Prolog 这类逻辑式编程语言为什么没有得到广泛应用？

Prolog 作为一种逻辑式编程语言，在学术界和特定领域（如人工智能、自然语言处理、专家系统、数据库查询等）有着深远的影响和不少忠实的支持者，但它确实没有像 C、Java、Python 那样成为一种主流的、被广泛应用的通用编程语言。这背后有多方面的原因，我们可以从以下几个维度来详细探讨：

1. 编程范式的根本差异与学习曲线

与命令式编程的本质区别： 大多数主流编程语言（C, Java, Python, JavaScript 等）都遵循命令式编程 (Imperative Programming) 或其变种（面向对象、函数式编程的命令式实现）。命令式编程的核心思想是“如何做”——明确地告诉计算机一步一步执行什么操作，修改程序的状态。例如，要计算两个数的和，你会写 `a + b`，并将其赋值给一个变量 `result`。
Prolog 的“声明式”哲学： Prolog 则是一种声明式编程 (Declarative Programming) 语言。它更关注“是什么”——你描述事实和规则，然后让 Prolog 的推理引擎自己去找出解决方案。你不是告诉计算机“如何计算”，而是告诉它“A 是 B 和 C 的和”的规则，然后问它“B 是什么”。
思维模式的转变： 这种范式的根本差异意味着开发者需要根本性地改变思维模式。从指令序列的控制流转向逻辑推理和模式匹配，对于习惯了命令式编程的人来说，初期学习门槛很高，需要时间去理解和适应。例如，理解递归和回溯（backtracking）在 Prolog 中的运作方式，以及如何有效地构建逻辑查询，都需要额外的学习和实践。

2. 性能问题与效率

回溯机制的代价： Prolog 的核心机制之一是回溯（backtracking）。当一个查询失败时，它会“回退”到上一个做出选择的地方，尝试其他的可能性。这种强大的推理能力是以一定的计算开销为代价的。在处理大型数据集或复杂逻辑时，如果没有精心设计，回溯可能会导致指数级的搜索空间爆炸，从而带来严重的性能问题。
缺乏直接的低级控制： 与 C 语言等允许开发者直接操纵内存和硬件不同，Prolog 的底层实现（通常是解释器或编译到某种虚拟机）封装了许多细节。这使得开发者难以直接对性能进行精细的优化，例如手动进行内存管理或特定的算法优化。
缺乏成熟的优化编译器和工具链： 尽管有像 SWIProlog 这样的项目在不断优化和改进，但相比于主流语言背后庞大的商业支持和社区驱动的工具链（如高度优化的编译器、性能分析器、调试器等），Prolog 的生态系统在性能优化方面相对较弱。

3. 生态系统与工具支持

库和框架的匮乏： 主流编程语言之所以广泛应用，很大程度上是因为它们拥有极其丰富和成熟的库和框架生态系统。无论是Web开发（Django, Spring, React, Vue），数据科学（NumPy, Pandas, TensorFlow, PyTorch），还是系统编程（各种 C++ 库），都提供了大量的现成解决方案，大大提高了开发效率。
Prolog 的生态相对封闭： Prolog 的库和框架相对较少且专业化。虽然在特定领域（如逻辑编程工具、一些 AI 研究库）有不错的支持，但对于构建通用应用程序（如现代 Web 应用、移动应用、桌面软件等）来说，现成的解决方案远不如主流语言丰富。
开发工具的不完善： 尽管有可用的 IDE 和调试器，但它们的用户体验和功能丰富程度通常不如主流语言的 IDE。例如，代码自动补全、重构工具、版本控制集成等方面的体验可能存在差距，影响了开发者的工作效率和舒适度。

4. 招聘市场与社区规模

人才库的稀缺： 由于 Prolog 没有被广泛教授和应用，市场上掌握 Prolog 技能的开发者数量相对较少。这使得企业在招聘时难以找到合适的候选人，从而降低了采用 Prolog 的意愿。
社区规模和活跃度： 主流编程语言拥有庞大而活跃的开发者社区。这意味着你可以轻松找到教程、解决方案、开源项目和社区支持。Prolog 的社区虽然有忠实的支持者，但其整体规模和活跃度远不及主流语言，这在一定程度上限制了其知识的传播和问题的解决速度。

5. 适用领域的局限性

“一把锤子”的问题： 任何编程语言都有其擅长的领域。Prolog 非常适合处理逻辑推理、模式匹配、关系数据库查询、自然语言处理、专家系统等问题。但对于需要大量数值计算、图形用户界面（GUI）开发、低级系统操作、大规模并发处理（尽管有 Prolog 的并发实现，但不如主流语言成熟）等任务，Prolog 就显得力不从心，或者实现起来非常困难和低效。
集成到现有系统： 在许多实际项目中，新的系统需要与现有的系统集成。如果现有系统是用 Java 或 Python 编写的，那么选择相应的语言来开发新模块会更加容易，可以减少集成上的复杂性和潜在的兼容性问题。Prolog 通常需要通过特定的接口（如 Foreign Function Interface）来与外部世界交互，这增加了集成的复杂性。

6. 历史发展与推广策略

早期人工智能的辉煌与衰落： Prolog 在早期人工智能研究中扮演了重要角色，并因此获得了一定的关注。然而，随着人工智能研究的重心转移，以及其他编程范式和技术的兴起，Prolog 的热度有所下降。
商业推广的不足： 相比于许多商业公司（如 Sun Microsystems 的 Java，微软的 C）投入巨资进行推广和生态建设，Prolog 的发展更多依赖于学术界和开源社区的努力，其商业推广和市场教育相对较弱。

总结

Prolog 是一种强大且独特的语言，在逻辑编程领域具有重要的理论和实践价值。然而，它的高学习曲线、性能上的潜在挑战、相对有限的生态系统、人才市场的稀缺性以及在通用应用场景下的局限性等因素，共同导致了它未能像C、Java、Python等语言那样获得广泛的普及。

尽管如此，Prolog 仍然是特定领域不可或缺的工具，并且在人工智能和逻辑推理的研究中保持着活跃。了解其优势和劣势，有助于我们选择最合适的工具来解决特定的问题。许多开发者也通过学习 Prolog 来拓宽思维，学习新的编程范式，这本身也是一种宝贵的学习经历。

有几位对Prolog认识不足, 言论大谬, 特此反驳

SWI-Prolog

先看这段Prolog程序

packages-R/r_demo.pl at master · SWI-Prolog/packages-R · GitHub

有一系列从Prolog呼叫R语言的程序, 完全不需要额外宣告什麽FFI或中间语言, 就自动生成对应的R语言函数, 不只能呼叫R语言函数, 连R语言的语法都嵌了进去

@彭飞

除了上述跟R语言合用, 光凭packages中官方支持的包, 还可以跟Java双向沟通, 不用啥中间语言可以呼叫C++, 可以Constraint Query Language读写SQL资料库, 还可以写网路应用

以此看来C语言之类的不少语言用途都没比Prolog广, 真要就短处论, C语言只能算是用来写作业系统跟系统程序的DSL, Ada也只是电子软体控制系统的DSL, 都不能算通用语言

@阅千人而惜知己

Prolog的全称是Programming in Logic, 用途是编程, 不是用来搞证明一类的东西, 却拿来跟Coq用途完全不同的东西比较, 这跟拿Haskell这个编程语言跟Coq比自动证明有啥差别?

其语言本身也不用来作知识表示, 若要作知识表示另有方法

section('packages/semweb.html')

也比较看看我之前提到的应用, Coq几时能做到类似的事情?

看看

SWI-Prolog -- op/3

可知Prolog的语法相当自由, Prolog语法根本就不是劣势, 连『jhon likes tim.』 这种看起来像英文句子也可以是Prolog合法程序, 也藉此能嵌入R語言语法

写个fibonacci数列就论断效能是否过于偏颇? Haskell也常因为惰性求值被乱用, 常常出现效能比Python差的程序, 但Haskell效能真的有比Python差?

另Python的效能也是很差, 但並不影响其成为通用语言, 很大一部分原因是他可用C扩展

相较下Prolog甚至可以自然地用C++跟Java扩展, 而且扩展所需的步骤更少, 为何Prolog效能会是问题, Python就不会是问题?

Python要是没有可扩展性, 也没办法有用到哪裡去

其实问一个XYZ语言为啥没被IT业界广泛应用, 跟问哲学系教授怎没成为当红电视名嘴一样莫名其妙

现在多数IT产业的功能几乎只剩下让人手机成瘾

要是有装Matlab的话, 可以打开安装的资料夹, 就会发现裡面有个Swi prolog的执行档, 在无形中帮助科研度过不少难关, JVM的设计文件裡也有提到使用Prolog规划

其存在如同《道德經》所云：太上，不知有之；

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离个题说我自己应用Prolog的成果

某亲戚的农田需要排班几个抽水马达跟电机设备, 还要调控光照周期, 但又不能操劳过度避免烧毁, 反正就是一系列的规划问题

我买个Rasberry PI里面装Linux跟Swi Prolog, 用了CLP(R)规划, 输出IO pin控制继电器

用Prolog写起来着实简单, 同样问题要是用C++或Haskell, 我大概过劳死了

Swi Prolog的库很全, 各种规划问题, 另外有Java, C++高阶FFI, 有心应用真可以看下, 应用不需要受限於IT之类的

Prolog 不流行，或者生命力不强和输入输出半点关系都没有，真正的原因是Prolog 根本就算不上一门通用编程语言(general purpose programming language)，它只是一个用穷举法(backward chaining search) 来求解受限的一阶逻辑(database semantic first-order logic) 问题的DSL。这种DSL 最初发明出来就是为了快速解决constraint-based problems 的，比如类型推导、图着色寄存器分配等，用来解决其他问题，比如数值计算，就会捉襟见肘，所以The Craft of Prolog 中才总结了那么多然并卵的小技巧。

所以“Prolog 自动替程序员做了很多事情”的假象背后，是“任何问题都用穷举法求解”的愚蠢策略。