Exploring knowledge graph-based neural-symbolic system from application perspective

人工智能（AI）的快速发展，尤其是通过深度神经网络，已经在视觉和文本处理等领域取得了显著进展。然而，追求展现人类类似推理和可解释性的AI系统仍然面临着巨大的挑战。神经符号学派将神经网络的深度学习能力与符号系统的推理能力相结合，为开发更透明和可理解的AI系统提供了有希望的途径。在这个范式中，知识图谱（KG）作为一种结构化和动态的方法，通过相互连接的实体和关系来表示知识，主要利用三元组（主语、谓语、宾语）。本文探讨了基于KG的神经符号一体化的最新进展，阐述了KG如何支撑这种一体化在三个关键类别中的应用：通过符号知识的融入提高神经网络的推理和可解释性（符号用于神经网络），通过神经网络方法改进符号系统的完整性和准确性（神经用于符号），以及促进它们在混合神经符号一体化中的联合应用。本文强调了当前的趋势，并提出了神经符号AI领域未来研究的方向。

这篇论文试图解决如何将神经网络和符号系统相结合，以构建更透明和可理解的人工智能系统的问题。

该论文提出了一种基于知识图谱的神经符号融合方法，通过将符号知识与神经网络相结合，提高了神经网络的推理和可解释性，同时也提高了符号系统的完整性和准确性。

该论文探讨了神经符号融合的三个关键方面：将符号知识融入神经网络以提高推理和可解释性，利用神经网络方法提高符号系统的完整性和准确性，以及实现混合神经符号融合。该论文还提出了未来研究的方向。

最近的相关研究包括基于知识图谱的人工智能研究，以及神经符号融合的其他方法，如逻辑推理和模型检索。一些相关论文包括《Neural-Symbolic VQA: Disentangling Reasoning from Vision and Language Understanding》和《Neural-Symbolic Learning and Reasoning: A Survey and Interpretation》。