न्यूरो-सिंबॉलिक प्रोग्रामिंग भाषा Scallop

• Scallop AI applications में logic rule-based symbolic reasoning जोड़ने के लिए एक declarative भाषा है, जो relational database query language Datalog पर आधारित है
• इसका solver discrete, probabilistic, और differentiable reasoning को support करता है, इसलिए application की ज़रूरत के अनुसार reasoning का तरीका चुना जा सकता है
• Python bindings के ज़रिए प्रोग्राम के भीतर logic reasoning modules जोड़े जा सकते हैं, और इन्हें मौजूदा PyTorch machine learning pipeline के साथ integrate किया जा सकता है
• यह vision और NLP कार्यों में CNN या Transformer द्वारा बने neural components को logic rule components के साथ मिलाकर संयोजित करने का तरीका है
• यह CLEVR visual reasoning, Pathfinder connectivity detection, और handwritten equation evaluation जैसे neural components और rules को साथ में सीखने वाले end-to-end उदाहरण प्रदान करता है

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Scallop के मुख्य घटक

• Language

  • Scallop AI applications में symbolic reasoning को संभालने के लिए एक declarative भाषा है
  • इसका आधार relational database के लिए logic rule-based query language Datalog है

• Solver

  • Scallop एक extensible Datalog solver है
  • यह discrete reasoning, probabilistic reasoning, और differentiable reasoning modes को support करता है
  • हर reasoning mode को अलग-अलग AI application requirements के अनुसार configure किया जा सकता है

• Framework

  • यह Python प्रोग्राम के भीतर logic reasoning modules के उपयोग के लिए bindings प्रदान करता है
  • यह मौजूदा PyTorch machine learning pipelines के साथ गहराई से integrate हो सकता है

उदाहरण applications

• CLEVR एक visual reasoning कार्य है, जिसमें image के भीतर सरल 3D objects के बारे में “नीले रंग की कितनी objects हैं?” जैसे सवालों के जवाब दिए जाते हैं
  • neural component image का scene graph और प्रश्न को दर्शाने वाली programmatic query बनाता है
  • reasoning component निर्दिष्ट attributes के आधार पर objects को चुनने, तुलना करने, और गिनने वाले operations को logic rules के रूप में निर्दिष्ट करता है
  • Scallop इन components को एक common framework में integrate करता है और end-to-end learning संभव बनाता है
• Pathfinder एक long-range connectivity reasoning कार्य है, जिसमें दो बिंदुओं और dashed lines वाली black-and-white image में यह तय किया जाता है कि क्या दोनों बिंदु dashed line से जुड़े हैं
  • इसे points और dashes का पता लगाने वाली एक सरल neural architecture और Scallop logic rules की कुछ पंक्तियों से बनाया जा सकता है
  • दिए गए rules dash(x, y) को path मानते हैं, और recursive रूप से path(x, z), dash(z, y) को जोड़कर is_connected() का निर्धारण करते हैं
  • यह संरचना आधुनिक Transformer की तुलना में बेहतर performance देती है
• handwritten equation evaluation एक ऐसा कार्य है, जिसमें 0 से 9 तक के अंक और सरल arithmetic operations से बनी handwritten symbol sequence को पहचानकर expression की गणना की जाती है
  • उदाहरण में 1 + 3 / 5 को input मानकर परिणाम 1.6 निकाला जाता है
  • Scallop के साथ probabilistic inputs को parse करने वाला पूरा context-free grammar parser बनाया जा सकता है
  • parser और evaluator को Scallop code की 5 पंक्तियों में लिखा जा सकता है
  • यह प्रोग्राम individual symbol recognition neural model के साथ end-to-end तरीके से train किया जा सकता है, और training के बाद सबसे अधिक संभावित expression खोजकर उसका evaluation result लौटाता है