联结主义与一阶知识表示及推理的整合作为人工智能的挑战

一方面基于一阶逻辑、另一方面基于人工神经网络（也称联结主义系统）的智能系统存在本质差异。将鲁棒的神经网络机制与逻辑编程等符号知识表示及推理范式相结合，使得两种范式的优势得以保留，是非常理想的。然而，当前最先进的研究远未实现这一终极目标。我们认为需要克服的主要障碍之一是符号知识如何通过联结主义系统进行编码的问题：对这一问题的满意回答将自然为知识提取算法和神经-符号整合系统指明道路。