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抽象背景：人工智能领域经历了周期性的生长和衰落时期，称为AI夏季和冬季。目前，我们处于第三个AI夏季，其特征是显着的进步和商业化，特别是在符号AI和亚符号AI的整合中，导致神经符号AI的出现。贡献：（1）神经符号AI中元认知的定义。（2）在2020 - 2024年的神经符号研究爆炸之后对文献的关键主题进行了回顾。（3）识别神经符号AI目标文献中当前差距：本文提供了2020-24 AI景观中神经符号AI项目的系统文献综述，突出了关键的发展，方法论和应用。它旨在确定在2024年将高质量的努力集中在哪里，并查明该领域现有的研究差距。方法：审查遵循Prisma方法论，利用IEEE Explore，Google Scholar，Arxiv，ACM和Springerlink等数据库。纳入标准针对2020年至2024年之间发表的同行评审论文。论文与神经符号AI相关，并根据相关代码库的可用性进一步包含以确保可重复性。结果：从1,428篇论文的初始库中，有167个符合纳入标准，并详细分析。大多数研究工作集中在学习和推理领域（63％），逻辑和推理（35％）和知识表示（44％）。解释性和可信赖性的代表性较小（28％），元认知是探索最少的区域（5％）。评论确定了重要的跨学科机会，尤其是在将解释性和可信度与其他研究领域相结合时。讨论：这些发现揭示了学习和推理，逻辑和推理以及知识代表方面的全面工作。但是，研究的重点是解释性和可信度，这对于部署可靠的AI系统至关重要。元认知的稀疏表示强调了需要进一步研究以开发框架，使AI系统能够自我监测，评估和调整其过程，从而增强自主性和适应性。结论：自2020年以来，神经符号AI研究的迅速增长，集中在学习和推理方面。在解释性，可信度和元认知中仍然存在很大的差距。通过跨学科研究解决这些差距对于将该领域推进更聪明，可靠和上下文感知的AI系统至关重要。
2024年的神经符号AI：系统评价
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