米タフツ大学（Tufts University）の研究チームが、ニューラルネットワークと記号推論（シンボリックAI）を組み合わせたVLA（Vision-Language-Action）システムを開発し、タワーオブハノイ課題で95%の成功率を達成しました。従来のニューラルネットワークのみのシステムでは34%だった成功率を大幅に改善しつつ、訓練に必要なエネルギーを通常の1%、実行時エネルギーを5%に抑えることに成功しています。本研究は2026年5月にウィーンで開催されるICRA（国際ロボット・オートメーション会議）で発表される予定です。
シンボリックAI（記号推論）は1950年代から1980年代のAI研究の主流でしたが、ディープラーニングの台頭によって主役の座を退いていました。しかしタフツ大の研究が示すのは、シンボリック推論には「手順の論理的な組み立て」や「制約の明示的な管理」において、純粋なニューラルネットワークにはない強みがあるという点です。タワーオブハノイのような段階的な論理推論が必要なタスクで34%→95%という劇的な改善が得られたのは、シンボリック推論が「なぜこの手順か」を明示的に扱えることが要因とみられます。
X上では「95% vs 34%という成功率の差が驚異的」というコメントが多く、「AIエネルギー問題への革命的解法」として拡散しました。Hacker Newsでは「なぜディープラーニング全盛の今にシンボリックAIが注目されるか」という背景を論じるスレッドが高スコアを記録し、急増するAIデータセンターの電力消費問題との関連でこの研究の意義を評価する声が多く見られました。Redditのr/MachineLearningでは「スケールするかどうかが問題」という懐疑的な意見も出ており、実験室環境と実世界でのロバスト性（堅牢性）のギャップを問う議論が続いています。
現在のAI業界では、大規模モデルの訓練・推論コストとそれに伴う電力消費が深刻な課題となっています。IEAのデータでは2025年のデータセンター電力消費が前年比17%増で急拡大しており、このトレンドを変えるには「性能は上げながらエネルギーは減らす」技術が不可欠です。訓練エネルギー1%というタフツ大の成果がロボットを超えた領域にも応用できれば、AIのエネルギー問題に対する一つの回答になりえます。ICRAでの発表と今後の実環境実験の結果が注目されます。