帰納プログラミング
学習可能性の観点からの結果は,Goldの有名な研究において導入された極限での同一性(identification-in-the-limit)のような古典的な概念に関連している. より最近において,言語学習問題は帰納プログラミングコミュニティにおいて扱われている.
近年,古典的アプローチの延長上にある研究も再開し,多大な進展がみられる.プログラム合成問題は,最近の関数プログラミングの技術,適度に探索を用いた戦略,背景知識,部分解の自動合成を考慮したコンストラクタ項書換え系の背景のもとで再構築されている.特に,データ処理,例示プログラミング,認知モデリングといった,プログラム合成を超えた多くの分野への応用がなされている.(下記参照)
仮説表現に宣言型言語を用いていることによる特徴を生かしたその他のアイデアも研究されている.たとえば,再帰的データ型や構造をうまく扱う上で,高階の構造を扱うことが提案されている. 抽象化についても,cumulative learningやfunction inventionへのより強力なアプローチとして研究されている.
帰納プログラミングにおける仮説表現において最近用いられている強力なパラダイムの1つは確率プログラミング(及び確率的論理プログラムやベイジアン論理プログラミングといった関連パラダイム)である.