Assured Autonomy with Neuro-Symbolic Perception

📄 arXiv: 2505.21322v1 📥 PDF

作者: R. Spencer Hallyburton, Miroslav Pajic

分类: cs.AI

发布日期: 2025-05-27

💡 一句话要点

提出神经符号感知框架NeuSPaPer，提升网络物理系统在对抗环境下的可靠性。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 神经符号AI 场景图生成 网络物理系统 可信自主 目标检测 知识图谱 情境感知

📋 核心要点

  1. 现有AI模型在网络物理系统中存在安全隐患，本质是模式匹配，缺乏足够的安全保障，难以应对对抗环境。
  2. 论文提出神经符号感知框架NeuSPaPer，结合数据驱动的感知模型与符号结构，提升系统在复杂环境下的推理能力。
  3. 通过联合目标检测和场景图生成，NeuSPaPer框架能够实现深度场景理解，并在物理模拟和真实数据集上验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

许多部署在网络物理系统(CPS)中的先进AI模型，虽然精度很高，但本质上只是模式匹配器。由于安全保障有限，人们对其在安全关键和对抗性领域中的可靠性表示担忧。为了推进可靠AI，我们提倡一种范式转变，即用符号结构来赋予数据驱动的感知模型，这受到了人类基于低级特征和高级上下文进行推理能力的启发。我们提出了一种用于感知的神经符号范式(NeuSPaPer)，并展示了联合目标检测和场景图生成(SGG)如何产生深度场景理解。NeuSPaPer由用于离线知识提取的基础模型和用于实时部署的专用SGG算法提供支持，我们设计了一个利用结构化关系图的框架，以确保自主系统中情境感知的完整性。通过使用基于物理的模拟器和真实世界的数据集，我们展示了SGG如何弥合低级传感器感知和高级推理之间的差距，为弹性、上下文感知的AI奠定基础，并推进CPS中可信的自主性。

🔬 方法详解

问题定义：现有部署在网络物理系统中的AI模型，尤其是感知模型，虽然在特定任务上表现出高精度，但本质上是模式匹配器，缺乏对场景的深层理解和推理能力。这导致它们在面对对抗性攻击或未见过的场景时，鲁棒性较差，难以保证安全性和可靠性。因此，需要一种能够进行高级推理和上下文感知的感知方法，以提升系统的安全性。

核心思路：论文的核心思路是将神经模型（用于感知）与符号推理相结合，构建一个神经符号系统。通过利用神经模型提取低级特征，并将其转化为符号表示，然后利用符号推理进行高级推理和上下文感知。这种结合既能利用神经模型的强大感知能力，又能利用符号推理的逻辑性和可解释性，从而提升系统的鲁棒性和可靠性。

技术框架：NeuSPaPer框架主要包含以下几个模块：1) 离线知识提取：利用基础模型从大量数据中提取场景知识，构建知识图谱。2) 实时场景图生成：利用专门设计的场景图生成算法，从传感器数据中提取目标和关系，构建场景图。3) 神经符号推理：将场景图与知识图谱相结合，进行高级推理和上下文感知。框架利用结构化关系图来确保自主系统中情境感知的完整性。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个完整的神经符号感知框架，将深度学习的感知能力与符号推理的逻辑性相结合。与传统的纯数据驱动方法相比，该方法能够进行高级推理和上下文感知，从而提升系统的鲁棒性和可靠性。此外，该框架还利用了离线知识提取和实时场景图生成技术，进一步提升了系统的性能。

关键设计：在离线知识提取阶段，使用了预训练的基础模型（具体模型未知）来提取场景知识。在实时场景图生成阶段，使用了专门设计的场景图生成算法（具体算法未知），该算法能够高效地从传感器数据中提取目标和关系。在神经符号推理阶段，使用了某种符号推理引擎（具体引擎未知）来进行高级推理和上下文感知。损失函数和网络结构等细节未在摘要中提及，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过物理模拟器和真实世界数据集验证了NeuSPaPer框架的有效性。实验结果表明，该框架能够有效地弥合低级传感器感知和高级推理之间的差距，为弹性、上下文感知的AI奠定基础。具体的性能数据、对比基线和提升幅度等细节未在摘要中提及，属于未知信息。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动驾驶、机器人导航、智能监控等领域。通过提升感知系统的鲁棒性和可靠性，可以提高自动驾驶车辆在复杂交通环境下的安全性，增强机器人在未知环境中的导航能力，并改善智能监控系统在异常事件检测方面的准确性。该研究为构建更安全、更可靠的自主系统奠定了基础。

📄 摘要（原文）

Many state-of-the-art AI models deployed in cyber-physical systems (CPS), while highly accurate, are simply pattern-matchers.~With limited security guarantees, there are concerns for their reliability in safety-critical and contested domains. To advance assured AI, we advocate for a paradigm shift that imbues data-driven perception models with symbolic structure, inspired by a human's ability to reason over low-level features and high-level context. We propose a neuro-symbolic paradigm for perception (NeuSPaPer) and illustrate how joint object detection and scene graph generation (SGG) yields deep scene understanding.~Powered by foundation models for offline knowledge extraction and specialized SGG algorithms for real-time deployment, we design a framework leveraging structured relational graphs that ensures the integrity of situational awareness in autonomy. Using physics-based simulators and real-world datasets, we demonstrate how SGG bridges the gap between low-level sensor perception and high-level reasoning, establishing a foundation for resilient, context-aware AI and advancing trusted autonomy in CPS.