趁着假期快速阅读了一些关于逻辑编程的文献，喜欢上了逻辑编程这种编程方式。然后，顺藤摸瓜，果然， 神经网络+逻辑编程 ，学术界的研究也有了初步的成果，例如Logic Tensor Networks 、Neural Logic Machines 等等。

本文整理了逻辑编程、prolog语言快速入门、LTN的核心思想，分享给大家。

01 逻辑编程是什么？

programming of Logic

只要给出事实和规则，它会自动分析其中的逻辑关系，然后给出答案。它描述了解决方案而不是计算步骤。基于该描述，计算机解决了该问题。从这点来说，描述问题的解决方案比设计解决问题的方法容易得多，在逻辑编程时，我们不需要关心寻找结果的过程，这就是逻辑编程具有吸引力的原因。

在逻辑编程中，我们需要建立建立变量（未知数）和值（知识）之间的约束关系，例如：

x * 2 + y * 2 == 16

就是一条建立好的约束关系，我们只需编写到这一步即可，剩下的逻辑编程语言会自动计算出有效的结果。

而非逻辑编程语言，需要我们一步一步告诉计算机确切地做什么，例如：

for(var x=0;x<16;x++){    for(var y=0;y<16;y++){    if(x*2+y*2==16){ console.log(x,y)    }   }
}

我们需要把具体的解决方案也编写完。是不是感觉逻辑编程很简单？只需要把解题的约束建立好。学习逻辑编程，可以先从Prolog学起。

02 Prolog 语言

我们来试验下逻辑编程，开发环境是mac，打开终端，输入：

brew install swi-prolog

安装过程有点漫长，等待安装完成。

开始体验，终端输入：

swipl

然后输入：

write("Hello  Mixlab").

注意，prolog的每条命令结尾需要添加一个 . 号

终端会打印出Hello Mixlab的字样，恭喜，prolog运行成功。

如何退出prolog？终端输入：

halt.

即可退出prolog。

03 通过寻找凶手的例子，了解逻辑编程的核心思想

如何用prolog寻找凶手呢？案件是这样的Boddy先生死于谋杀，现有6名嫌疑犯，每个人在不同的房间，每间房间各有一件可能的凶器。我们不知道嫌疑犯、房间、凶器之间的对应关系。

下面将根据每次探案获得的线索，一步步输入prolog，最终找出谁是凶手。

这个过程是不是很像最近热播的《轮到你了》中用AI来寻找凶手的过程，也是一次次输入获得的线索，然后AI来推理。

6名嫌疑犯分别是：

三男 George、John、Robert

三女 Barbara、Christine、Yolanda

p rolog先定义6名嫌疑犯：

man(george).
man(john).
man(robert).
woman(barbara).
woman(christine).
woman(yolanda).

用2条规则来约定男人属于人，女人属于人：

person(X):- man(X).
person(X):- woman(X).

这样，最基本的变量（未知数）X和知识person、woman，已经建立关系。我们可以把上面这几行代码写成一个test.pl文件，然后终端输入：

swipl
[test].

测试下：

person(shadow).

返回的是false，因为shadow没有录入man里，再试试输入：

person(john).

返回的是true。

详细的代码地址可以见文末。我们继续往下

Logic Tensor Networks（LTN）

LTN逻辑张量网络，把知识和数据都被映射到向量空间，从而使得模型具备知识推理能力。下面通过一个例子来理解它的核心思想。

通过上文的简单介绍，我们知道，需要把知识跟变量可能的值录入，程序就具备了逻辑推理能力。例如，知识“apple”，按照逻辑编程的写法“ apple（x）”，它将任何对象x作为参数，如果该对象是苹果则返回true，否则返回false。

规则：红苹果是甜的，可以表示为逻辑公式：

sweet（x）:- apple（x），red（x）

此语句可解释如下：

“如果x是苹果和红色，那么这个x也必须是甜的。 ”

换句话说：所有红苹果都是甜的。

如果apple（x）返回的不是true或者false，而是返回0到1之间的数字，这样，我们就可以通过0-1来表达x是apple的概率。

一旦我们把apple(x)的取值范围变为0-1，我们就可以利用神经网络进行分类，然后再使用我们的逻辑公式对其进行推理。 此外，我们可以使用逻辑公式来指导学习神经网络权重的过程。 我们可以优化神经网络的权重，使其正确地将x分类为apple。

我是喜欢上了逻辑编程的方式，还可以为AI加上推理能力，

逻辑编程+深度学习

欢迎加入mixlab无界社区一起探索。

参考资料

1 prolog经典示例

https://github.com/xmonader/prolog-rands/blob/master/crime.pl

2 Logic Tensor Networks: Deep Learning and Logical Reasoning from Data and Knowledge

https://arxiv.org/abs/1606.04422

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