【机器学习系列（9）】神经符号系统与世界模型：探索下一代智能范式

原创 已于 2025-03-15 16:18:33 修改 · 975 阅读 · 19 ·
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#机器学习 #人工智能

于 2025-03-15 15:58:39 首次发布

【机器学习系列（9）】神经符号系统与世界模型：探索下一代智能范式

一、神经符号系统实现路径

1. 逻辑约束损失函数设计

Ltotal=1N∑i=1N(yi−y^i)2⏟均方误差+λ⋅∑k=1Kmax⁡(0,φk(x)−τ)⏟逻辑规则违规惩罚 \mathcal{L}_\text{total} = \underbrace{\frac{1}{N}\sum_{i=1}^N (y_i - \hat{y}_i)^2}_\text{均方误差} + \lambda \cdot \underbrace{\sum_{k=1}^K \max(0, \varphi_k(\mathbf{x}) - \tau)}_\text{逻辑规则违规惩罚} Ltotal​=均方误差 N1​i=1∑N​(yi​−y^​i​)2​​+λ⋅逻辑规则违规惩罚

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在医疗健康领域，人工智能技术正经历从纯神经网络向神经符号融合的范式转变。神经符号系统通过整合神经网络的感知能力与符号逻辑的推理能力，为医疗AI带来前所未有的精确性和可解释性。本报告深入探讨Python在神经符号医疗数据库中的应用，分析其在医学影像、疾病预测、个性化治疗等领域的突破，并展望未来发展方向。
神经符号系统：CV与知识推理的结合
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神经符号系统：CV与知识推理的结合​ 人工智能，计算机视觉，大模型，AI，在人工智能的发展长河中，不同的技术流派不断涌现，试图攻克智能的堡垒。其中，神经符号系统作为一种融合了神经网络与符号推理的新兴范式，正逐渐崭露头角，尤其是在计算机视觉（CV）与知识推理相结合的领域，展现出了巨大的潜力。它不仅有望解决传统人工智能方法的局限性，还为构建更加智能、灵活且可解释的系统开辟了新的道路。
CILP++:开发中的神经符号系统，CILP ++-开源
04-28
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深度学习：论文解读以及有关神经系统和符号系统
weixin_43868020的博客
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前言 侵删。如果有不对，欢迎提出来！话不多说，先膜拜参考文献的作者们。 导师：读论文不仅要读懂这篇论文的内容，还要深挖其内在：为什么作者选择这样的方式 我：嗯嗯嗯嗯好好好【不是很了解，所以我来记录一下，渣渣本渣】 论文 Neural Collaborative Reasoning 于2020年5月发表，属于推荐系统方向 摘要 现状; 协同过滤(CF)一直是推荐系统的重要途径。然而，现有的CF方法大多是基于匹配的思想来设计的，即通过使用浅层或深层模型从数据中学习用户和项目嵌入， 它们试图寻找数据中的关联，以
神经符号系统、因果推理、跨学科交互，李飞飞、Judea Pearl等16名学者共同探讨AI未来...
人工智能学家
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来源：机器之心去年，纽约大学心理学和神经科学教授 Gary Marcus 和深度学习先驱、2018 年图灵奖得主 Yoshua Bengio 就 AI 技术的发展方向展开了一场现场辩论。...
“神经+符号”：从知识图谱角度看认知推理的发展
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2020-09-18 21:41:33 作者 | 王昊奋、王萌 编辑 | 陈彩娴 在过去十年的人工智能浪潮中，以深度学习为代表的人工智能技术已基本实现了视觉、听觉等感知智能，但依然无法很好地做到思考、推理等认知智能。因此，具有推理、可解释性等能力的认知智能研究毫无疑问将越来越受到重视，成为未来人工智能领域重要的发展方向之一。 研究人员的嗅觉无疑是最敏锐的。例如，ACM图灵奖获得者约书亚·本吉奥(Yoshua Bengio)在NeuIPS 2019的特邀报告中明确提到，深度学习需要从系统1(Sy.
大模型时代智能生产调度AI系统架构：架构师探索LLM与调度算法结合新范式
项目管理的博客
07-25 987
生产调度本质上是在复杂约束条件下的资源分配与时间安排问题，其数学本质是一类特殊的组合优化问题。生产调度的数学本质生产调度问题可形式化定义为一个四元组PJMOCPJMOCJJ1J2JnJJ1​J2​...Jn​为待加工的工件集合MM1M2MmMM1​M2​...Mm​为可用的机器/资源集合OOijOOij​为操作集合，每个工件JiJ_iJi​包含一系列有序操作Oi1Oi2O。
AIGC技术研究与应用 ---- 下一代人工智能：新范式！新生产力！（1-简介）
shiter编写程序的艺术
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全球人工智能市场规模从2016年的约600亿美元发展到2021年的近3000亿美元，在推荐系统、计算机视觉、自然语言处理等技术加持下，亚马逊、字节、商汤、特斯拉等公司快发展。生成式AI：学习数据中的联合概率分布，并非简单分析已有数据而是学习归纳已有数据后进行演技创造，基 于历史进行模仿式、缝合式创作，生成了全新的内容，也能解决判别问题。决策式AI：学习数据中的条件概率分布，根据已有数据进行分析、判断、预测，主要应用模型有用于推荐系 统和风控系统的辅助决策、用于自动驾驶和机器人的决策智能体。
神经符号推理系统：研究进展与应用前景
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神经符号推理系统（Neuro-Symbolic Reasoning Systems）结合了神经网络与符号逻辑系统的优势，旨在创建既能有效学习又能进行逻辑推理的混合智能系统。神经网络擅长模式识别和数据驱动学习，但缺乏可解释性和逻辑推理能力；符号系统则具备严格的逻辑推理与知识表示能力，但在处理不确定性和感知任务方面表现不佳。神经符号系统通过集成神经网络子系统和符号推理子系统，实现了感知与推理的有机结合。其核心架构包括神经网络子系统、符号推理子系统和神经符号集成模块，通过数据流和控制流紧密协作。知识表示方法包括符
“神经符号”（Neuro-Symbolic）
A2321161581的博客
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通过整合神经网络和符号推理模型，我们有望揭示认知与推理的深层机制，推动人工智能技术的发展，并促进跨学科研究的蓬勃发展。在未来的研究中，我们将深入探索神经-符号整合认知体系的机制，为人类认知能力的提升和人工智能技术的发展开辟新的可能性，为认知科学领域的进步做出贡献。神经-符号整合认知体系是将连接主义和符号主义两大认知学派的理念相结合，旨在实现认知与推理的整合。然而，随着研究的深入，人们开始意识到将这两种模型整合起来可能会产生更加强大的认知体系，促进认知与推理的整合。三、神经-符号整合认知体系的未来发展方向。
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神经符号机是一种将 神经网络 和 符号推理 结合应用的技术。 初次看到这个 神经符号机 的抽象应用时，脑中白光一闪，对于我这个小白来说，仿佛一下子又对 计算机底层原理 多了一层：“喔，原来如此的感悟”。 神经符号机 按照其抽象层级，可以将其从两个层面进行抽象： 按照 人们日常的interaction模式，抽象出一系列 可能遇到的 interaction 走向图，据此建模神经符号机，将其 应用于 问答系统，或 特定场景交互 中。 在这一类型的应用中，常设定一个操作集。将input丢进训练好的神经网络中，
神经符号学习: 神经网络+逻辑推理
强化学习曾小健
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神经符号学习，目标是结合深度神经网络(DNNs)的感知能力和符号推理系统的推理能力。旨在结合神经感知与符号逻辑，但目前的研究仅将它们串联并分别优化，未能充分利用它们之间的相互增强信息。本文提出了一种名为DeepLogic的深度学习框架，用于解决具有逻辑推理和神经感知双重任务的问题。本文贡献如下：提出具有理论收敛保证的DeepLogic框架，该框架进行神经感知和逻辑推理的联合学习，使它们可以相互增强，以提高神经符号推理的性能和可解释性。提出源自一阶逻辑的深度逻辑模块（DLM）
【有啥问啥】神经符号学策略：融合神经网络与符号推理的强大力量
Chauvin的博客
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神经网络在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果，但其在处理复杂推理任务、解释性以及常识知识方面仍存在局限性。而传统的符号推理方法虽然在逻辑推理方面表现出色，却难以处理海量数据和复杂的模式。为了克服这些限制，（Neuro-Symbolic AI）应运而生，它将神经网络的学习能力与符号推理的逻辑推理能力相结合，旨在打造更强大、更智能的人工智能系统。在人工智能发展的早期阶段，研究者们就面临着选择路径的问题：一方面是以逻辑和规则为基础的符号AI；
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神经符号系统融合神经网络的数据学习能力与符号系统的逻辑推理能力，实现AI认知重构。其核心是双向知识表征（符号-神经相互映射）、混合推理架构（神经网络处理感知，符号系统执行逻辑）及协同学习机制。典型应用包括科学发现、机器人决策和伦理推理。该系统通过模块化设计、统一表征和可微分推理实现高效协同，但仍面临符号规则完备性和计算效率的挑战。未来将向自监督符号学习和硬件加速方向发展，推动AI从相关性认知迈向因果推理。
第三代人工智能（神经符号系统）发展简况
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03-02 1457
本文介绍了第三代人工智能（神经符号系统，AI 3.0）的发展现状。神经符号系统融合了符号主义与连接主义，旨在结合符号系统的逻辑推理能力和神经网络的感知学习能力，解决传统AI的局限性。其技术框架通过多层次融合，包括分层设计、可微分编程、因果推理、知识图谱嵌入等关键技术，推动了AI的“训推一体”发展。从1990年代的早期探索到2020年代的多模态融合与实时自主学习，神经符号AI在工业制造、医疗生物、自然语言处理和自动驾驶等领域展现出巨大潜力。神经符号系统有望成为推动AI向通用智能（AGI）迈进的关键技术。
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随着 CVPR 2023 Best Paper 的公布，其中一篇名为 VISPROG 的工作引起了广泛关注。这项工作利用自然语言指令解决复杂且组合性的视觉任务，重新将神经-符号方法带回了人们的视野，并证明了计算机视觉社区对这种方法的认可。实际上，VISPROG 并不仅仅是简单地将语言模型和视觉处理库进行拼接。能够获得最佳论文奖，说明神经-符号这种非端到端的方法和框架的优势还是值得我们认真研究和思考...
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神经网络模型符号解释！！！蛮重要的，记不住的可以参考下。
大模型可解释性困局：神经符号模型与知识图谱的动态融合
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神经符号模型与知识图谱的动态融合，正在为破解大模型可解释性困局开辟新路径。这一领域的发展不仅需要算法层面的创新，更需重新思考人类认知与机器推理的协同范式。随着IEEE P2851可解释AI标准的制定，技术社区亟需在保持模型性能的同时，构建真正透明、可信的下一代AI系统。
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