結(jié)合語言邏輯與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):人類思維模式的超級(jí)AI將誕生

如今計(jì)算機(jī)科學(xué)正努力推動(dòng)技術(shù)更新、大膽迭代融合。“神經(jīng)符號(hào)AI”已成為最熱門專業(yè)流行語。計(jì)算機(jī)科學(xué)家在最新發(fā)表的論文中記錄了這一新概念的發(fā)展，揭示了神經(jīng)符號(hào)AI的激增。業(yè)界人士認(rèn)為這是擺脫AI研究中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的壟斷途徑，期望這種轉(zhuǎn)變帶來更智能的人類思維模型的超級(jí)AI。

事實(shí)上，大語言模型LLM無法模擬人類思維，最多是語言詞句重組或排序。就好像在精神病房，醫(yī)生并不在意患者語言贅述，更關(guān)注其語言邏輯。語言邏輯是反映人類思維和智慧真實(shí)所在。

(群規(guī): 實(shí)名+機(jī)構(gòu))

閱讀文摘

近年來，AI領(lǐng)域掀起了一股“神經(jīng)符號(hào)AI”( Neurosymbolic AI )熱潮——將傳統(tǒng)基于規(guī)則的符號(hào)AI(Symbolic AI)與現(xiàn)代大型語言模型(LLM)背后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法有機(jī)結(jié)合。

專家認(rèn)為，單靠神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(neuronetwork)尚不足以讓AI達(dá)到人類智慧水平，真正的突破需要復(fù)合兩者的優(yōu)勢。

符號(hào)AI憑借清晰邏輯推理、透明性和可解釋性，幫助系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)概念泛化和高效推理；但局限于對人類語言復(fù)雜性和例外規(guī)則的處理。

而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則以深度學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)為核心，展現(xiàn)出卓越模式識(shí)別和創(chuàng)造力，卻易于出現(xiàn)“黑箱”、“幻覺”和泛化失誤。目前最佳實(shí)踐，如AlphaGeometry、Stockfish國際象棋等AI智能系統(tǒng)已開始初步融合這兩類技術(shù)，取得良好效果。

AI行業(yè)趨勢顯示，神經(jīng)符號(hào)AI有望推動(dòng)AGI實(shí)現(xiàn)，使機(jī)器人能像人一樣學(xué)習(xí)和參考知識(shí)，還可以完成醫(yī)療流程、軍事行動(dòng)等關(guān)鍵領(lǐng)域高風(fēng)險(xiǎn)決策。谷歌、IBM等科技巨頭已將這類AI列為未來研發(fā)重點(diǎn)，但學(xué)術(shù)界仍在爭論如何實(shí)現(xiàn)最佳融合、并解決符號(hào)系統(tǒng)編碼人類知識(shí)的“常識(shí)困境”。

這一混搭理念不僅帶動(dòng)了理論創(chuàng)新，實(shí)際應(yīng)用也帶來巨大飛躍：如對AI機(jī)器人的視覺、推理與少樣本訓(xùn)練精度的大幅提升。AI專家普遍認(rèn)為，合理配置“邏輯與學(xué)習(xí)”組合，將會(huì)讓AI更加智能且可靠，并最終擁有自我創(chuàng)造新規(guī)則和知識(shí)結(jié)構(gòu)的超級(jí)智能，甚至超越人類認(rèn)知思維“界限”。

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