論文の概要: Symbol Grounding in Neuro-Symbolic AI: A Gentle Introduction to Reasoning Shortcuts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.14538v1
• Date: Thu, 16 Oct 2025 10:28:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-17 21:15:14.818812
• Title: Symbol Grounding in Neuro-Symbolic AI: A Gentle Introduction to Reasoning Shortcuts
• Title（参考訳）: ニューロシンボリックAIにおけるシンボルグラウンド:ショートカットの推論入門
• Authors: Emanuele Marconato, Samuele Bortolotti, Emile van Krieken, Paolo Morettin, Elena Umili, Antonio Vergari, Efthymia Tsamoura, Andrea Passerini, Stefano Teso,
• Abstract要約: Neuro-symbolic (NeSy) AIは、予測が事前の知識符号化に準拠するディープニューラルネットワークを開発することを目的としている。 NeSyモデルは推論ショートカット(RS)の影響を受けやすい RSは、モデルの説明の解釈可能性、配布外シナリオのパフォーマンス、従って信頼性を損なう可能性がある。 この概要は、直感的な言葉で彼らの原因と結果について議論し、RSを穏やかに紹介することでこの問題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.036038864025457
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Neuro-symbolic (NeSy) AI aims to develop deep neural networks whose predictions comply with prior knowledge encoding, e.g. safety or structural constraints. As such, it represents one of the most promising avenues for reliable and trustworthy AI. The core idea behind NeSy AI is to combine neural and symbolic steps: neural networks are typically responsible for mapping low-level inputs into high-level symbolic concepts, while symbolic reasoning infers predictions compatible with the extracted concepts and the prior knowledge. Despite their promise, it was recently shown that - whenever the concepts are not supervised directly - NeSy models can be affected by Reasoning Shortcuts (RSs). That is, they can achieve high label accuracy by grounding the concepts incorrectly. RSs can compromise the interpretability of the model's explanations, performance in out-of-distribution scenarios, and therefore reliability. At the same time, RSs are difficult to detect and prevent unless concept supervision is available, which is typically not the case. However, the literature on RSs is scattered, making it difficult for researchers and practitioners to understand and tackle this challenging problem. This overview addresses this issue by providing a gentle introduction to RSs, discussing their causes and consequences in intuitive terms. It also reviews and elucidates existing theoretical characterizations of this phenomenon. Finally, it details methods for dealing with RSs, including mitigation and awareness strategies, and maps their benefits and limitations. By reformulating advanced material in a digestible form, this overview aims to provide a unifying perspective on RSs to lower the bar to entry for tackling them. Ultimately, we hope this overview contributes to the development of reliable NeSy and trustworthy AI models.
• Abstract（参考訳）: Neuro-symbolic (NeSy) AIは、予測が事前の知識エンコーディング、例えば安全性、構造的制約に従うディープニューラルネットワークを開発することを目的としている。 そのため、信頼できる信頼できるAIのための最も有望な道の1つである。 ニューラルネットワークは一般的に、低レベルの入力を高レベルのシンボル概念にマッピングする責任を持ち、シンボリック推論は抽出された概念と事前知識と互換性のある予測を推論する。 彼らの約束にもかかわらず、最近、概念が直接管理されないときは常に、NeSyモデルはReasoning Shortcuts (RS)の影響を受けます。 すなわち、誤った概念を根拠にすることで、ラベルの精度を高めることができる。 RSは、モデルの説明の解釈可能性、配布外シナリオのパフォーマンス、従って信頼性を損なう可能性がある。 同時に、RSは概念の監督が得られない限り検出し、予防することは困難であり、通常はそうではない。 しかし、RSに関する文献は散在しており、研究者や実践者がこの困難な問題を理解し、対処することは困難である。 この概要は、直感的な言葉で彼らの原因と結果について議論し、RSを穏やかに紹介することでこの問題に対処する。 また、この現象の既存の理論的特徴をレビューし、解明する。 最後に、緩和と認識戦略を含むRSを扱うための方法を詳述し、それらの利点と制限をマップする。 本総説は, 消化性物質を消化可能な形で改質することにより, RSを統一してバーを下方へ下方へ下方へ下方へ下方へ下方へ下方へ下方へ下方へ下方へ下方へ下方へ下方へ下方へ下方へ下方へ下方へ下方へ下方へ下方へ下方へ下方へ下方へ下方へ下方へ下方へ下方へ下方へ下方へ下方へ下方へ下方へ下方へ下方へ下方へ下方へ下へ下へ下へ下へ下へ下へ下へ下へ下へ下へ下へ下へ下へ下へ下へ下へ下へ下へ下へ下へ下へ 最終的に、この概要が信頼できるNeSyと信頼できるAIモデルの開発に寄与することを願っている。

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