Model-Grounded Symbolic Artificial Intelligence Systems Learning and Reasoning with Model-Grounded Symbolic Artificial Intelligence Systems

📄 arXiv: 2507.09854v1 📥 PDF

作者: Aniruddha Chattopadhyay, Raj Dandekar, Kaushik Roy

分类: cs.AI

发布日期: 2025-07-14

备注: Accepted as paper in 19th International Conference on Neurosymbolic Learning and Reasoning,NeSy 2025

💡 一句话要点

将指令调优大语言模型重释为模型基底符号AI系统，提升学习效率和推理可靠性。

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

关键词: 神经符号AI 大语言模型 指令调优 符号推理 模型基底

📋 核心要点

  1. 现有神经符号AI系统集成方式多样，缺乏统一的解释框架，难以充分发挥各自优势。
  2. 提出将指令调优大语言模型视为模型基底的符号AI系统，自然语言作为符号层，模型内部表示作为基底。
  3. 初步实验表明，该方法在提高学习效率和推理可靠性方面具有潜力，尤其是在公理演绎推理任务中。

📝 摘要（中文）

神经符号人工智能(AI)系统结合了神经网络和经典符号AI机制，以利用大规模、可泛化的学习和鲁棒、可验证的推理的互补优势。神经符号AI的多种分类说明了这两种组件如何以截然不同的方式集成。在这项工作中，我们建议将指令调优的大语言模型重新解释为模型基底的符号AI系统，其中自然语言充当符号层，而基底通过模型的内部表示空间实现。在这个框架内，我们研究和开发了与传统学习和推理范式保持结构相似性的新型学习和推理方法。对不同复杂程度的公理演绎推理程序的初步评估，提供了关于我们的方法在提高学习效率和推理可靠性方面的有效性的见解。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决神经符号AI系统中学习效率和推理可靠性问题。现有方法在如何有效整合神经网络的泛化能力和符号AI的鲁棒推理能力方面存在挑战，缺乏一个统一且易于理解的框架来指导神经符号系统的设计和优化。

核心思路：论文的核心思路是将指令调优的大语言模型（Instruction-tuned LLMs）重新解释为一种模型基底的符号AI系统。自然语言作为符号层，而LLM的内部表示空间则作为符号的基底，从而将符号操作与模型内部的语义表示联系起来。

技术框架：该方法的核心在于利用指令调优的LLM。首先，将自然语言指令作为符号输入LLM。LLM利用其内部的表示空间对这些符号进行处理和推理。然后，通过特定的学习和推理方法，优化LLM的参数，使其更好地执行符号推理任务。整个框架可以看作是一个符号层（自然语言指令）和一个基底层（LLM内部表示）的结合。

关键创新：该方法最重要的创新在于它提供了一种新的视角来看待和利用LLM，即将LLM视为一种模型基底的符号AI系统。这种视角允许研究者借鉴传统符号AI的学习和推理方法，并将其应用于LLM，从而提高LLM在符号推理任务中的性能。与现有方法相比，该方法更加强调利用LLM的内部表示空间来实现符号的基底，而不是简单地将神经网络和符号规则进行拼接。

关键设计：论文中关键的设计包括如何选择合适的指令调优LLM，如何设计有效的自然语言指令来表示符号推理任务，以及如何设计损失函数来优化LLM的参数，使其更好地执行符号推理。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中可能没有详细描述，属于初步探索阶段。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文初步评估了该方法在不同复杂程度的公理演绎推理程序上的有效性。实验结果表明，该方法在提高学习效率和推理可靠性方面具有潜力。具体的性能数据和提升幅度需要在论文中查找，目前信息未知。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于需要结合知识推理和自然语言理解的领域，例如智能问答系统、知识图谱推理、自动化定理证明等。通过提升AI系统的推理能力和学习效率，有望在医疗诊断、金融风控等领域发挥重要作用，并推动通用人工智能的发展。

📄 摘要（原文）

Neurosymbolic artificial intelligence (AI) systems combine neural network and classical symbolic AI mechanisms to exploit the complementary strengths of large scale, generalizable learning and robust, verifiable reasoning. Numerous classifications of neurosymbolic AI illustrate how these two components can be integrated in distinctly different ways. In this work, we propose reinterpreting instruction tuned large language models as model grounded symbolic AI systems where natural language serves as the symbolic layer and grounding is achieved through the models internal representation space. Within this framework, we investigate and develop novel learning and reasoning approaches that preserve structural similarities to traditional learning and reasoning paradigms. Preliminary evaluations across axiomatic deductive reasoning procedures of varying complexity provide insights into the effectiveness of our approach in improving learning efficiency and reasoning reliability.