迈向认知人工智能系统：神经符号人工智能综述与展望
人工智能
2024-01-03 v1 硬件体系结构
摘要
人工智能（AI）的显著进步，主要由深度神经网络驱动，已深刻影响我们生活的各个方面。然而，当前围绕不可持续的计算轨迹、有限的鲁棒性以及缺乏可解释性的挑战，要求开发下一代人工智能系统。神经符号人工智能（NSAI）作为一种有前景的范式出现，融合了神经、符号和概率方法，以增强可解释性、鲁棒性和可信度，同时促进从更少数据中学习。最近的NSAI系统在具有推理和认知能力的人机协作场景中展现出巨大潜力。本文系统回顾了NSAI的最新进展，分析了NSAI模型的性能特征和计算算子。此外，我们从系统和架构角度讨论了NSAI面临的挑战和潜在未来方向。
引用
@article{arxiv.2401.01040,
title = {Towards Cognitive AI Systems: a Survey and Prospective on Neuro-Symbolic AI},
author = {Zishen Wan and Che-Kai Liu and Hanchen Yang and Chaojian Li and Haoran You and Yonggan Fu and Cheng Wan and Tushar Krishna and Yingyan Lin and Arijit Raychowdhury},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.01040},
year = {2024}
}
备注
Workshop on Systems for Next-Gen AI Paradigms, 6th Conference on Machine Learning and Systems (MLSys), June 4-8, 2023, Miami, FL, USA