[논문 리뷰] Predicate Logic as a Modelling Language: The IDP System

Broes De Cat, Bart Bogaerts외 3명|arXiv (Cornell University)|2014. 01. 24.

Logic, Reasoning, and Knowledge참고 문헌 33인용 수 52

한 줄 요약

이 논문은 예측 가능한 상태의 순수 기술적 모델로 삼는 묘사 논리학을 사용하는 지식 기반 시스템인 IDP 시스템을 소개한다. 이는 기술적 지식과 절차적 계산을 분리한다. 고전적 일阶 논리학에 귀납적 정의와 집합 연산을 통합함으로써, 모델 확장, 질의 평가, 정리 증명 등의 다양한 추론 작업을 지원하는 다소 자유로운, 인간이 읽기 쉬운 명세를 가능하게 한다. 이는 고도의 자동 추론 기술을 기반으로 한다.

ABSTRACT

With the technology of the time, Kowalski's seminal 1974 paper {\em Predicate Logic as a Programming Language} was a breakthrough for the use of logic in computer science. It introduced two fundamental ideas: on the declarative side, the use of the Horn clause logic fragment of classical logic, which was soon extended with negation as failure, on the procedural side the procedural interpretation which made it possible to write algorithms in the formalism. Since then, strong progress was made both on the declarative understanding of the logic programming formalism and in automated reasoning technologies, particularly in SAT solving, Constraint Programming and Answer Set Programming. This has paved the way for the development of an extension of logic programming that embodies a more pure view of logic as a modelling language and its role for problem solving. In this paper, we present the \idp language and system. The language is essentially classical logic extended with one of logic programmings most important contributions to knowledge representation: the representation of complex definitions as rule sets under well-founded semantics. The system is a knowledge base system: a system in which complex declarative information is stored in a knowledge base which can be used to solve different computational problems by applying multiple forms of inference. In this view, theories are declarative modellings, bags of information, descriptions of possible states of affairs. They are neither procedures nor descriptions of computational problems. As such, the \idp language and system preserve the fundamental idea of a declarative reading of logic programs, while they break with the fundamental idea of the procedural interpretation of logic programs.

연구 동기 및 목표

• 절차적 논리 프로그래밍을 넘어서, 논리 이론을 실행 가능한 절차가 아니라 가능한 상황의 순수 기술적 모델로 간주함으로써, 논리 이론을 순수 기술적 모델로 간주함으로써, 논리 이론을 실행 가능한 절차로 간주하지 않음.
• 기존 논리 프로그래밍에서 이론이 본질적으로 절차적이거나 문제에 특화되어 있다는 한계를 해결하기 위해, 지식 표현과 계산을 분리함.
• 모델 확장, 질의 평가, 정리 증명 등의 다양한 추론 작업을 하나의 확장 가능한 지식 기반 시스템 내에서 지원함.
• SAT 해법, 제약 프로그래밍, 답변 집합 프로그래밍의 최신 기술을 통합하여 기술적 문제 해결을 위한 통합된 프레임워크를 제공함.
• 사용자가 제어 흐름이나 알고리즘 구현에 대한 염려 없이 도메인 지식만을 전적으로 기술할 수 있도록 함.

제안 방법

• IDP 언어는 고전적 일阶 논리학에 귀납적 정의(Prolog 규칙 유사)와 집합 연산을 확장하여, 복잡한 지식을 간결하고 자연스럽게 기술할 수 있도록 한다.
• 이 시스템은 이론을 실행 가능한 프로그램이나 계산 문제 표현이 아니라, 가능한 상황의 상태에 대한 묘사로 간주한다.
• 다양한 추론 모드를 지원한다: 질의 평가, 모델 확장, 정리 증명. 각각은 다른 문제 해결 요구에 맞게 설계되어 있다.
• SAT 해법기, 제약 해법기, 답변 집합 프로그래밍 엔진 등의 고도의 자동 추론 기술을 통합하여 추론 작업을 효율적으로 처리한다.
• Lua 스크립팅 언어와의 밀접한 통합을 통해, 여러 추론 단계와 논리적 구성 요소를 첫 번째 시민으로 간주하는 복잡한 워크플로우를 조합할 수 있다.
• 아키텍처는 확장성 지원을 통해 새로운 언어 구문과 추론 엔진을 상대적으로 쉽게 추가할 수 있도록 한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 어떻게 묘사 논리학을 절차적 실행에서 분리된 순수 모델링 언어로 재구성할 수 있는가?
• RQ2 복잡한 도메인의 간결하고 인간이 읽기 쉬우며 확장 가능한 기술적 명세를 지원하기 위해 필요한 언어 구문은 무엇인가?
• RQ3 어떻게 통합된 시스템이 하나의 지식 기반 내에서 모델 확장, 질의 평가, 정리 증명 등의 다양한 추론 작업을 지원할 수 있는가?
• RQ4 효율적이고 확장 가능한 추론을 가능하게 하는 아키텍처적 및 구현 기법은 무엇인가?
• RQ5 Lua와 같은 절차적 언어와의 통합은 기술적 지식 기반 시스템의 표현력과 사용성에 어떻게 기여하는가?

주요 결과

• IDP 시스템은 지식 표현과 계산을 성공적으로 분리하여, 이론이 실행 가능한 절차가 아니라 순수 기술적 모델로 간주될 수 있도록 한다.
• 일阶 논리학에 귀납적 정의와 집합 연산을 통합함으로써, 기존 논리 프로그래밍에 비해 더 간결하고 직관적인 복잡한 도메인 모델링이 가능해진다.
• 통합적이고 확장 가능한 아키텍처를 통해 모델 확장, 질의 평가, 정리 증명 등 다양한 추론 작업을 지원한다.
• SAT 해법, 제약 프로그래밍, 답변 집합 프로그래밍 기법의 조합은 최첨단 수준의 모델 확장 엔진을 만들어낸다.
• Lua와의 밀착된 통합을 통해 사용자는 복잡한 다중 추론 워크플로우를 조합할 수 있으며, 논리적 구성 요소를 애플리케이션 개발에서 첫 번째 시민으로 간주할 수 있다.
• 이 프레임워크는 성능과 확장성 문제를 시스템이 관리할 수 있음을 입증하며, 최적화의 부담을 사용자에서 기반 추론 엔진으로 이전시킨다.