帰納プログラミング
しかし,GOLEMの例のように,例とともに適切な背景知識を与えることによるquicksortのような再帰的Prologプログラムの学習を行うような,希望に満ちた結果もあった.しかし再び,最初の成功の後,帰納論理プログラミングによる再帰的プログラムの合成の進展の遅さに人々は失望した. 再帰的プログラムの合成への注目は日増しに減っていき,代わりに関係データマイニングや知識発見といった応用のある機械学習に傾倒していった.
帰納論理プログラミングの研究とは独立に,生成テスト法に基づいたプログラム学習法として,Koza は1990年代初頭に遺伝的プログラミングを提案した.遺伝的プログラミングの考え方はさらに進んで,帰納プログラミングシステムADATE および系統的探索に基づいたシステムMagicHaskellerにつながっていった.ここで再び,再帰的関数プログラムの学習が,学習するプログラムの望ましい入出力挙動を規定する正例集合と出力評価関数(適応度関数)(ADATEの場合)に基づいて行われることとなる.
文法推論(英語版) (あるいはgrammatical inference)の初期の研究は,書き換えシステムや論理プログラムを用いてプロダクションルールを表現できるため,帰納プログラミングに関連している.実際,帰納推論の初期の研究は,grammar inductionとLispプログラム推論を基本的に同じ問題とみなしていた.