技术
neuro-symbolic AI（神经符号AI）
神经符号AI（neuro-symbolic AI）结合神经网络的学习能力与符号系统的推理能力，旨在解决纯神经网络缺乏可解释性和逻辑推理的问题。典型应用包括知识图谱推理和程序合成，代表工作有Neural Theorem Provers和DeepProbLog。
详细解释
神经网络擅长感知和模式识别，但难以进行严格逻辑推理；符号系统擅长推理但难以处理噪声数据。神经符号AI通过将符号规则嵌入神经网络或使用神经网络指导符号搜索，实现优势互补。方法包括神经符号集成、神经符号转换等。挑战在于如何有效融合连续与离散表示。该方向有望推动可解释、可信AI的发展。
别名与相关写法
neuro-symbolic ai