論文の概要: A Semantic Framework for Neural-Symbolic Computing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.12050v3
- Date: Thu, 27 Jun 2024 23:43:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-01 22:29:40.807936
- Title: A Semantic Framework for Neural-Symbolic Computing
- Title（参考訳）: ニューラルネットワークのセマンティックフレームワーク
- Authors: Simon Odense, Artur d'Avila Garcez,
- Abstract要約: AI、ニューラルネットワーク、シンボリックシステムに対する2つのアプローチは、AI問題に対して非常に成功したことが証明されている。
ニューラルシンボリックAIのセマンティックフレームワークを導入し、ニューラルシンボリックシステムの大規模なファミリーを説明するのに十分な一般性を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.36832029288386137
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Two approaches to AI, neural networks and symbolic systems, have been proven very successful for an array of AI problems. However, neither has been able to achieve the general reasoning ability required for human-like intelligence. It has been argued that this is due to inherent weaknesses in each approach. Luckily, these weaknesses appear to be complementary, with symbolic systems being adept at the kinds of things neural networks have trouble with and vice-versa. The field of neural-symbolic AI attempts to exploit this asymmetry by combining neural networks and symbolic AI into integrated systems. Often this has been done by encoding symbolic knowledge into neural networks. Unfortunately, although many different methods for this have been proposed, there is no common definition of an encoding to compare them. We seek to rectify this problem by introducing a semantic framework for neural-symbolic AI, which is then shown to be general enough to account for a large family of neural-symbolic systems. We provide a number of examples and proofs of the application of the framework to the neural encoding of various forms of knowledge representation and neural network. These, at first sight disparate approaches, are all shown to fall within the framework's formal definition of what we call semantic encoding for neural-symbolic AI.
- Abstract（参考訳）: AI、ニューラルネットワーク、シンボリックシステムに対する2つのアプローチは、AI問題に対して非常に成功したことが証明されている。
しかし、人間のような知能に必要な一般的な推論能力は達成できなかった。
これは、それぞれのアプローチに固有の弱点があるためである、と論じられている。
幸いにも、これらの弱点は補完的なもので、ニューラルネットワークが抱える問題や逆転に象徴的なシステムが対応している。
ニューラルシンボリックAIの分野は、ニューラルネットワークとシンボリックAIを統合システムに組み合わせることで、この非対称性を活用しようとする。
これはしばしば、記号的知識をニューラルネットワークに符号化することで実現されている。
残念なことに、多くの異なる方法が提案されているが、それらを比較するためのエンコーディングの共通定義は存在しない。
我々は、ニューラルシンボリックAIのセマンティックフレームワークを導入して、この問題の是正を目指している。
このフレームワークの様々な形態の知識表現とニューラルネットワークのニューラルエンコーディングへの応用例と証明を多数提供している。
これらは、当初、異なるアプローチで、すべて、ニューラルネットワークの象徴的AIのセマンティックエンコーディングと呼ばれるフレームワークの正式な定義に該当することが示されている。
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