Programming languages 反向推理引擎（查找foo（X）为真的随机X）

我知道Prolog等语言允许您编写以下内容：

mortal(X) :- man(X). % All men are mortal man(socrates). % Socrates is a man ?- mortal(socrates). % Is Socrates mortal? yes 凡人（X）：-人（X）。%人皆有死 人（苏格拉底）。%苏格拉底是人 -凡人（苏格拉底）。%苏格拉底是凡人吗？ 对 我想要的是像这样的东西，但是向后。假设我有这个：

mortal(X) :- man(X). man(socrates). man(plato). man(aristotle). 凡人（X）：-人（X）。 人（苏格拉底）。 人（柏拉图）。 人（亚里士多德）。 然后我要求它给我一个随机的X，对于这个X，凡人（X）是真的（因此它应该给我一个‘苏格拉底’、‘柏拉图’或‘亚里士多德’，根据一些随机的种子）

我的问题是：

• 这种反向推理有名字吗
• 有支持它的语言或库吗

编辑

正如下面有人指出的那样，你可以简单地询问凡人（X），它将返回所有X，你可以从列表中随机选择一个。然而，如果这张名单非常庞大，也许有几十亿呢？显然，在这种情况下，在选择一个结果之前生成所有可能的结果是不行的

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要想知道这是一个怎样的实际问题，想象一下一个简单的语法生成了一个“形容词1名词1副词及物动词形容词2名词2”形式的随机句子。如果形容词、名词、动词等的列表非常大，你可以看到组合爆炸是一个怎样的问题。如果每个列表有1000个单词，你就有1000^6个可能的句子。

我从来没有用过Prolog或类似的东西，但从提问判断

应该列出

凡人

为真的一切。之后，只需选择一个结果

为了回答你的问题

• 我会选择“带变量的查询”
• 据我所知，Prolog本身应该很好地支持它

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我不认为您可以直接计算第n个解，但您可以计算n个第一个解（随机选取的n个），然后选取最后一个。当然，如果n=10^（大数值），这将是有问题的

你也可以这样做

mortal(ID,X) :- man(ID,X).

man(X):- random(1,4,ID), man(ID,X).
man(1,socrates).
man(2,plato).
man(3,aristotle).

但问题是，如果不是每个人都是凡人，例如，如果100万人中只有1人是凡人，那么你就必须进行大量搜索。这就像通过尝试随机数来寻找方程的解，直到找到为止。 您可以开发某种启发式方法来找到接近数字的解决方案，但这可能会影响（负面）随机性

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我怀疑没有更有效的方法：你要么计算解集，然后选择一个，要么从所有解的超集中选择一个，直到找到一个解。但是不要相信我的话xd

代替Prolog的深度优先搜索，一个随机的深度优先搜索策略可以很容易地实现。所需要做的只是在选择点处对程序流进行随机化，以便每次到达分离点时，都会选择搜索树（=prolog program）上的随机极点，而不是第一个极点

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尽管如此，请注意，这种方法并不能保证所有解决方案都具有同等的可能性。为了保证这一点，需要提前知道每个极点将产生多少个解来对随机化进行相应的加权。

Ah，对。但问题是，它必须是一个随机结果，而Prolog系统每次返回的结果顺序相同。虽然返回所有X并从列表中随机选择一个是很简单的，但是如果有，比如说，数十亿个可能的结果呢？

mortal(ID,X) :- man(ID,X).

man(X):- random(1,4,ID), man(ID,X).
man(1,socrates).
man(2,plato).
man(3,aristotle).