Uygulamalı Yapay Zeka. Dr. Uğur YÜZGEÇ Ders 2: Prolog Giriş

Transkript

1 Uygulamalı Yapay Zeka Dr. Uğur YÜZGEÇ Ders 2: Prolog Giriş

2 Prolog Yazılımı Bedava Prolog yorumlayıcıları var Linux, Windows, Mac OS Çok fazla sayıda Prolog yazılımı indirmek mümkün Bunlardan birkaçı SWI Prolog (free) GNU Prolog (free) Visual Prolog (demo var, paralı) Uygulamalı Yapay Zeka 2

3 Prolog Giriş Teori Prolog Giriş Gerçekler (facts) Kurallar (rules) Sorgular (queries) Prolog sözdizimi Örnekler Örnek 1 Pratik Çalışma Uygulamalı Yapay Zeka 3

4 Dersin amacı Basit bazı Prolog programlama örnekleri vermek Prolog yazılımındaki 3 temel yapıyı tartışmak: Gerçekler, Kurallar ve Sorgular Prolog yazılımının terimler, atomlar ve değişkenler ile tanımlanan sistematik çalışmasına başlamak Uygulamalı Yapay Zeka 4

5 Prolog nedir? Prolog = Programming with Logic Diğer programlama dillerinden çok farklıdır. o Bildirimli (yöntemli değil) o Öz yinelemeli (for ya da while döngüleri yok) o İlişkiler (fonksiyonlar yok) o Birleşme Prolog, cümlecikler (Horn Clauses) üzerine bina edilmiştir. Cümlecikler, yüklem mantığı denilen formal sistemin bir alt kümesidir. Uygulamalı Yapay Zeka 5

6 Prolog Tarihi Uygulamalı Yapay Zeka 6

7 Prolog Tarihi Uygulamalı Yapay Zeka 7

8 Prolog Tarihi Uygulamalı Yapay Zeka 8

9 Prolog Tarihi Uygulamalı Yapay Zeka 9

10 Prolog Tarihi Uygulamalı Yapay Zeka 10

11 Prolog Tarihi Uygulamalı Yapay Zeka 11

12 Prolog Dili Prolog da bir Karar Motoru (Inference Engine) vardır. Bu motor, verilen bilgiyi kullanarak cevabı aranan bir problem için, mantıksal bir şekilde karar veren bir işlemdir. Prolog, program satırları içinde sorulan bir soruyu veya hipotezi doğrulamak için, doğruluğu önceden bilinen ve veri olarak yüklenmiş olan bilgi kümesini sorgulayıp hipotezin doğruluğu hakkında karar vermeye çalışır. Prolog un önemli diğer bir özelliği de şudur: Sorulan sorulara mantıklı cevaplar bulmanın yanı sıra, bulduğu tek bir çözümle yetinmez, başka alternatifleri de inceleyerek mümkün olan bütün çözümleri bulur. Uygulamalı Yapay Zeka 12

13 Prolog Dili Yüklem mantığı, mantığa dayalı fikirleri yazılı bir şekilde ifade etmeye yarayacak şekilde geliştirilmiştir ve Prolog da bu mekanizma gayet iyi kullanılır. Yüklem mantığının yaptığı ilk iş, cümlelerdeki gereksiz kelimeleri ayıklamaktır. Konuşma Dili Ahmet bir insandır. Gül kırmızıdır. Ahmet, gülü kırmızı ise sever. Prolog daki Karşılığı insan(ahmet). kirmizi(gul). sever(ahmet, gul) :- kirmizi(gul). Prolog ile program yazarken, ilk önce nesneler ve bu nesneler arasındaki ilişkiler tanımlanır. Ahmet gülleri sever cümlesindeki Ahmet ve gül kelimeleri nesne, sevmek ise bu iki nesne arasındaki ilişkidir. Bu ilişkinin ne zaman doğru olacağını belirleyen ifadeye ise Kural denir. Uygulamalı Yapay Zeka 13

14 Prolog Ders 1 Uygulamalı Yapay Zeka 14

15 Prolog Ders 1 Uygulamalı Yapay Zeka 15

16 Prolog Ders 1 Uygulamalı Yapay Zeka 16

17 Prolog Ders 1 Uygulamalı Yapay Zeka 17

18 Prolog Ders 1 Uygulamalı Yapay Zeka 18

19 Prolog Ders 1 Uygulamalı Yapay Zeka 19

20 Prolog Ders 1 Uygulamalı Yapay Zeka 20

21 Prolog Ders 1 Uygulamalı Yapay Zeka 21

22 Prolog Ders 1 Uygulamalı Yapay Zeka 22

23 Prolog Ders 1 Uygulamalı Yapay Zeka 23

24 Prolog Ders 1 Uygulamalı Yapay Zeka 24

25 Prolog Ders 1 Uygulamalı Yapay Zeka 25

26 Prolog Ders 1 Uygulamalı Yapay Zeka 26

27 Prolog Ders 1 Uygulamalı Yapay Zeka 27

28 Prolog Ders 1 Uygulamalı Yapay Zeka 28

29 Prolog Ders 2 Uygulamalı Yapay Zeka 29

30 Prolog Ders 2 Uygulamalı Yapay Zeka 30

31 Prolog Ders 2 Uygulamalı Yapay Zeka 31

32 Prolog Ders 2 Uygulamalı Yapay Zeka 32

33 Prolog Ders 2 Uygulamalı Yapay Zeka 33

34 Prolog Ders 2 Uygulamalı Yapay Zeka 34

35 Prolog Ders 2 Uygulamalı Yapay Zeka 35

36 Prolog Ders 2 Uygulamalı Yapay Zeka 36

37 Prolog Ders 2 Uygulamalı Yapay Zeka 37

38 Prolog Ders 2 Uygulamalı Yapay Zeka 38

39 Prolog Ders 3 Prolog da, terimi bağlaç işlevi görmektedir. Uygulamalı Yapay Zeka 39

40 Prolog Ders 3 Uygulamalı Yapay Zeka 40

41 Prolog Ders 3 Uygulamalı Yapay Zeka 41

42 Prolog Ders 3 Uygulamalı Yapay Zeka 42

43 Prolog Ders 3 Uygulamalı Yapay Zeka 43

44 Prolog Ders 3 Uygulamalı Yapay Zeka 44

45 Prolog ve Lojik Mantık Uygulamalı Yapay Zeka 45

46 Prolog Ders 4 Uygulamalı Yapay Zeka 46

47 Prolog Değişkenler Uygulamalı Yapay Zeka 47

48 Prolog Değişkenler Uygulamalı Yapay Zeka 48

49 Prolog Değişkenler Uygulamalı Yapay Zeka 49

50 Prolog Değişkenler Uygulamalı Yapay Zeka 50

51 Prolog Değişkenler Uygulamalı Yapay Zeka 51

52 Prolog Değişkenler Uygulamalı Yapay Zeka 52

53 Prolog Değişkenler Uygulamalı Yapay Zeka 53

54 Prolog Değişkenler Uygulamalı Yapay Zeka 54

55 Prolog Değişkenler Uygulamalı Yapay Zeka 55

56 Prolog Değişkenler Uygulamalı Yapay Zeka 56

57 Prolog Ders 5 Uygulamalı Yapay Zeka 57

58 Prolog Ders 5 Uygulamalı Yapay Zeka 58

59 Prolog Ders 5 Uygulamalı Yapay Zeka 59

60 Prolog terimleri Uygulamalı Yapay Zeka 60

61 Atomlar Büyük harf, küçük harf, rakamlar, alt çizgili, başlangıç küçük harf. o Örnekler: butch, big_kahuna_burger, playguitar Tek tırnak içerisinde karakter dizileri o Örnekler: 'Vincent', 'Five dollar shake', '@$%' Özel karakter dizileri o Örnekler: :, ;. :- Uygulamalı Yapay Zeka 61

62 Sayılar Uygulamalı Yapay Zeka 62

63 Değişkenler Büyük harf, küçük harf, rakamlar veya altı çizgili, büyük harf/altı çizgi ile başlayan değişkenler Örnekler: X, Y, Variable, Vincent, _tag Uygulamalı Yapay Zeka 63

64 Karmaşık Terimler Atomlar, sayılar ve değişkenlerin biraraya gelmesi ile karmaşık terimler oluşturulur. Örnekler: playsairguitar(jody) loves(vincent, mia) jealous(marsellus, W) Karmaşık terimler karmaşık terim de içerebilir: hide(x,father(father(father(butch)))) Uygulamalı Yapay Zeka 64

65 Arity Bir karmaşık terimdeki parametre sayısına Arity denir. Örnekler: woman(mia) : arity 1 loves(vincent,mia) : arity 2 father(father(butch)) : arity 1 Uygulamalı Yapay Zeka 65

66 Arity Örnek Uygulamalı Yapay Zeka 66