artint

引文 (APA) Marra, G.、Dumančić, S.、Manhaeve, R. 和 De Raedt, L. (2024)。从统计关系到神经符号人工智能：一项调查。人工智能，328，文章 104062。https://doi.org/10.1016/j.artint.2023.104062

本综述探讨了两个不同人工智能领域中学习和推理的整合，即神经符号人工智能和统计关系人工智能。神经符号人工智能（NeSy）研究符号推理和神经网络的整合，而统计关系人工智能（StarAI）则侧重于将逻辑与概率图模型相结合。本综述确定了这两个人工智能子领域之间七个共同的维度。这些维度可用于描述不同的 NeSy 和 StarAI 系统。它们关注的是（1）逻辑推理的方法，无论是基于模型还是基于证明；（2）所用逻辑理论的语法；（3）系统的逻辑语义及其促进学习的扩展；（4）学习范围，包括参数或结构学习；（5）符号和亚符号表示的存在；（6）系统捕捉原始逻辑、概率和神经范式的程度； （7）系统适用的学习任务类别。通过沿着这些维度定位各种 NeSy 和 StarAI 系统并指出它们之间的相似点和不同点，本综述为理解学习和推理的整合贡献了基本概念。