Sinir-sembolik programlama dili Scallop

• Scallop, AI uygulamalarına mantık kuralı tabanlı sembolik çıkarım eklemek için kullanılan bildirime dayalı bir dildir ve ilişkisel veritabanı sorgu dili Datalog temel alınarak geliştirilmiştir
• Çözücü, ayrık, olasılıksal ve türevlenebilir çıkarımı destekler; böylece uygulama gereksinimlerine göre çıkarım yöntemi seçilebilir
• Python bağları aracılığıyla program içine mantıksal çıkarım modülleri yerleştirilebilir ve mevcut PyTorch makine öğrenimi iş akışlarıyla entegre edilebilir
• Görü, NLP görevlerinde CNN ya da Transformer tarafından üretilen sinirsel bileşenlerle mantık kuralı bileşenleri birlikte kurgulanır
• CLEVR görsel çıkarımı, Pathfinder bağlantılılık tespiti ve el yazısı denklem değerlendirmesi gibi, sinirsel bileşenler ile kuralların birlikte öğrenildiği uçtan uca (end-to-end) örnekler sunar

---

Scallop'un temel bileşenleri

• Language

  • Scallop, AI uygulamalarında sembolik çıkarımı ele almak için kullanılan bildirime dayalı bir dildir
  • Temeli, ilişkisel veritabanları için mantık kuralı tabanlı sorgu dili olan Datalog'dur

• Solver

  • Scallop, genişletilebilir bir Datalog çözücüsüdür
  • Ayrık çıkarım, olasılıksal çıkarım ve türevlenebilir çıkarım modlarını destekler
  • Her çıkarım modu, farklı AI uygulaması gereksinimlerine göre ayarlanabilir

• Framework

  • Python programları içinde mantıksal çıkarım modüllerini kullanmaya olanak veren bağlar sağlar
  • Mevcut PyTorch makine öğrenimi iş akışlarıyla derinlemesine entegre olabilir

Örnek uygulamalar

• CLEVR, görüntüdeki basit 3D nesneler hakkında “mavi nesnelerden kaç tane var?” gibi sorulara yanıt veren bir görsel çıkarım görevidir
  • Sinirsel bileşen, görüntünün sahne grafiğini (scene graph) ve soruyu temsil eden programatik sorguyu (programmatic query) üretir
  • Çıkarım bileşeni, belirtilen özniteliklere göre nesneleri seçme, karşılaştırma ve sayma işlemlerini mantık kurallarıyla tanımlar
  • Scallop, bu bileşenleri ortak bir çerçevede birleştirir ve uçtan uca eğitimi mümkün kılar
• Pathfinder, iki nokta ve kesik çizgiler içeren siyah-beyaz bir görüntüde, iki noktanın kesik çizgilerle bağlı olup olmadığını belirleyen bir uzun menzilli bağlantılılık çıkarımı görevidir
  • Noktaları ve çizgi parçalarını algılayan basit bir sinirsel mimari ile birkaç satır Scallop mantık kuralından oluşturulabilir
  • Sunulan kurallar, dash(x, y) ifadesini yol olarak alır ve özyinelemeli biçimde path(x, z), dash(z, y) bağlantısını kurarak is_connected() sonucunu belirler
  • Bu yapı, en güncel Transformer'lardan daha yüksek performans gösterir
• El yazısı denklem değerlendirmesi, 0'dan 9'a kadar sayılar ve basit aritmetik işlemlerden oluşan el yazısı sembol dizisini tanıyıp ifadeyi hesaplama görevidir
  • Örnekte giriş olarak 1 + 3 / 5 alınır ve sonuç değeri 1.6 hesaplanır
  • Scallop ile olasılıksal girdileri ayrıştırabilen tam bir bağlamdan bağımsız dilbilgisi ayrıştırıcısı oluşturulabilir
  • Ayrıştırıcı ve değerlendirici, 5 satır Scallop koduyla yazılabilir
  • Bu program, tek tek sembolleri tanıyan sinirsel modelle birlikte uçtan uca eğitilebilir ve eğitimden sonra en olası ifadeyi bulup değerlendirme sonucunu döndürür