神经符号系统火了AGI要弯道超车

最近 神经符号系统 （Neuro-symbolic systems）突然火了起来，有人说这玩意儿能让AGI弯道超车？？

什么是神经符号系统？

简单说就是 神经网络 和 符号推理 的混血儿。

这孩子继承了爹妈的优点：

神经网络擅长 找规律 ，能从海量数据中学习

符号推理擅长 讲道理 ，能用人类能理解的方式解释决策

听起来很行？

但问题是 这俩货要是结合，会不会像某些混血儿一样， 优点全没继承，反而把缺点都集齐 了？

比如说，神经网络有时候会 犯二 ，符号推理又经常 死板 ，要是这俩缺点叠加，那不就成了又二又死板的AI了吗？

不过这种担心似乎是多余的。看下最近的成果：

DeepMind的 AlphaGeometry 在国际数学奥赛上一鸣惊人，30道几何题做对了25道！而用的就是神经符号系统。

该系统的优势很明显：

抗打能力强 ：结合了神经学习和逻辑推理，不容易被奇怪的数据忽悠

多面手 ：能处理各种各样的任务

会解释 ：不像某些AI，问它为啥做出这决定，它就只会说"我也不知道"

举一反三 ：把数据驱动和规则推理结合，学以致用

有专家表示：

"这就像是把人类的直觉和逻辑思维都塞进了AI里，既能一眼看出问题，又能条理清晰地解释。简直是开挂啊！"

不过，这种系统真能带我们走向AGI吗？

目前看还不好说，但至少值得深入研究。 毕竟人类做决策，不也是直觉和逻辑一起用吗？

有趣的是，这种方法其实不算新鲜。从2015年开始，就陆续有人在搞这种混合系统了：

IBM的研究

MIT的神经符号概念学习器

逻辑张量网络

图神经网络

神经符号视觉问答

神经符号编程

甚至DeepMind在2016年就开发出了深度强化学习，把强化学习和神经网络结合在一起。

人工智能领域也是讲究"温故而知新"的！

有网友吐槽：

这不就是'炼丹'和'炼金'的结合吗？以后AI研究员是不是该改叫'全能炼师'了？

哈哈，这话说得有点意思。不过话说回来，这种混合方法确实有点像是在"炼制"终极AI。

这种神经符号系统能否是通往AGI 的可能？

欢迎分享你的看法！

最后，附上一张神经符号AI方法的示意图，来自"Neurosymbolic AI - Why, What, and How"这篇论文：