Neurosymbolic AI - Why, What, and How

解决问题：该论文介绍了神经符号人工智能的新兴范式，旨在解决人工智能领域中机器感知和认知之间的差距，以及在安全关键领域中需要解释和控制决策的问题。

关键思路：该论文的关键思路是将神经网络和知识引导的符号方法相结合，以提高人工智能系统的能力和灵活性。与当前研究相比，该论文的创新之处在于将机器感知和认知结合起来，并提出了一种新的方法来解决这个问题。

其他亮点：该论文的实验设计包括使用自我监督学习目标（如下一个单词的预测或物体识别）训练神经网络，以及使用知识引导的符号方法来指导推理、类比和长期规划。该论文没有提供开源代码，但是作者指出，神经符号人工智能的发展具有巨大的潜力，可以促进算法层面和应用层面的能力提升。

关于作者：Amit Sheth, Kaushik Roy和Manas Gaur是该论文的主要作者。他们分别来自美国俄亥俄州立大学、佛罗里达大学和印度理工学院。Amit Sheth是语义Web、知识图谱和大数据方面的专家，曾发表过大量相关论文。Kaushik Roy是计算机体系结构和神经计算方面的专家，曾在多个领域做出了杰出贡献。Manas Gaur是人工智能和机器学习方面的专家，曾在多个国际会议上发表过相关论文。

相关研究：近期其他相关的研究包括：《A survey on neuro-symbolic integration: From symbolic reasoning to neural networks》（作者：Yi Zhou，机构：香港科技大学）、《Neuro-symbolic Concept Learning with Neural Networks and Knowledge Graphs》（作者：Xiaoyu Liu等，机构：美国加州大学洛杉矶分校）、《Neuro-symbolic Reinforcement Learning with Preference-based Rewards》（作者：Jieyu Lin等，机构：美国康奈尔大学）。这些研究都探索了神经符号人工智能的不同方面，为该领域的发展提供了新思路和新方法。

论文摘要：本文介绍了神经符号AI这一新兴范式，它结合了神经网络和知识引导的符号方法，以创建更具能力和灵活性的AI系统。人类通过感知和认知的组合与环境进行交互，感知将来自环境的感官输入转化为符号，而认知则将符号映射到关于环境的知识，以支持抽象、类比推理和长期规划。在AI的背景下，受人类感知启发的机器感知指的是利用神经网络从原始数据中进行大规模模式识别，使用自监督学习目标（如下一个单词预测或物体识别）进行训练。另一方面，机器认知包括更复杂的计算，例如利用环境知识来指导推理、类比和长期规划。人类还可以控制和解释他们的认知功能，这似乎需要保留从感知输出到关于环境的知识的符号映射。例如，人类可以遵循和解释驱动决策制定的指南和安全约束，如医疗保健、刑事司法和自主驾驶等安全关键应用。这些神经符号AI系统具有巨大的潜力，可以提高AI系统的算法级（如抽象、类比、推理）和应用级（如可解释性和受安全约束的决策制定）能力。

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