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邁向數據和知識驅動的人工智慧:神經符號運算的綜述


核心概念
神經符號運算 (NeSy) 結合了符號主義和聯結主義的優勢,有望成為下一代人工智慧的關鍵推動力,能夠開發出更強大、可信賴且穩健的人工智慧系統。
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本文全面概述了神經符號運算 (NeSy) 的最新發展和重要貢獻,NeSy 旨在整合符號和統計認知範式。 NeSy 的背景 人工智慧 (AI) 長期以來一直由符號主義和聯結主義兩種範式主導。 符號主義認為,代表世界上事物的符號是人類智慧的基本單位,認知過程可以通過一系列規則和邏輯運算對符號表示進行操作來完成。 聯結主義,以其最成功的技術深度神經網路 (DNN) 為代表,是近期大多數成功 AI 系統背後的架構。 NeSy 結合了這兩種範式,旨在利用兩者的優勢,並克服其固有的缺陷。 NeSy 的發展 NeSy 的歷史可以追溯到 1943 年的 McCulloch 和 Pitts,他們將有限自動機(布林邏輯)與人工神經網路建立了緊密聯繫。 NeSy 在 1990 年代開始成為一個正式的研究領域,並在 2000 年代初期獲得了系統性的研究。 在 2010 年代,隨著基於 DNN 的聯結主義技術在各種 AI 任務中取得顯著成功,NeSy 受到的關注相對較少。 然而,隨著 DNN 的缺點變得明顯,NeSy 近年來在研究領域迎來了復興。 NeSy 的分類 本文根據四個維度對 NeSy 方法進行分類:神經符號整合、知識表示、知識嵌入和功能。 神經符號整合:根據符號和神經部分的組合方式,將 NeSy 系統分為六種類型: 類型 1:符號神經符號(也稱為具有符號輸入/輸出的神經網路) 類型 2:符號 [神經](也稱為神經子程式) 類型 3:神經 | 符號(也稱為神經學習 + 符號求解器) 類型 4:神經:符號 → 神經(也稱為符號編譯為神經拓撲) 類型 5:神經符號(也稱為損失函數中的符號整合) 類型 6:神經 [符號](也稱為神經和符號組件的完全混合) 知識表示:根據知識的表示方式,可以區分系統: 知識圖譜 命題邏輯 一階邏輯 程式語言 符號表達式 知識嵌入:考慮將符號知識整合到神經網路的哪個組件中: 數據預處理 網路訓練 網路架構 最終推理 功能:NeSy 系統是更側重於機器學習還是自動符號推理: 學習 推理 學習和推理 NeSy 的應用 NeSy 在許多應用場景中都表現出其優越性,包括: 視覺關係理解 視覺問答 視覺場景解析 常識推理 NeSy 的未來方向 可擴展性 組成泛化 自動知識獲取 遞迴神經 [符號] 引擎 NeSy 元認知技能的測試平台 大模型時代的 NeSy 總結 NeSy 作為下一代 AI 的推動力,有望整合符號主義和聯結主義的優勢,開發出更強大、可信賴和穩健的 AI 系統。
統計資料

深入探究

神經符號運算如何應用於解決更複雜的現實世界問題,例如自然語言理解或機器翻譯?

神經符號運算 (NeSy) 在自然語言理解 (NLU) 和機器翻譯 (MT) 等複雜的現實世界問題中展現出巨大的潛力,它能將深度學習的靈活性與符號推理的邏輯性相結合。以下是一些 NeSy 如何應用於 NLU 和 MT 的具體例子: 自然語言理解 (NLU) 語義解析: NeSy 可以將自然語言句子解析成邏輯形式,例如一階邏輯,從而使機器能夠理解句子的深層含義。例如,對於句子“所有貓都是哺乳動物,Garfield 是一隻貓,那麼 Garfield 是哺乳動物”,NeSy 可以將其轉換為邏輯表達式,並利用邏輯推理得出結論。 問答系統: NeSy 可以利用知識圖譜和邏輯推理來回答複雜的問題。例如,對於問題“誰是 Barack Obama 的妻子?”,NeSy 可以從知識圖譜中檢索到 Barack Obama 的實體,並根據“妻子”關係找到答案。 情感分析: NeSy 可以結合深度學習模型對文本的情感進行分類,同時利用符號規則來處理否定、反諷等複雜的語言現象,提高情感分析的準確性。 機器翻譯 (MT) 語義導向的翻譯: NeSy 可以將源語言文本解析成語義表示,然後根據目標語言的語法和語義規則生成更準確、流暢的譯文。 低資源翻譯: NeSy 可以利用符號規則和少量雙語數據來構建翻譯模型,解決低資源語言對的翻譯問題。 可解釋的翻譯: NeSy 可以提供翻譯過程的解釋,例如哪些詞彙或語法結構影響了翻譯結果,提高翻譯的可信度。 總之,NeSy 為解決 NLU 和 MT 等複雜的現實世界問題提供了新的思路和方法,它可以將深度學習的數據驅動能力與符號推理的邏輯性和可解釋性相結合,構建更強大、更可靠的 AI 系統。

僅僅結合符號和聯結方法是否足夠克服當前 AI 系統的局限性,還是需要新的範式或架構?

雖然結合符號和聯結方法 (NeSy) 被視為克服當前 AI 系統局限性的一個有希望的方向,但僅僅結合這兩種方法可能不足以解決所有問題。 NeSy 的優勢: 數據效率: NeSy 可以利用先驗知識和邏輯推理,減少對大量標註數據的依賴。 可解釋性: NeSy 的符號推理部分可以提供決策過程的可解釋性,增強人們對 AI 系統的信任。 組合泛化: NeSy 可以將學到的知識組合起來,解決新的、未見過的問題。 NeSy 面臨的挑戰: 可擴展性: 將符號推理應用於大規模數據集和複雜任務仍然是一個挑戰。 知識獲取: 如何自動獲取和表示高質量的符號知識是一個關鍵問題。 與深度學習的融合: 如何有效地將符號推理與深度學習模型融合,充分發揮兩者的優勢,仍然是一個開放性問題。 未來方向: 新的神經符號架構: 需要探索新的神經網絡架構,使其更適合進行符號推理。 神經符號推理的新方法: 需要開發更高效、更強大的神經符號推理算法。 與其他 AI 範式的結合: 可以探索將 NeSy 與其他 AI 範式(如強化學習、因果推理)相結合,構建更強大的 AI 系統。 總之,NeSy 是解決當前 AI 系統局限性的一個重要方向,但它仍然面臨著一些挑戰。需要進一步的研究和探索,才能充分發揮 NeSy 的潛力,構建更強大、更可靠、更值得信賴的 AI 系統。

神經符號運算的發展將如何影響人工智慧倫理和社會影響的討論,特別是在可解釋性和公平性方面?

神經符號運算 (NeSy) 的發展,因其在可解釋性和公平性方面的潛力,預計將對人工智慧倫理和社會影響的討論產生深遠影響。 可解釋性: 增強信任: NeSy 的符號推理能力可以提供更透明、更易於理解的決策過程,從而增加人們對 AI 系統的信任度。 問責制: 可解釋的 AI 系統更容易追蹤錯誤原因,明確責任歸屬,這對於醫療診斷、金融交易等高風險領域至關重要。 改進和優化: 通過理解 AI 系統的決策過程,開發者可以更容易地發現和糾正錯誤,提高系統的性能和可靠性。 公平性: 減少偏見: NeSy 可以利用符號規則來檢測和減輕數據和模型中的偏見。例如,可以利用規則來確保 AI 系統在招聘、貸款等決策中不會歧視特定群體。 提高透明度: 可解釋的 AI 系統可以更容易地被審查是否存在不公平的決策,從而促進公平性的實現。 促進社會參與: NeSy 可以讓更多人參與到 AI 系統的設計和開發中,包括倫理學家、社會學家等,共同探討如何構建更公平、更負責任的 AI。 挑戰: 可解釋性的權衡: 提高可解釋性可能會犧牲 AI 系統的性能和效率。 規則的制定和執行: 如何制定和執行公平的符號規則是一個複雜的社會和倫理問題。 數據的公平性: 即使使用 NeSy,如果訓練數據本身存在偏見,仍然會導致不公平的結果。 結論: NeSy 的發展為解決 AI 倫理和社會影響問題帶來了新的希望,特別是在可解釋性和公平性方面。然而,要充分發揮 NeSy 的潛力,需要解決技術挑戰,並進行廣泛的社會和倫理討論,以確保 AI 技術的發展符合人類的價值觀和利益。
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