for(var x=0;x<16;x++){ for(var y=0;y<16;y++){ if(x*2+y*2==16){ console.log(x,y) } }}我們需要把具體的解決方案也編寫完。是不是感覺邏輯編程很簡單？只需要把解題的約束建立好。學習邏輯編程，可以先從Prolog學起。
02Prolog 語言我們來試驗下邏輯編程，開發環境是mac，打開終端，輸入：注意，prolog的每條命令結尾需要添加一個 . 號終端會列印出Hello Mixlab的字樣，恭喜，prolog運行成功。03通過尋找兇手的例子，了解邏輯編程的核心思想如何用prolog尋找兇手呢？案件是這樣的Boddy先生死於謀殺，現有6名嫌疑犯，每個人在不同的房間，每間房間各有一件可能的兇器。我們不知道嫌疑犯、房間、兇器之間的對應關係。下面將根據每次探案獲得的線索，一步步輸入prolog，最終找出誰是兇手。這個過程是不是很像最近熱播的《輪到你了》中用AI來尋找兇手的過程，也是一次次輸入獲得的線索，然後AI來推理。三女 Barbara、Christine、Yolandaman(george).man(john).man(robert).woman(barbara).woman(christine).woman(yolanda).person(X):- man(X).person(X):- woman(X).這樣，最基本的變量（未知數）X和知識person、woman，已經建立關係。我們可以把上面這幾行代碼寫成一個test.pl文件，然後終端輸入：返回的是false，因為shadow沒有錄入man裡，再試試輸入：Logic Tensor Networks（LTN）LTN邏輯張量網絡，把知識和數據都被映射到向量空間，從而使得模型具備知識推理能力。下面通過一個例子來理解它的核心思想。通過上文的簡單介紹，我們知道，需要把知識跟變量可能的值錄入，程序就具備了邏輯推理能力。例如，知識「apple」，按照邏輯編程的寫法「 apple（x）」，它將任何對象x作為參數，如果該對象是蘋果則返回true，否則返回false。sweet（x）:- apple（x），red（x）如果apple（x）返回的不是true或者false，而是返回0到1之間的數字，這樣，我們就可以通過0-1來表達x是apple的概率。一旦我們把apple(x)的取值範圍變為0-1，我們就可以利用神經網絡進行分類，然後再使用我們的邏輯公式對其進行推理。此外，我們可以使用邏輯公式來指導學習神經網絡權重的過程。我們可以優化神經網絡的權重，使其正確地將x分類為apple。我是喜歡上了邏輯編程的方式，還可以為AI加上推理能力，https://github.com/xmonader/prolog-rands/blob/master/crime.pl2 Logic Tensor Networks: Deep Learning and Logical Reasoning from Data and Knowledgehttps://arxiv.org/abs/1606.04422
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