確率論的プログラム

近頃AIツールから流行りだしてきた新しい考え方として、確率論的プログラムがある。
以前からNLPの分野では絶対的に必要になる確率論の登場だ、そもそも自然言語は確率論で解析されるべき現象かもしれない。相手は自然言語なので、発生した表現はどれも正しいえる、例え文法的にも間違いがあっても、その場で言語の役目をになえば、正しいといえる。時代時代の言葉、若者があるコミュニティで発した言葉、どれも正しいのだ。
これを時と場合の状況に合わせ、主体者が主体的に選択したものを、NLPで解析しているのが事実で、実際に対訳データを解析してみると確率を使った分析で単語とかはかなり高い確率で解析できる。
確率論的プログラムは今後飛躍的に発展してくる技術であることが予想される。
でも確率論と統計解析とどのように区別するべきなのであろうかという疑問が残る。少なくとも確率論は統計解析を参照するが、総体的統計ではなく局所的統計を意味を論理的に判断してアルゴリズムを組むことで異なる判断がなされると考える。（自己流の解釈です。）
現在、Pytorch+Pyro、WebPPL等が注目されているが、この考え方は、これ以前からある、B-Prolog+PrismやASPと共通している考え方であると思う。それにしてもまたもやPrologの先進的な手法がレガシーなものになってしまうのか、今後の流れに注目していきたい。