym. Możliwe jest zadawanie pytań dotyczących relacji rodzinnych, operacji matematycznych czy ogólnych zapytań skonstruowanych na podstawie zdefiniowanych reguł.
Perspektywy i dalszy rozwój
Demonstracja ta wyraźnie pokazuje, że wnioskowanie symboliczne i duże modele językowe nie są wzajemnie wykluczające się, a wręcz doskonale się uzupełniają. Prolog zapewnia poprawność logiczną w jasno zdefiniowanych domenach, natomiast Gemini odpowiada za elastyczne rozumienie języka naturalnego i koordynację działań. To otwiera drogę do budowania systemów AI o znacznie większej niezawodności i wszechstronności.
Stworzone ramy stanowią solidną podstawę do dalszego rozwoju. Możliwe jest rozszerzenie bazy wiedzy o nowe dziedziny, takie jak zasady finansowe, logika gier, czy grafy wiedzy. Elastyczność rozwiązania pozwala również na eksperymentowanie z różnymi modelami LLM czy udostępnianie tej hybrydowej architektury poprzez interaktywne interfejsy użytkownika lub API, umożliwiając szerszą eksplorację AI kierowanej logiką.
