論文の概要: Continual Reasoning: Non-Monotonic Reasoning in Neurosymbolic AI using Continual Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.02171v1
• Date: Wed, 3 May 2023 15:11:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-04 14:25:51.160243
• Title: Continual Reasoning: Non-Monotonic Reasoning in Neurosymbolic AI using Continual Learning
• Title（参考訳）: 連続推論:連続学習を用いたニューロシンボリックAIにおける非単調推論
• Authors: Sofoklis Kyriakopoulos, Artur S. d'Avila Garcez
• Abstract要約: ニューラルシンボリックシステムと連続学習の手法を組み合わせることで、Logic Networksはより高い精度を得ることができることを示す。 LTNには、知識とデータからの学習のカリキュラムをリコールで導入することにより、継続的な学習が加えられる。 結果は,非単調推論問題において有意な改善が認められた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.912595438026074
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Despite the extensive investment and impressive recent progress at reasoning by similarity, deep learning continues to struggle with more complex forms of reasoning such as non-monotonic and commonsense reasoning. Non-monotonicity is a property of non-classical reasoning typically seen in commonsense reasoning, whereby a reasoning system is allowed (differently from classical logic) to jump to conclusions which may be retracted later, when new information becomes available. Neural-symbolic systems such as Logic Tensor Networks (LTN) have been shown to be effective at enabling deep neural networks to achieve reasoning capabilities. In this paper, we show that by combining a neural-symbolic system with methods from continual learning, LTN can obtain a higher level of accuracy when addressing non-monotonic reasoning tasks. Continual learning is added to LTNs by adopting a curriculum of learning from knowledge and data with recall. We call this process Continual Reasoning, a new methodology for the application of neural-symbolic systems to reasoning tasks. Continual Reasoning is applied to a prototypical non-monotonic reasoning problem as well as other reasoning examples. Experimentation is conducted to compare and analyze the effects that different curriculum choices may have on overall learning and reasoning results. Results indicate significant improvement on the prototypical non-monotonic reasoning problem and a promising outlook for the proposed approach on statistical relational learning examples.
• Abstract（参考訳）: 広範囲にわたる投資と類似性による推論の最近の印象的な進歩にもかかわらず、ディープラーニングは非単調や常識的推論のようなより複雑な推論形式に苦しめ続けている。 非単調性(英: non-monotonicity)は、通常、常識的推論で見られる非古典的推論の特性であり、推論系は(古典論理学とは違い)、新しい情報が得られると後で取り除かれるかもしれない結論にジャンプすることを許される。 Logic Tensor Networks (LTN)のようなニューラルシンボリックシステムは、深いニューラルネットワークが推論能力を達成するのに有効であることが示されている。 本稿では,ニューラルシンボリックシステムと連続学習の手法を組み合わせることで,非単調推論タスクに対処する際の高い精度が得られることを示す。 ltnsには、リコールを伴う知識とデータからの学習のカリキュラムを採用することで、連続学習が付加される。 我々はこのプロセスを、ニューラルシンボリックシステムの推論タスクへの応用のための新しい方法論であるContinual Reasoningと呼んでいる。 連続推論は、原型非単調推論問題や他の推論例に適用される。 異なるカリキュラム選択が全体的な学習と推論結果に与える影響を比較分析するために実験が行われる。 その結果, 原型的非単調推論問題に対する顕著な改善と, 統計的関係学習事例に対する提案手法の展望が示唆された。

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