背景

這篇文章回顧了 1994 年發表於《Dr. Dobb's Journal》的經典技術文章，探討如何將 Prolog 邏輯編程語言與 C 語言結合。作者以當時的 Amzi! Prolog 為例，說明 Prolog 在符號處理、模式匹配與自動回溯（Backtracking）方面的優勢，如何能與 C 語言的系統級控制互補，並分享了當時用於解決 IRQ 硬體衝突的專家系統案例。

社群觀點

Hacker News 的討論呈現出一種強烈的懷舊感與對邏輯編程價值的重新審視。許多資深開發者回憶起 1980 至 1990 年代，Prolog 曾是人工智慧研究的前沿，特別是日本當時推動的「第五代電腦系統」計畫，試圖將邏輯編程與大規模並行運算結合。留言者指出，雖然 Prolog 後來經歷了所謂的「AI 冬天」，但它在處理複雜邏輯、自然語言解析以及專家系統方面的能力依然無可取代。有開發者分享了自己在 20 年前利用 Prolog 構建家庭自動化系統的經驗，即便技術更迭，Prolog 在處理訊息謂詞與擴展性上仍展現出優於 C++ 或 CORBA 等傳統架構的靈活性。

針對當前大語言模型（LLM）的熱潮，社群中出現了有趣的對比與反思。部分觀點認為，現代 LLM 雖然強大，但本質上是機率性的，容易產生幻覺且難以修正；相比之下，Prolog 這種基於規則與邏輯的系統具有確定性，這讓一些開發者期待「第二個 AI 冬天」能讓業界重新關注邏輯編程的嚴謹性。更有討論提到，目前已有研究嘗試將 Prolog 與 LLM 結合，利用「歸納邏輯編程」（ILP）讓機器從行為範例中學習邏輯程序，這種結合背景知識與弱監督學習的方法，被視為一種不同於純統計學習的 AI 路徑。

此外，討論也觸及了 Prolog 在系統配置中的實際應用。例如 Windows NT 曾使用 Prolog 來處理複雜的網路配置邏輯，這證明了邏輯語言在解決高度量化且具備複雜約束的問題時，比傳統的程序化語言更具效率。儘管有留言者戲稱頻繁出現 Prolog 文章是為了嚇跑其他社群的讀者，但多數參與者認同，在充斥著 Web3 或純統計 AI 的今日，重溫這種能將代碼量縮減至十分之一、且具備強大宣告式特性的語言，是非常具有啟發性的。

延伸閱讀

在討論串中，開發者們分享了數個與 Prolog 相關的歷史與現代資源。其中包括微軟研究院關於 Windows NT 網路配置使用 Prolog 的存檔紀錄，以及名為 Louise 的機器學習系統，該系統基於元解釋學習（Meta-Interpretive Learning）來自動生成 Prolog 程式。另外，也有網友提供了在現代環境（如 k3s）中運行 Prolog 並結合 MQTT 協議的實踐案例，以及針對早期 Small Prolog 版本的 GitHub 復刻專案。