論文の概要: Towards Cognitive AI Systems: a Survey and Prospective on Neuro-Symbolic AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.01040v1
• Date: Tue, 2 Jan 2024 05:00:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-03 14:46:54.421811
• Title: Towards Cognitive AI Systems: a Survey and Prospective on Neuro-Symbolic AI
• Title（参考訳）: 認知AIシステムに向けて:ニューロシンボリックAIに関する調査と展望
• Authors: Zishen Wan, Che-Kai Liu, Hanchen Yang, Chaojian Li, Haoran You, Yonggan Fu, Cheng Wan, Tushar Krishna, Yingyan Lin, Arijit Raychowdhury
• Abstract要約: ニューロシンボリックAIは、解釈可能性、堅牢性、信頼性を高めるための有望なパラダイムとして登場します。 近年のNSAIシステムは、推論と認知能力を備えた協調的な人間-AIシナリオにおいて大きな可能性を実証している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.0761784111292
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The remarkable advancements in artificial intelligence (AI), primarily driven by deep neural networks, have significantly impacted various aspects of our lives. However, the current challenges surrounding unsustainable computational trajectories, limited robustness, and a lack of explainability call for the development of next-generation AI systems. Neuro-symbolic AI (NSAI) emerges as a promising paradigm, fusing neural, symbolic, and probabilistic approaches to enhance interpretability, robustness, and trustworthiness while facilitating learning from much less data. Recent NSAI systems have demonstrated great potential in collaborative human-AI scenarios with reasoning and cognitive capabilities. In this paper, we provide a systematic review of recent progress in NSAI and analyze the performance characteristics and computational operators of NSAI models. Furthermore, we discuss the challenges and potential future directions of NSAI from both system and architectural perspectives.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)の顕著な進歩は、主にディープニューラルネットワークによるものであり、私たちの生活の様々な側面に大きな影響を与えています。 しかし、現在の課題は、持続不可能な計算軌道、限られた堅牢性、そして次世代AIシステムの開発のための説明可能性の欠如である。 ニューロシンボリックAI(NSAI)は、より少ないデータからの学習を促進しつつ、解釈可能性、堅牢性、信頼性を高めるために、ニューラル、シンボリック、確率的なアプローチを融合し、有望なパラダイムとして出現する。 近年のNSAIシステムは、推論と認知能力を備えた協調的な人間-AIシナリオにおいて大きな可能性を実証している。 本稿では,NSAIの最近の進歩を体系的に検証し,NSAIモデルの性能特性と演算子の解析を行う。 さらに,システムとアーキテクチャの観点から,NSAIの課題と今後の方向性について論じる。

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