論文の概要: Modular Design Patterns for Hybrid Learning and Reasoning Systems: a
taxonomy, patterns and use cases
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.11965v1
- Date: Tue, 23 Feb 2021 22:16:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-02-26 00:46:35.723480
- Title: Modular Design Patterns for Hybrid Learning and Reasoning Systems: a
taxonomy, patterns and use cases
- Title（参考訳）: ハイブリッド学習と推論システムのためのモジュラデザインパターン:分類学、パターン、ユースケース
- Authors: Michael van Bekkum, Maaike de Boer, Frank van Harmelen, Andr\'e
Meyer-Vitali, Annette ten Teije
- Abstract要約: 統計(データ駆動)とシンボリック(知識駆動)メソッドの統合は、現代のAIの重要な課題の1つです。
近年、このようなハイブリッドニューロシンボリックaiシステムに関する多くの論文が出版されている。
このようなハイブリッドなニューロシンボリックシステムのためのモジュラーデザインパターンセットを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3849857432787594
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The unification of statistical (data-driven) and symbolic (knowledge-driven)
methods is widely recognised as one of the key challenges of modern AI. Recent
years have seen large number of publications on such hybrid neuro-symbolic AI
systems. That rapidly growing literature is highly diverse and mostly
empirical, and is lacking a unifying view of the large variety of these hybrid
systems. In this paper we analyse a large body of recent literature and we
propose a set of modular design patterns for such hybrid, neuro-symbolic
systems. We are able to describe the architecture of a very large number of
hybrid systems by composing only a small set of elementary patterns as building
blocks.
The main contributions of this paper are: 1) a taxonomically organised
vocabulary to describe both processes and data structures used in hybrid
systems; 2) a set of 15+ design patterns for hybrid AI systems, organised in a
set of elementary patterns and a set of compositional patterns; 3) an
application of these design patterns in two realistic use-cases for hybrid AI
systems. Our patterns reveal similarities between systems that were not
recognised until now. Finally, our design patterns extend and refine Kautz'
earlier attempt at categorising neuro-symbolic architectures.
- Abstract（参考訳）: 統計(データ駆動)とシンボリック(知識駆動)のメソッドの統合は、現代のAIの重要な課題の1つとして広く認識されています。
近年、このようなハイブリッドニューロシンボリックaiシステムに関する多くの論文が出版されている。
急速に成長している文学は多様であり、ほとんどが経験的であり、これらの多種多様なハイブリッドシステムの統一的な見解を欠いている。
本稿では,近年の文献を大規模に分析し,そのようなハイブリッド・ニューロシンボリックシステムのためのモジュラー設計パターンのセットを提案する。
少数の基本パターンのみをビルディングブロックとして構成することで、非常に多数のハイブリッドシステムのアーキテクチャを記述することができます。
1) ハイブリッドシステムで使用されるプロセスとデータ構造の両方を記述するための分類学的に組織化された語彙、2) ハイブリッドaiシステムの15以上のデザインパターンの集合、3) 基本パターンと合成パターンの集合、3) ハイブリッドaiシステムのための2つの現実的なユースケースにおけるこれらのデザインパターンの適用。
私たちのパターンは、これまで認識されていなかったシステム間の類似性を示しています。
最後に、我々のデザインパターンは、ニューロシンボリックアーキテクチャを分類するKautz氏の以前の試みを拡張し、洗練します。
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