論文の概要: Neurosymbolic AI: The 3rd Wave
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.05876v2
- Date: Wed, 16 Dec 2020 23:21:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-15 11:06:12.195302
- Title: Neurosymbolic AI: The 3rd Wave
- Title（参考訳）: ニューロシンボリックAI:第3波
- Authors: Artur d'Avila Garcez and Luis C. Lamb
- Abstract要約: AIの信頼、安全性、解釈可能性、説明責任に関する懸念は、影響力のある思想家によって提起された。
多くは、知識表現と推論を深層学習に統合する必要性を認識している。
ニューラル・シンボリック・コンピューティングは、推論と説明可能性を備えた堅牢な学習をニューラルネットワークで組み合わせようとする研究の活発な領域である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.14219428942199
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Current advances in Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML)
have achieved unprecedented impact across research communities and industry.
Nevertheless, concerns about trust, safety, interpretability and accountability
of AI were raised by influential thinkers. Many have identified the need for
well-founded knowledge representation and reasoning to be integrated with deep
learning and for sound explainability. Neural-symbolic computing has been an
active area of research for many years seeking to bring together robust
learning in neural networks with reasoning and explainability via symbolic
representations for network models. In this paper, we relate recent and early
research results in neurosymbolic AI with the objective of identifying the key
ingredients of the next wave of AI systems. We focus on research that
integrates in a principled way neural network-based learning with symbolic
knowledge representation and logical reasoning. The insights provided by 20
years of neural-symbolic computing are shown to shed new light onto the
increasingly prominent role of trust, safety, interpretability and
accountability of AI. We also identify promising directions and challenges for
the next decade of AI research from the perspective of neural-symbolic systems.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)と機械学習(ML)の最近の進歩は、研究コミュニティや業界全体に前例のない影響を与えた。
それでも、AIの信頼性、安全性、解釈可能性、説明責任に関する懸念は、影響力のある思想家によって提起された。
多くの人は、知識表現と推論を深層学習と統合し、説明しやすくする必要性を認識している。
ニューラルネットワークにおけるロバストな学習と、ネットワークモデルのシンボリック表現による推論と説明可能性の実現を目的とした研究は、長年にわたって活発に行われてきた。
本稿では、ニューロシンボリックAIの最近の研究成果と、次のAIシステムの波の鍵となる要素を特定することを目的としている。
我々は、ニューラルネットワークに基づく学習を、記号的知識表現と論理的推論で原則的に統合する研究に焦点をあてる。
20年間のニューラルシンボリックコンピューティングの知見は、aiの信頼、安全性、解釈可能性、説明可能性という、ますます目立つ役割に新たな光を当てている。
また、ニューラルシンボリックシステムの観点から、今後10年間のAI研究における有望な方向性と課題を特定します。
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