論文の概要: The RAIL Principles for Neurosymbolic AI: Reasoning, Assurances, Interfacing and Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.04285v1
• Date: Tue, 04 Aug 2026 23:24:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-06 14:48:43.660985
• Title: The RAIL Principles for Neurosymbolic AI: Reasoning, Assurances, Interfacing and Learning
• Title（参考訳）: ニューロシンボリックAIのRAIL原則:推論、保証、対面、学習
• Authors: Agnese Chiatti, Michael Cochez, Cristina Cornelio, Sebastijan Dumancic, Artur d'Avila Garcez, Luis C. Lamb, Lia Morra, Mathias Niepert, Robert Peharz, Alberto Speranzon, Maarten Stol, Annette Ten Teije, Thiviyan Thanapalasingam, Frank Van Harmelen, Emile Van Krieken, Antonio Vergari, Benjie Wang,
• Abstract要約: 機械学習とフォーマル推論のニューロシンボリックな組み合わせは、AIにおけるニッチなアプローチではない、と我々は主張する。 この視点は、現在のAIシステムの設計の再検討を促す。 RAILフレームワークの適用は、一見異なるAIシステムの統一的なビューを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.29526424334957
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Neurosymbolic AI systems that integrate machine learning and symbolic reasoning are rapidly gaining attention. They complement the data-intensive statistical approaches of neural networks and language models with symbolic reasoning algorithms to function in high-stakes domains or in low-data regimes that characterize many real-world applications. We argue that the neurosymbolic combination of machine learning and formal reasoning is not a niche approach within AI, but rather includes many already successful techniques that are of crucial importance to the development of reliable, efficient and, ultimately, trustworthy systems. This perspective prompts a re-examination of the design of current AI systems. We show that many leading AI systems, including some that are not traditionally considered as neurosymbolic, can be analysed from the perspective of four principles of neurosymbolic AI design: Reasoning, Assurances, Interfacing and Learning (RAIL). Applying the RAIL framework offers a unified view of seemingly disparate AI systems, ranging from physics-aware machine learning to neuro-guided search (such as Google DeepMind's Alpha-* suite), causal learning and tool-augmented Large Language Models. Importantly, the RAIL principles will enable engineers to make better-informed and more principled decisions about the design and deployment of production-level AI systems. In this article, we introduce the RAIL principles, examine how they can be applied across major areas of AI, and illustrate how they may guide practitioners to integrate neurosymbolic methods into next-generation AI technologies.
• Abstract（参考訳）: 機械学習とシンボリック推論を統合するニューロシンボリックAIシステムは、急速に注目を集めている。 それらは、ニューラルネットワークと言語モデルのデータ集約的な統計的アプローチを、多くの現実世界のアプリケーションを特徴付ける、高い領域や低データのレシエーションで機能するシンボリック推論アルゴリズムで補完する。 機械学習とフォーマル推論のニューロシンボリックな組み合わせは、AIのニッチなアプローチではなく、信頼性、効率的、そして究極的には信頼できるシステムを開発する上で重要な技術を含む、と我々は主張する。 この視点は、現在のAIシステムの設計の再検討を促す。 ニューロシンボリックAI設計の4つの原則(Reasoning, Assurances, Inter facing and Learning (RAIL))の観点から,従来のニューロシンボリックとはみなされないものを含む,主要なAIシステムが分析可能であることを示す。 RAILフレームワークの適用は、物理学を意識した機械学習から神経誘導検索(Google DeepMindのAlpha-*スイートなど)、因果学習、ツール強化された大規模言語モデルまで、一見異なるAIシステムの統一的なビューを提供する。 重要なことは、RAILの原則により、エンジニアはプロダクションレベルのAIシステムの設計とデプロイに関して、よりインフォームドでより原則化された決定をすることができるということだ。 本稿では、RAILの原則を紹介し、それらがAIの主要領域にまたがってどのように適用できるかを検証し、実践者がニューロシンボリックな手法を次世代のAI技術に統合する方法について説明する。

関連論文リスト

• Model-Grounded Symbolic Artificial Intelligence Systems Learning and Reasoning with Model-Grounded Symbolic Artificial Intelligence Systems [7.000073566770884]
  ニューロシンボリック人工知能(AI)システムは、ニューラルネットワークと古典的なシンボリックAIメカニズムを組み合わせたシステムである。 従来の学習や推論のパラダイムと構造的類似性を維持する新しい学習・推論手法を開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-14T01:34:05Z)
• Reasoning in Neurosymbolic AI [2.25467522343563]
  ニューラルネットワークにおける推論と学習の原則的な統合は、ニューロシンボリック人工知能の領域の主目的である。 簡単なエネルギーベースのニューロシンボリックAIシステムは、命題論理式を形式的に表現し、推論することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-22T11:57:04Z)
• A Study on Neuro-Symbolic Artificial Intelligence: Healthcare Perspectives [2.5782420501870296]
  シンボリックAIは推論、説明可能性、知識表現に優れているが、ノイズのある複雑な現実世界のデータを処理する際の課題に直面している。 ニューラルネットワークにおけるディープラーニング(ブラックボックスシステム)の研究のブレークスルーは注目に値するが、推論と解釈性は欠如している。 ニューロシンボリックAI(NeSy)は、ニューラルネットワークに論理的推論を統合することによって、このギャップを埋めようとしている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-23T21:33:38Z)
• Towards Efficient Neuro-Symbolic AI: From Workload Characterization to Hardware Architecture [22.274696991107206]
  ニューロシンボリックAIは、解釈可能性、堅牢性、信頼性を高めるニューラルネットワークとシンボリックアプローチを融合して、有望なパラダイムとして出現する。 最近のニューロシンボリックシステムは、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示している。 まず, ニューロシンボリックAIアルゴリズムを体系的に分類し, 実行時, メモリ, 計算演算子, 疎結合性, システム特性を実験的に評価し, 解析する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-20T01:32:14Z)
• Converging Paradigms: The Synergy of Symbolic and Connectionist AI in LLM-Empowered Autonomous Agents [55.63497537202751]
  コネクショニストと象徴的人工知能(AI)の収束を探求する記事 従来、コネクショナリストAIはニューラルネットワークにフォーカスし、シンボリックAIはシンボリック表現とロジックを強調していた。 大型言語モデル(LLM)の最近の進歩は、人間の言語をシンボルとして扱う際のコネクショナリストアーキテクチャの可能性を強調している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-11T14:00:53Z)
• Neuro-Symbolic Learning of Answer Set Programs from Raw Data [54.56905063752427]
  Neuro-Symbolic AIは、シンボリックテクニックの解釈可能性と、生データから学ぶ深層学習の能力を組み合わせることを目的としている。 本稿では,ニューラルネットワークを用いて生データから潜在概念を抽出するNSIL(Neuro-Symbolic Inductive Learner)を提案する。 NSILは表現力のある知識を学習し、計算的に複雑な問題を解き、精度とデータ効率の観点から最先端のパフォーマンスを達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-25T12:41:59Z)
• Neurosymbolic AI: The 3rd Wave [1.14219428942199]
  AIの信頼、安全性、解釈可能性、説明責任に関する懸念は、影響力のある思想家によって提起された。 多くは、知識表現と推論を深層学習に統合する必要性を認識している。 ニューラル・シンボリック・コンピューティングは、推論と説明可能性を備えた堅牢な学習をニューラルネットワークで組み合わせようとする研究の活発な領域である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-10T18:31:38Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。