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自主智能强化推断象征主义
使用专家系统[3]，可以编码可以代表环境或应用程序域中固有的因果规则的简单规则集。这些规则控制系统（或系统的代理）如何感知环境，计划行动并执行任务。规则是由决定系统行为的人类程序员手工编码的。在视频游戏等环境中，这些规则可能会导致能够与环境，其他代理和玩家进行复杂的互动的智能代理。不幸的是，这些规则在程序员提供的规则之外的情况之外时，这些规则很容易失败。airis是一种从对其操作环境的原始观察结果中自主学习专家的休闲规则的方法。每个规则都描述了状态的部分变化（而不是全州过渡），并且可以共同用于通过将规则预先确定不匹配的投票机制产生未来的预测状态。在高水平上，这导致了代表内部世界模型的动作状态图。但是，与马尔可夫决策过程（MDP，[8]）中的状态转移模型相比，代理可以构建代理商以前尚未经历过的未来状态。Sys-TEM然后使用该世界模型上的任何计划算法来制定计划和执行任务，同时使其具有与非平稳环境的灵活性，并通过典型的MDP形式化可以实现强化学习推动者[5]超越强化学习剂[5]来实现的灵活性。airis保留了透明度，可变性，可忽视性和有效性等专家系统的所有好处，同时还提供了灵活性和
神经符号AI
摘要 - 主要由深神经网络驱动的人工intel-ligence（AI）的显着进步面临着围绕不可持续的计算传统，有限的鲁棒性和缺乏解释性的挑战。为了开发下一代认知AI系统，神经符号AI成为一种有希望的范式，融合了神经和象征性方法，以增强可解释性，鲁棒性和信任性，同时促进从较少数据的数据中促进学习。最近的神经符号系统在与推理和认知能力的协作人类方案中表现出了巨大的潜力。在本文中，我们旨在了解神经符号AI的工作量特征和潜在的架构。我们首先系统地对神经符号AI算法进行分类，然后通过实验评估和分析它们的运行时，记忆，计算运算符，稀疏性，稀疏性以及CPU，GPU和EDGE SOC的系统特征。我们的研究表明，由于矢量符号和逻辑操作的记忆性质，复杂的流量控制，数据依赖性，稀疏性变化以及有限的可伸缩性，神经符号模型的效率低下效率低下。基于分析见解，我们建议跨层优化解决方案，以提高神经符号计算的性能，效率和可扩展性。最后，我们从系统和建筑学的角度讨论了神经符号AI的挑战和未来方向。
博览会或梅拉斯：经济交流和社会的象征
ii北方邦政府。（n.d。）。展览会和节日。https://up.gov.in/en/page/fairs-节日＃：〜：text =每个十二年周期包括，nasik在Shravana（7月）
从统计关系到神经符号人工智能
1. 逻辑推理。我们区分了两种逻辑推理方法：基于模型的和基于证明的。根据基于模型的观点，逻辑规则被解释为对布尔变量的一组约束。这种观点产生了 NeSy 方法，其中逻辑转化为神经网络的正则化损失。从证明论的角度来看，逻辑规则被视为推理规则，人们执行一系列推理步骤来获得查询的证明。这种观点导致了 NeSy 方法的产生，其中逻辑是神经网络架构的模板。2. 逻辑语法，我们根据命题、关系或一阶逻辑对系统进行分类。关系和一阶 NeSy 系统在其逻辑语句中引入逻辑变量，从而允许对其学习模块进行结构化（即模板化）定义。 3. 逻辑语义 ，为了实现基于梯度的学习，大多数 NeSy 系统引入了离散布尔逻辑语义的放宽。最常见的选择是模糊逻辑和概率逻辑。 4. 学习。NeSy 系统通常关注学习加权逻辑理论或神经网络权重的参数。一些系统还学习模型的结构，即逻辑规则的形状或神经模块的架构。 5. 符号与子符号。我们可以对比逻辑理论元素的两大类表示
AI计划的符号推理方法
计划是行动之前的审议思维行为（Haslum 2006）。它基于世界的符号模型及其在其中作用的选项，通常在功能 - 无函数的一阶逻辑中定义。规划师必须找到一系列行动（计划），该动作从当前状态带到了期望的目标状态。纯粹的物理描述可以通过部分有序的语法式结构（分层任务网络或HTN）进行增强，描述专家知识，或实用，法律或操作要求。在本次演讲中，我将使用符号方法来调查各种自动得出计划的方法。这些符号方法 - 从某种意义上说 - 将计划问题转化为其他，更简单的符号代表，并推理了这些方法，以找到计划。作为这些方法的基础，我首先将在计划中介绍相关的理论结果。首先，我将讨论规划形式主义的表现力（Houler等人2014; Houler等。2016）和第二，HTN计划的计算复杂及其相关任务，例如HTN计划验证，计划修改和计划识别（Behnke，Houler和Biundo 2015； Behnke等； Behnke等人2016）。基于这些理论结果，我将开发为什么基于SAT的HTN计划以及如何进行基于SAT的HTN计划。为此，我将在顶级会议上调查我的几个公开（Behnke，Houler和Biundo 2017，2018，2019a，b; Behnke等人。接下来，我提出了表达以SAT（Houler and Behnke 2022）的升级经典计划的想法。2020; Behnke 2021） - 在其中，我开发了一个基于SAT的HTN问题计划者，包括找到最佳计划以及接地的能力，以作为预处理步骤。由此产生的计划是第一个基于SAT的计划者 - 事实证明，在出版时表现出了高效且优于所有其他提起的计划者。值得注意的是，Lisat是第一位计划者（被解除或扎根），仍然是唯一一个解决具有挑战性的有机合成基准的计划者，甚至可以证明所有计划的最佳性。最后，我介绍了具有象征性表示的计划概念（Behnke和Speck 2021； Behnke等人。2023） - 使用二进制决策图（BDD）紧凑地编码大量状态。使用BDD注释的finenite自动机的组合，我们可以结构
使用基于能量的模型的神经符号推理的建模模式
神经符号（NESY）AI致力于通过快速，可靠的预测来增强机器学习和大型语言模型，通过无缝整合神经和符号方法，表现出常识性和值得信赖的推理。在如此广泛的范围内，已经提出了几种分类法，以对这种集成进行分类，强调知识代表，推理算法和应用程序。我们对神经符号界面捕获方法捕获概率，逻辑和算术约束推理的神经符号界面捕获方法进行研究。此外，我们为杰出的学习损失类别的梯度和推理和学习的形式化而得出表达。通过严格的经验分析，跨越了三个任务，我们表明NESY方法在半监督的环境中对神经基础的影响达到了37％的证明，并且在提问方面的GPT-4提高了19％。
使用符号计算分析多项式差异系统的零-HOPF分叉
2特征方程式| λi -d f（x，µ）| = 0，其中d f（x，µ）是（x，µ）系统的雅各布矩阵，具有一对假想的根（λ（x，µ），λ（x，x，µ）），没有其他根部的根。99k（x，µ）Hopf Equilibria
符号、非符号和非...的 fMRI 适应性研究
人类大脑中不同格式的量级是如何表示的？我们使用功能性磁共振成像适应性来分离 45 名成年人的符号、数量和物理尺寸的表示。结果表明，支持数字符号被动处理的神经关联在解剖学和表征上与支持数量和物理尺寸的神经关联基本无关。从解剖学上讲，数量和大小的被动处理与右顶叶内沟的激活相关，而与数量处理相比，符号数字处理与左顶叶下小叶的激活相关。从表征上讲，支持符号的激活神经模式与支持双侧顶叶数量和大小的神经激活模式不同。这些发现挑战了长期以来的观点，即文化习得的将符号数字概念化的能力使用与支持用于处理数量的进化古老系统完全相同的大脑系统来表示。此外，这些数据表明，支持数值量级处理的区域对于非数值量级的处理也很重要。这一发现促使人们未来研究获取符号数字知识的神经后果。
通过机器学习预测探索指导符号分析的策略
摘要 - 为了提高符号分析工具的可扩展性，一个观察结果是，分析资源在分析不满意的路径上被浪费了，而这在现实中是不可能的。在存在的工作中试图预测程序路径的满足性，而无需花费资源来分析它，但这些预测模型的性能远非完美。在这项工作中，我们试图了解模型预测如何，即使不完美，也可以最有效地用于减少分析令人满意的路径所需的时间。这项工作研究了模型性能，分析域属性之间的相互作用，例如路径分析成本的分布和可满足路径的分布，所使用的符号分析工具的设计以及用于优先级和选择分析路径的算法。使用新型的模拟方法，我们研究了这个问题，发现许多因素对符号分析性能的影响与改进的预测因子一样大。最后，我们以几个关于如何最好地将机器学习预测整合到符号分析的观察结果。