Converging Paradigms: The Synergy of Symbolic and Connectionist AI in LLM-Empowered Autonomous Agents

📄 arXiv: 2407.08516v5 📥 PDF

作者: Haoyi Xiong, Zhiyuan Wang, Xuhong Li, Jiang Bian, Zeke Xie, Shahid Mumtaz, Anwer Al-Dulaimi, Laura E. Barnes

分类: cs.AI

发布日期: 2024-07-11 (更新: 2024-10-14)

💡 一句话要点

LLM赋能的自主Agent融合符号主义与连接主义AI范式，提升推理与决策能力

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: LLM赋能 自主Agent 神经符号AI 连接主义 符号主义 知识建模 推理决策

📋 核心要点

  1. 现有方法在复杂推理和决策中存在局限，难以有效融合符号知识和神经网络的优势。
  2. 利用LLM进行文本知识建模，LAA将神经符号AI原则融入自主Agent，提升推理和决策能力。
  3. LAA在模仿人类推理、处理大数据集和利用上下文学习方面表现出优势，无需显式重新训练。

📝 摘要（中文）

本文探讨了连接主义人工智能和符号主义人工智能的融合，从历史争论到当代进展。传统上，连接主义人工智能侧重于神经网络，而符号主义人工智能强调符号表示和逻辑。以ChatGPT和GPT-4为代表的大型语言模型（LLM）的最新进展，突显了连接主义架构在处理人类语言作为一种符号形式方面的潜力。研究认为，LLM赋能的自主Agent（LAA）体现了这种范式融合。通过利用LLM进行基于文本的知识建模和表示，LAA集成了神经符号人工智能的原则，展示了增强的推理和决策能力。将LAA与神经符号人工智能主题中的知识图谱进行比较，突出了LAA在模仿类人推理过程、有效扩展大型数据集以及利用上下文样本而无需显式重新训练方面的独特优势。研究强调了神经-向量-符号集成、指令编码和隐式推理方面有希望的途径，旨在进一步增强LAA的能力。通过探索神经符号人工智能的进展并提出未来的研究方向，这项工作促进了对人工智能技术的理解和发展。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在处理复杂推理和决策问题时，难以有效地结合符号主义AI的知识表示能力和连接主义AI的泛化能力。知识图谱等方法虽然能够表示知识，但在模仿人类推理过程和利用上下文信息方面存在局限性。此外，传统方法通常需要针对特定任务进行显式重新训练，泛化能力较弱。

核心思路：本文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）作为连接主义和符号主义之间的桥梁，构建LLM赋能的自主Agent（LAA）。LLM能够理解和生成自然语言，可以将符号知识转化为文本形式，并利用其强大的泛化能力进行推理和决策。通过这种方式，LAA能够更好地模仿人类的推理过程，并能够利用上下文信息进行学习，而无需显式重新训练。

技术框架：LAA的整体架构包含以下几个主要模块：1) 知识建模模块：利用LLM将外部知识表示为文本形式。2) 推理模块：利用LLM进行推理和决策，根据当前状态和目标生成行动计划。3) 执行模块：执行行动计划，并观察环境反馈。4) 学习模块：根据环境反馈调整LLM的参数，提升推理和决策能力。整个流程是一个循环迭代的过程，LAA不断与环境交互，并从中学习和改进。

关键创新：最重要的技术创新点在于将LLM作为神经符号AI的桥梁，实现了连接主义和符号主义的有效融合。与传统的神经符号AI方法相比，LAA能够更好地利用LLM的泛化能力和上下文学习能力，从而在复杂推理和决策问题上取得更好的效果。此外，LAA无需针对特定任务进行显式重新训练，具有更强的适应性。

关键设计：关键设计包括：1) 如何将外部知识有效地表示为文本形式，以便LLM能够理解和利用。2) 如何设计合适的prompt，引导LLM进行推理和决策。3) 如何利用环境反馈调整LLM的参数，提升推理和决策能力。这些设计需要根据具体的应用场景进行调整和优化。损失函数的设计也至关重要，需要能够反映LAA的推理和决策能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文强调了LAA在模仿类人推理过程、有效扩展大型数据集以及利用上下文样本而无需显式重新训练方面的独特优势。虽然没有给出具体的性能数据，但与知识图谱等现有方法相比，LAA在灵活性和适应性方面具有显著优势，尤其是在处理复杂和动态的环境时。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能客服、智能助手、自动化决策系统等领域。LAA能够模拟人类的推理过程，处理复杂的任务，并根据上下文信息进行学习和改进。未来，LAA有望在医疗诊断、金融风控、智能制造等领域发挥重要作用，提升生产效率和决策质量。

📄 摘要（原文）

This article explores the convergence of connectionist and symbolic artificial intelligence (AI), from historical debates to contemporary advancements. Traditionally considered distinct paradigms, connectionist AI focuses on neural networks, while symbolic AI emphasizes symbolic representation and logic. Recent advancements in large language models (LLMs), exemplified by ChatGPT and GPT-4, highlight the potential of connectionist architectures in handling human language as a form of symbols. The study argues that LLM-empowered Autonomous Agents (LAAs) embody this paradigm convergence. By utilizing LLMs for text-based knowledge modeling and representation, LAAs integrate neuro-symbolic AI principles, showcasing enhanced reasoning and decision-making capabilities. Comparing LAAs with Knowledge Graphs within the neuro-symbolic AI theme highlights the unique strengths of LAAs in mimicking human-like reasoning processes, scaling effectively with large datasets, and leveraging in-context samples without explicit re-training. The research underscores promising avenues in neuro-vector-symbolic integration, instructional encoding, and implicit reasoning, aimed at further enhancing LAA capabilities. By exploring the progression of neuro-symbolic AI and proposing future research trajectories, this work advances the understanding and development of AI technologies.