प्लानर प्रोग्रामिंग, चौंका देने वाला अनुभव

Picat प्रोग्रामिंग भाषा के जादुई फीचर

• Picat एक रिसर्च भाषा है जो लॉजिकल प्रोग्रामिंग, इम्पेरेटिव प्रोग्रामिंग और कंस्ट्रेंट सॉल्विंग को जोड़ने की कोशिश करती है।
• Picat का planner मॉड्यूल प्रोग्रामिंग के सबसे दिलचस्प मॉडलों में से एक है।

लॉजिकल प्रोग्रामिंग पर संक्षिप्त परिचय

• इम्पेरेटिव और फंक्शनल प्रोग्रामिंग में हम इनपुट लेकर आउटपुट बनाने वाले algorithms लिखते हैं।
• लॉजिकल प्रोग्रामिंग और कंस्ट्रेंट सॉल्विंग में हम कुछ equations/संबंध देते हैं और ऐसे assignments खोजते हैं जो उन relations को satisfy करें।

समस्या की परिभाषा

• एक ग्रिड पर मार्कर रखते हुए यह समस्या हल की जाती है: शुरुआत (origin) से लक्ष्य coordinates तक पहुँचना।
• हर चरण में चारों दिशाओं में एक-एक cell आगे बढ़ा जा सकता है, और ग्रिड की सीमा के बाहर नहीं जा सकते।
• जब मार्कर लक्ष्य coordinate पर पहुँच जाता है, तो program सफल माना जाता है।

पहला इम्प्लीमेंटेशन

• initial state के रूप में Start, state transitions दिखाने वाले कई action functions और अंतिम स्थिति तय करने वाली final(S) function देनी पड़ती है।
• best_plan(Start, Plan) को कॉल करने पर अंतिम स्थिति तक पहुँचने के लिए जरूरी सबसे छोटे चरणों का क्रम Plan में assign होता है।

कई लक्ष्य जोड़ना

• प्लानर को सभी goals क्रम में पूरा करना होता है।
• किसी लक्ष्य को reach करने पर उसे queue से हटाने वाला नया action जोड़ा जाता है।

लागत का מינिमाइज़ेशन

• लक्ष्य क्रम में visit करने का मतलब हमेशा सबसे छोटा कुल पथ नहीं होता।
• अगर यह दिखाना हो कि क्रम की परवाह किए बिना सबसे छोटा कुल रास्ता कैसे मिले, तो action बदलकर प्लानर को अगला लक्ष्य चुनने दें ताकि कुल पथ लंबाई minimize हो सके।

अन्य रूपांतर

• Picat planning के कई variants सपोर्ट करता है।
• best_plan(S, Limit, Plan) अधिकतम cost को Limit तक सीमित करता है।
• sequence(P, Action) वर्तमान partial plan के अनुसार संभव actions को restrict करता है।

Picat के साथ काम करना

• Picat अभी एक research language है और इसमें अच्छी documentation या clear error messages जैसी सुविधा की कमी है।
• Picat विशेष गणनात्मक समस्याओं को सुलझाने के लिए इसे "टूल" language की तरह सीखने में ज़्यादा उपयोगी हो सकता है।

परिशिष्ट: अन्य planning languages

• "Planning" का विकास robotics और AI के लिए हुआ था, लेकिन मुख्यतः video game AI में इसे "goal-oriented action planning" (GOAP) के रूप में इस्तेमाल किया जाता है।
• PDDL एक planning description language है जिसका उपयोग stand-alone planners इनपुट के तौर पर करते हैं।

GN⁺ की राय

• नवाचार वाला प्रोग्रामिंग मॉडल: Picat का planner मॉड्यूल प्रोग्रामिंग में एक नया dimension जोड़ता है। खासकर complex path-finding समस्याओं में यह बहुत powerful साबित होता है।
• शैक्षणिक मूल्य: Picat भाषा के शैक्षणिक पक्ष में भी महत्त्व रखता है, क्योंकि यह लॉजिकल प्रोग्रामिंग और कंस्ट्रेंट सॉल्विंग के concepts समझने में मदद करता है।
• विशिष्ट समस्या समाधान: Picat गणनात्मक समस्याओं को हल करने के लिए एक useful tool language साबित हो सकता है, जो ऐसी समस्याओं के लिए नया approach देता है जिन्हें सामान्य programming language से सुलझाना कठिन हो सकता है।

[GN⁺]

Hacker News टिप्पणियाँ

• वास्तविक काम में Picat का प्लानिंग मोड इस्तेमाल करने का एक उदाहरण

  • उपकरण रखरखाव के लिए एक सिस्टम प्रोटोटाइप विकसित किया गया
  • सिस्टम को यह बताना कि उसे 'कैसे' नहीं, 'क्या' करना है
  • Picat से optimal प्लान बनाया गया, लेकिन बड़े पैमाने पर स्केल करने पर दिक्कतें आईं
  • क्योंकि प्लानिंग EXPTIME वर्ग की होती है, इसलिए अपेक्षा के अनुसार स्केलेबिलिटी सीमित रही
  • ह्यूरिस्टिक्स, Naive Bayes classifier और symmetry constraints जैसी चीजें परिभाषित करने के बाद भी अभी भी काफी मैनुअल मैनेजमेंट की जरूरत रही
  • क्लासिक GOFAI समस्या क्षेत्रों में अभी भी AI winter जैसी स्थिति है

• Picat संसाधनों और उदाहरण उपलब्ध कराने वाले स्रोत की जानकारी

  • constraint programming समुदाय के सक्रिय सदस्य Hakan Kjellerstrand की वेबसाइट पर Picat की सामग्री और examples उपलब्ध हैं

• Prolog और MiniZinc की सिफारिश

  • Prolog एक समझने में आसान और mature भाषा है जो constraint solving capability देती है
  • MiniZinc विभिन्न उद्देश्यों के लिए विशेष solvers तक पहुँच देने वाला interface है
  • बेहतर performance के लिए Prolog को समझने में पर्याप्त समझदारी/गहराई चाहिए
  • सलाह: पहले Picat में लिखने के बाद देखें कि उसी समाधान को किसी अन्य भाषा में आसानी से लिखा जा सकता है या नहीं

• Firebase टेक इंटरव्यू से जुड़ी टिप्पणियाँ

  • Firebase का तकनीकी इंटरव्यू शायद Picat जैसे tools से आसान हो सकता है
  • Reviewer के रूप में Predrag का दिखना अच्छा लगा

• टाइप सिस्टम और programming भाषा की तुलना

  • TypeScript के टाइप सिस्टम जैसा है, लेकिन इसे सीधे खुद हल करना होता है
  • TypeScript constraints को व्यक्त करने के लिए पर्याप्त मजबूत नहीं है
  • planner-style programming की सरलता और आसान उपयोग पर जोर दिया गया

• GOAP (Goal-Oriented Action Planning) का उल्लेख

  • F.E.A.R. गेम के enemy AI में इस्तेमाल होने वाला GOAP, जो मज़ेदारता बढ़ाता है
  • Jeff Orkin का GOAP पर पेपर पढ़ने में आसान और मज़ेदार बताया गया

• Picat के planner फीचर्स पर मूल्यांकन

  • Prolog जैसा, लेकिन planner फीचर जोड़ा गया Picat
  • planner फीचर से समस्या को सरलता से हल किया जा सकता है, लेकिन performance की तुलना imperative programming से करनी होगी

• कंप्यूटर को अंतिम state बता कर उसे solve करने देने का सपना

  • A* algorithm के साथ code generation और state transitions
  • planning community या solver का अनुभव कम होने के बावजूद, OR-Tools से प्रयोग
  • programming को logistics जैसा सोचकर इसे 'Sliding Puzzle' से तुलना की गई

• Prolog-जैसी syntax पर अतिरिक्त टिप्पणी

  • Prolog-जैसी syntax का इस्तेमाल करते हुए 'comma first' की जगह true. पर खत्म करना अधिक elegant समाधान के रूप में सुझाया गया

यह सारांश कई अलग-अलग लोगों की राय को समेटता है और प्रत्येक दृष्टिकोण को तटस्थ रूप से प्रस्तुत करता है। तकनीकी विवरणों को शुरुआती software engineer के लिए भी समझने योग्य तरीके से संक्षिप्त रखा गया है.