不一样的“人工智能语言”Prolog

刚发布的八月份的 TIOBE 排行榜前 20,赫然出现了上古人工智能语言 Prolog!

TIOBE 说到:“And, even more astonishing, we see Prolog re-entering the top 20 after 15 years… making an unexpected comeback.”

TIOBE Index for August 2021

(图片来自 TIOBE Index for August 2021)

时隔十余年,这个独特的语言居然又出现在了大家眼前,排名仅次于 Go!还不快学起来!

如果你学不动了,就请跟上我的脚步,今天,我们从一个清新脱俗的例子出发,领略这门不一样的“人工智能语言”。

另外,我们还做了一个和本文配套的 Prolog 入门视频,欢迎大家观看。如果视频对你有所帮助,别忘了一键三连哦:)

(从脚本到音乐到剪辑全是自己做的,大家支持一下吧:)

Prolog

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like(mercury, kathy).        % mercury 喜欢 kathy。
like(kathy, mercury). % kathy 喜欢 mercury。

lover(X, Y) :- like(X, Y), like(Y, X). % 如果X喜欢Y,且Y也喜欢X,则X与Y是恋人。


询问mercury和谁是恋人:lover(mercury, Who).
电脑告诉我 Who = kathy,

这就是Prolog!

(这段文字取自一个如今犹在的上古网站 Prolog 人工智能语言中文论坛 首页的一个醒目位置)

这是一首发人深思的好诗!但你可能很难想象这居然是一种「编程语言」。

回顾编程语言的发展,有可以分为几个时期。

  • 第一代编程语言:机器语言,用 0 和 1 写代码(焊武帝同学为我们展现的失传已久的神技)。
  • 第二代编程语言:汇编语言
  • 第三代编程语言:高级语言,代表作 C,Java,C++,C#
    • 3.5 GL:晚期的第三代,如 Python、Lisp[^1],抽象程度更高,已经有了第四代的影子。
  • 第四代编程语言:抽象程度更高,更不用处理和硬件相关的细节,专注描述问题、解决问题,如 SQL,MATLAB

可能小伙伴们对编程语言的了解就止步这里了。但其实我们在几十年前就已经有了——

  • 第五代编程语言:人工智能语言,这一代编程语言期望计算机能自动求解问题,基于问题所给定的某些限制,交由程序来处理而不需以程序员再投入人力开发程序。

今天说「人工智能」你肯定想到 Python,但 Python 并不是第五代的人工智能语言。而 Prolog 就是这种没落十余年的第五代编程语言之一。

今天我们的重点不是谈为什么第五代编程语言集体没落,而是来学习这种上古语言 Prolog。

[^1]: Lisp:也有的资料说 Lisp 是第五代编程语言,但以我自己学习到的 Lisp 来看,Lisp 并不呼和第五代的定义,而是第五代语言可以用 Lisp 来实现。

Prolog

Prolog 这个词来自 PROgramming of LOGic,也就是逻辑编程的意思。Prolog 不需要你编写程序运行过程,你只要给出事实和规则,它会自动分析其中的逻辑关系。然后你就可以通过查询,让 Prolog 完成复杂的逻辑运算。

SWI-Prolog

Prolog 有非常多的实现,维基百科甚至专门有个词条比较不同的 Prolog 实现:

这里我们采用 SWI-Prolog——一个十分完善、仍在开发、维护的开源实现。在 macOS 中,可以用 brew 安装 SWI Prolog:

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$ brew install swi-prolog

Debian 系 Linux 也可以用 apt-get 来轻松完成安装。其他系统可以去 官网下载页 寻找对应的二进制文件或者从源码构建。

如果你不想或难以完成安装,SWI-Prolog 还为你准备了 在线版本

安装完成之后,通过 swipl 命令进入一个和 Python 类似的 SWI-Prolog REPL 环境(SWI-Prolog 的提示符是 ?-):

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$ swipl
?-

国际惯例,先写 Hello World:

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?- write('Hello, World!').
Hello, World! % write 打印的结果
true. % 返回值

注意 Prolog 的语句最后以 . 结尾。

要退出 SWI-Prolog,可以摁 Control-D 或输入 halt.。(你可以通过键入 apropos(quit). 来找到关于“退出”的主题 halt,然后用 help(halt). 查看如何退出)

Prolog 基础语法

与我们平时接触的其他基于变量的编程语言不同,Prolog 的基础是

  • Facts:事实
  • Rules:规则
  • Queries:查询

这几个概念就是字面意思,如

  • 事实:11 不能被 2 整除。
  • 规则:不能被 2 整除的数是奇数。
  • 查询:11 是奇数吗?
    • 结果(答案):11 是奇数。

在 Prolog 中事实规则和在一起组成了知识库(Knowledge base),我们把这两者写在后缀名为 .pl 的文件里。

查询写在 REPL 中,基于已知知识库,对某个问题进行逻辑推理,给出答案。

事实

例如,假定我们知道一些事实(字面意思)是:

  • Yomogi 和 Yume 相互喜欢;
  • Kaneishi 也喜欢 Yomogi。

在 Prolog 中,这些个事实表示为:

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like(yomogi, yume).
like(yume, yomogi).
like(kaneishi, yomogi).

我们可以把这个写到一个 ./ssss.pl 文件中,但不能写在 REPL 里。

在 Prolog 中,小写字母开头的单词是常量,表示一个对象,如 likemercurykathy 都不需要预先定义,不需要赋值,直接写即可。

注意,喜欢这种事情是单向的。A 喜欢 B 不代表 B 喜欢 A(如 kaneishi 与 yomogi),所以这里为了表示 yomogi 与 yume 相互喜欢,必须写两句。

我们把 like 称为一种关系,即代表两个或多个对象之间某种相互联系,我们还可一定义只与一个对象有关的事实,这种事实称为属性

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male(yomogi).
female(yume).
female(kaneishi).

规则

现在我们制订一个规则:

  • 如果 X 喜欢 Y,且 Y 也喜欢 X,则 X 与 Y 就是恋人。

规则在 Prolog 表示为 head :- goals,即 goals 成立时,head 也就成立。

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lover(X, Y) :- like(X, Y), like(Y, X).

(这行代码也写到 ./ssss.pl 中)

这行代码表示,如果 like(X, Y)like(Y, X) 都成立,则有 lover(X, Y) 成立。用 Python 语言表示就是:

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def lover(X, Y):
return like(X, Y) and like(Y, X)

在 Prolog 中的或与非:

  • A, B 表示「A B」
  • A; B 表示「A B」
  • \+ A 表示「 A」

查询

前面的事实和规则都是定义,就是我们告诉 Prolog 一些已知信息。查询才是重头戏,就是让 Prolog 帮我们做逻辑题目。

使用 swipl 命令进入 Prolog 环境,然后使用 consult("path/to/xxx.pl") 加载写在 .pl 文件中的代码,来读取已知条件:

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$ swipl
Welcome to SWI-Prolog (threaded, 64 bits, version 8.2.4)
?- consult('ssss.pl').
true.

或者,也可以用 [xxx]. 这个语法来加载 xxx.pl

然后,如果我们想知道 yomogi 是否喜欢 yume,就可以问 Prolog:

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like(yomogi, yume).
true.

结果 true 表示 like(yomogi, yume) 即 yomogi 喜欢 yume 成立。而:

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?- like(yomogi, kaneishi).
false.

?- like(yomogi, gauma).
false.

false 就说明 yomogi 不喜欢 kaneishi,当然纯情的 yomogi 更不可能喜欢我们没定义过的陌生人 gauma。

前面这几次查询都是询问某个关系是否成立,也就是看看某个「事实」是否存在。而结合已定义 lover 的规则,Prolog 还可以:

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?- lover(yomogi, yume).
true.

?- lover(yume, yomogi).
true.

?- lover(yomogi, kaneishi).
false.

?- lover(kaneishi, yume).
false.

通过已知的 like 关系(事实),结合我们给的 lover 定义(规则),Prolog 可以推理:

  • yomogi 和 yume 是恋人。当然,反过来说“yume 和 yomogi 是恋人”同样成立。
  • 因为 yomogi 不喜欢 kaneishi,所以 yomogi 和 kaneishi 不是恋人!
  • yume 和 kaneishi 之间没有任何一方喜欢的关系,所以两人也不是恋人。

如果只是这样,只会判断个对错,那 Prolog 就太弱了。在 Prolog 查询中还可以使用变量

例如,我们想要知道 yomogi 喜欢谁(Who)?就可以问 Prolog:

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?- like(yomogi, Who).
Who = yume.

这里 Who 是一个变量,Prolog 会求解查询中的变量,这里得到的结果是 Who = yume,也就是说 yomogi 喜欢 yume。

这里 Prolog 所做的操作其实就是解个方程,得到使查询结果为真的变量值:like(yomogi, Who) = true 得到 Who=?

Prolog 中大写字母开头的单词是变量。(注意,Prolog 中变量大写、常量小写,和我们通常的 C 语言编程习惯是反的。)如果写错了大小写,意思就不对了,尝试查询:

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?- like(yomogi, who).
false. % yomogi 不喜欢 who 这个人,咱也不知道 who 是谁

如果我们要查询 「yume 是否喜欢 yomogi」,而把 yume 写成了大写的 Yume,就变成了查询「喜欢 yomogi 的人是谁」:

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?- like(Yume, yomogi).    % Yume 是个变量,不是 yume 这个人
Yume = yume ; % 摁 tab 键或摁 ; 键显示下一个结果
Yume = kaneishi.

这里 Yume 等于 Who,只是个变量,表示喜欢 yomogi 的人,而不是南同学前面定义中的 yume 这个人。根据我们一开始定义的事实,yume 和 kaneishi 都喜欢 yomogi,所以这里 Yume (Who)就可以是 yume 或 kaneishi。

对于这种有多个结果的查询。SWI-Prolog 默认每次只显示一个结果,然后等待,我们需要摁下 ; (表示「或」,还记得吗)然后再显示下一个结果。(这里也可以摁 tab 键)

这里还想补充一点,Prolog 中有一个很有用的谓词 listing,可以列出某种关系的全部事实,或查看规则的定义:

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?- listing(like).
like(yomogi, yume).
like(yume, yomogi).
like(kaneishi, yomogi).

?- listing(lover).
lover(X, Y) :-
like(X, Y),
like(Y, X).

例:苏格拉底会不会死?

利用前面这些知识,就可以解决很多逻辑问题了,例如,已知:

  • 苏格拉底是人
  • 人都会死

所以可以退出结论:苏格拉底会死。

用 Prolog 来解决这个问题:

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person(socrates).       % 事实
mortal(X) :- person(X). % 规则

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% 查询

?- mortal(socrates). % 苏格拉底会死吗
true.

?- mortal(X). % 谁会死
X = socrates

如果你觉得一个完整的程序不能只包括逻辑运算部分,还必须拥有输入输出,那么,结合 hello world 中的 write,我们可以实现:

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person(socrates).
person(plato).
person(aristotle).

mortal(X) :- person(X).

mortal_report :-
write('Known mortals are:'), nl, mortal(X), write(X), nl. % nl 是换行

然后再解释器中调用:

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?- mortal_report.
socrates
plato
aristotle

这就得到了一些生命有限的凡人。

利用这种「逻辑编程」你还可以写成更多有趣的例子。如果你觉得这个例子已经理解不能了,那我推荐你重新学习一下基础的《数理逻辑》(很多《离散数学》书的第一章)。


到这里,我们其实只是看到了 Prolog 的最简单的用法,但完全没有接触到 Prolog 中真正强大的地方,例如递归,这些就写另一篇更深入的文章来进一步学习了,——不过我们现在这篇文章到此就结束了。

参考

[1] Blackburn, Patrick and Bos, Johan and Striegnitz, Kristina. Learn Prolog Now!. College Publications. 2006

[2] 阮一峰. Prolog 语言入门教程. 阮一峰的网络日志. 2019

[3] SWI Prolog. Getting Started.

[4] Draveness. Prolog 基础 <1>. draveness.me, 2015

[5] 作者未知. Prolog 入门教程. 垂钓听竹轩. 2004

(最后这篇是我近10年前学习 Prolog 时看的文章,写的非常易懂。但如今网络上只有这篇的多手转载,以及其翻译的英文原文了,很难找到这份珍贵的中文译本,目前我只是找到了它最早可能是来自一个叫垂钓听竹轩的网站,但这个网站关了, archive.org 里的备份全是 3xx 错误,,有空我再考古一下了)