論文の概要: Unlocking the Potential of Generative AI through Neuro-Symbolic Architectures: Benefits and Limitations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.11269v1
• Date: Sun, 16 Feb 2025 21:06:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:13:42.935060
• Title: Unlocking the Potential of Generative AI through Neuro-Symbolic Architectures: Benefits and Limitations
• Title（参考訳）: ニューロシンボリックアーキテクチャによる生成AIの可能性--メリットと限界
• Authors: Oualid Bougzime, Samir Jabbar, Christophe Cruz, Frédéric Demoly,
• Abstract要約: ニューロシンボリック人工知能(NSAI)は人工知能(AI)における変革的アプローチである NSAIは、大規模および非構造化データを扱うディープラーニングの能力と、シンボリックメソッドの構造的推論を組み合わせる。 本稿では、NSAIアーキテクチャを体系的に研究し、ニューラルネットワークとシンボリックコンポーネントの統合に対する独自のアプローチを強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7499722271664147
• License:
• Abstract: Neuro-symbolic artificial intelligence (NSAI) represents a transformative approach in artificial intelligence (AI) by combining deep learning's ability to handle large-scale and unstructured data with the structured reasoning of symbolic methods. By leveraging their complementary strengths, NSAI enhances generalization, reasoning, and scalability while addressing key challenges such as transparency and data efficiency. This paper systematically studies diverse NSAI architectures, highlighting their unique approaches to integrating neural and symbolic components. It examines the alignment of contemporary AI techniques such as retrieval-augmented generation, graph neural networks, reinforcement learning, and multi-agent systems with NSAI paradigms. This study then evaluates these architectures against comprehensive set of criteria, including generalization, reasoning capabilities, transferability, and interpretability, therefore providing a comparative analysis of their respective strengths and limitations. Notably, the Neuro > Symbolic < Neuro model consistently outperforms its counterparts across all evaluation metrics. This result aligns with state-of-the-art research that highlight the efficacy of such architectures in harnessing advanced technologies like multi-agent systems.
• Abstract（参考訳）: ニューロシンボリック人工知能(NSAI)は、大規模な非構造化データを扱うディープラーニングの能力と、シンボリックメソッドの構造的推論を組み合わせることによって、人工知能(AI)における変革的なアプローチである。 その補完的な強みを活用することで、NSAIは、透明性やデータ効率といった重要な課題に対処しながら、一般化、推論、スケーラビリティを向上させる。 本稿では,様々なNSAIアーキテクチャを体系的に研究し,ニューラルネットワークとシンボリックコンポーネントの統合に対する独自のアプローチを強調した。 検索強化生成、グラフニューラルネットワーク、強化学習、NSAIパラダイムによるマルチエージェントシステムなど、現代のAI技術の整合性を検討する。 そこで本研究では,これらのアーキテクチャを,一般化,推論能力,伝達可能性,解釈可能性などの包括的基準に対して評価し,それぞれの強みと限界を比較分析する。 特に、Neuro > Symbolic < Neuro Modelは、すべての評価指標で一貫してそのモデルよりも優れています。 この結果は、マルチエージェントシステムのような先進的な技術を活用する上で、そのようなアーキテクチャの有効性を強調する最先端の研究と一致している。

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