Нейро-символический искусственный интеллект
-
Основы нейросимволического ИИ
- Нейросимволический ИИ объединяет нейронную и символическую архитектуры для улучшения ИИ.
- Лесли Вэлиант и другие подчеркивают важность сочетания символических рассуждений и машинного обучения для создания когнитивных моделей.
- Гэри Маркус утверждает, что для создания надежного ИИ необходимы гибридные архитектуры, знания и сложные методы рассуждения.
-
Интеграция символических и нейронных подходов
- Нейросимволические архитектуры включают в себя различные подходы, такие как Symbolic Neural, Neural | Symbolic, Neural_{Symbolic} и другие.
- Примеры включают BERT, RoBERTa, GPT-3, AlphaGo, Neural Theorem Prover и другие.
-
История и развитие нейросимволического ИИ
- Исследования в области нейросимволического ИИ начались с 1990-х годов и продолжаются до сих пор.
- В 2005 году была проведена серия семинаров по нейросимволическому ИИ.
-
Ключевые исследовательские вопросы
- Остаются нерешенными вопросы о наилучшем способе интеграции нейронной и символьной архитектур, представлении символических структур в нейронных сетях и усвоении знаний.
-
Реализации нейросимволических подходов
- Существуют различные реализации нейросимволических подходов, включая AllegroGraph, Scallop, DeepProbLog, SymbolicAI и XNNS.
-
Рекомендации и внешние ссылки
- Зепп Хохрайтер подчеркивает важность широкого внедрения ИИ и упоминает серию семинаров по нейросимволическому обучению и логическому мышлению.