The Role of Foundation Models in Neuro-Symbolic Learning and Reasoning
作者: Daniel Cunnington, Mark Law, Jorge Lobo, Alessandra Russo
分类: cs.AI, cs.LG
发布日期: 2024-02-02
备注: Pre-print
💡 一句话要点
提出NeSyGPT以解决神经符号学习中的数据标注和可扩展性问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 神经符号学习 基础模型 视觉-语言模型 数据标注 可扩展性 程序生成 推理系统
📋 核心要点
- 现有的神经符号学习方法在神经和符号组件的集成上存在挑战，尤其是在数据标注和可扩展性方面。
- 本文提出的NeSyGPT架构通过微调视觉-语言基础模型，提取符号特征并学习答案集程序，旨在提高NeSy任务的性能。
- 实验结果显示，NeSyGPT在准确性上优于多种基线，并能够有效扩展到复杂的NeSy任务。
📝 摘要（中文）
神经符号人工智能（NeSy）有望确保AI系统的安全部署，因为可解释的符号技术提供了正式的行为保证。现有方法在神经和符号计算的有效集成上面临挑战，尤其是在数据标注和可扩展性方面。本文利用基础模型中的隐含知识来提升NeSy任务的性能，同时减少数据标注和手动工程的需求。我们提出了一种新架构NeSyGPT，通过微调视觉-语言基础模型，从原始数据中提取符号特征，并学习高度表达的答案集程序以解决下游任务。综合评估表明，NeSyGPT在各种基线中表现出更高的准确性，并能够扩展到复杂的NeSy任务。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决神经符号学习中神经和符号计算的有效集成问题。现有方法通常需要大量数据标注，且端到端方法在符号基础问题上面临组合爆炸，限制了可扩展性。
核心思路：通过利用基础模型中的隐含知识，NeSyGPT能够减少对数据标注和手动工程的需求，从而提升NeSy任务的性能。该方法通过微调视觉-语言基础模型来提取符号特征。
技术框架：NeSyGPT的整体架构包括两个主要模块：首先是微调的视觉-语言基础模型，用于从原始数据中提取符号特征；其次是基于提取的符号特征学习的答案集程序，以解决下游任务。
关键创新：NeSyGPT的核心创新在于有效利用大型语言模型生成神经和符号组件之间的程序接口，显著减少了手动工程的需求。这一设计与现有方法的本质区别在于其集成了隐含知识，提升了系统的整体性能。
关键设计：在NeSyGPT中，采用了特定的损失函数和网络结构，以确保模型在提取符号特征时的准确性和有效性。具体参数设置和网络架构细节在论文中进行了详细描述。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，NeSyGPT在多个基线测试中表现出更高的准确性，具体提升幅度达到XX%（具体数据需根据原文补充）。该方法能够有效扩展到复杂的NeSy任务，展示了其在实际应用中的潜力。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能问答系统、自动推理和复杂决策支持系统。通过提升神经符号学习的效率和准确性，NeSyGPT可以在多个行业中实现更安全和可解释的AI系统，推动AI技术的广泛应用。
📄 摘要（原文）
Neuro-Symbolic AI (NeSy) holds promise to ensure the safe deployment of AI systems, as interpretable symbolic techniques provide formal behaviour guarantees. The challenge is how to effectively integrate neural and symbolic computation, to enable learning and reasoning from raw data. Existing pipelines that train the neural and symbolic components sequentially require extensive labelling, whereas end-to-end approaches are limited in terms of scalability, due to the combinatorial explosion in the symbol grounding problem. In this paper, we leverage the implicit knowledge within foundation models to enhance the performance in NeSy tasks, whilst reducing the amount of data labelling and manual engineering. We introduce a new architecture, called NeSyGPT, which fine-tunes a vision-language foundation model to extract symbolic features from raw data, before learning a highly expressive answer set program to solve a downstream task. Our comprehensive evaluation demonstrates that NeSyGPT has superior accuracy over various baselines, and can scale to complex NeSy tasks. Finally, we highlight the effective use of a large language model to generate the programmatic interface between the neural and symbolic components, significantly reducing the amount of manual engineering required.