Scallop – 一种神经符号编程语言
Hacker News 摘要原标题：Scallop – A Language for Neurosymbolic Programming
Scallop是一种声明式编程语言，专为支持人工智能应用中的丰富符号推理而设计。它基于Datalog，该语言是用于关系数据库的逻辑规则基础查询语言。
Scallop具备可扩展的Datalog求解器，支持离散、概率和可微模式的推理，这些模式可以根据不同AI应用的需求进行配置。
Scallop提供了与Python程序中的逻辑推理模块的绑定，因此可以与现有的PyTorch机器学习管道进行深度集成。
该语言适用于开发涉及符号推理的各种视觉和自然语言处理的应用。推理组件通过逻辑规则进行规定，并与诸如卷积神经网络和变压器等机器学习模型紧密集成。
一个应用示例是CLEVR（组合语言和基础视觉推理），该任务涉及对给定图像中简单三维物体的推理，目的是回答类似“有多少物体是蓝色的？”的问题。使用Scallop时，我们通过神经组件生成图像的符号表示，形式为场景图，及表示问题的程序化查询。同时，推理组件规定各种操作，如选择、比较和计数具有特定属性的物体。
另一个应用示例是Pathfinder（长距离连通推理），其任务是确定两个点是否通过虚线相连。使用Scallop可以通过一句简短的代码来编程实现，并且能超越最先进的变压器。
在评估手写公式方面，输入的手写符号包括数字0至9及简单的算术运算，目标是识别公式并计算表达式的值。例如，输入表达式1 + 3 / 5的结果应该计算为1.6。可以在Scallop中编写一个完整的上下文无关文法解析器来解析概率输入，并且相关的解析器和评估器的实现非常简洁。
Scallop团队来自宾夕法尼亚大学，致力于这一语言的发展和应用。