这种语言告诉计算机问题是什么，而不是如何解决问题。因此，给定一个数据库或一组规则，计算机会尝试找到一个符合所有期望属性的解决方案。

示例1（格式：输入变量 => 期望输出）

规则集：2, 2 => 4; 2, 4 => 6; 4, 4 => 8，等等。

然后程序学会了需要将所有输入变量相加。

回答：

根据维基百科，归纳逻辑编程（ILP）是机器学习的一个子领域，它使用逻辑编程作为示例、背景知识和假设的统一表示形式。

例如，给定已知背景知识的编码和一组以逻辑事实数据库形式表示的示例，ILP系统将推导出一个假设的逻辑程序，该程序包含所有正面示例且不包含任何负面示例。归纳逻辑编程在生物信息学和自然语言处理中特别有用。

已知的一些实现包括：

• 1BC和1BC2：一阶朴素贝叶斯分类器
• ACE（综合引擎）
• Aleph
• Atom
• Claudien
• DL-Learner
• DMax
• 一阶归纳学习器（FOIL）
• Golem（ILP）
• Imparo
• Inthelex（从示例中增量理论学习器）
• Lime
• Mio
• MIS（模型推理系统）由Ehud Shapiro开发
• PROGOL
• RSD
• Warmr（现在包含在ACE中）
• ProGolem