Ultra Strong Machine Learning: Teaching Humans Active Learning Strategies via Automated AI Explanations

📄 arXiv: 2509.00961v1 📥 PDF

作者: Lun Ai, Johannes Langer, Ute Schmid, Stephen Muggleton

分类: cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-08-31

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出LENS以解决人类学习策略的自动化解释问题

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

关键词: 超强机器学习 神经符号方法 逻辑程序合成 大型语言模型 自动化解释 人类学习策略 教育技术

📋 核心要点

  1. 现有的超强机器学习方法在解释生成上依赖手工模板，缺乏可扩展性和灵活性。
  2. LENS通过结合符号程序合成与大型语言模型，自动生成自然语言解释，提升了学习策略的传授效果。
  3. 实验结果显示，LENS生成的解释在质量上优于传统方法，但未能显著提升人类学习表现，揭示了复杂性对学习的影响。

📝 摘要（中文）

超强机器学习（USML）指的是不仅能提高自身性能，还能通过量化知识传授来提升人类表现的符号学习系统。本文提出了LENS（通过神经摘要进行逻辑编程解释），这是一种结合符号程序合成与大型语言模型（LLMs）的神经符号方法，旨在自动化机器学习逻辑程序的自然语言解释。LENS通过用可扩展的自动生成替代手工制作的解释模板，解决了以往USML方法的关键局限性。通过多种LLM评估和人类验证的系统性评估，我们证明LENS生成的解释优于直接的LLM提示和手工模板。尽管我们在三个相关领域进行了人类学习实验，但结果显示人类表现没有显著提升，表明全面的LLM响应可能会对简单问题的用户造成困扰，而非提供学习支持。我们的工作为构建有效的USML系统以支持人类学习奠定了坚实基础。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决超强机器学习（USML）中解释生成的局限性，现有方法依赖手工模板，缺乏灵活性和可扩展性，难以满足多样化的学习需求。

核心思路：LENS的核心思路是结合符号程序合成与大型语言模型（LLMs），通过自动化生成自然语言解释，替代传统的手工模板，从而提高解释的质量和适应性。

技术框架：LENS的整体架构包括符号程序合成模块和LLM模块。首先，符号程序合成生成逻辑程序，然后通过LLM将其转化为自然语言解释，最后进行评估与优化。

关键创新：LENS的最大创新在于其自动化生成解释的能力，显著提高了解释的灵活性和可扩展性，解决了以往方法的局限性。

关键设计：在设计上，LENS采用了特定的参数设置以优化生成效果，使用了适合的损失函数来平衡生成质量与复杂性，并在网络结构上结合了符号与神经网络的优势。

📊 实验亮点

实验结果表明，LENS生成的解释在质量上优于直接的LLM提示和手工模板，展示了其在解释生成方面的显著优势。然而，在人类学习实验中未能显著提升学习表现，提示了复杂性对学习支持的影响。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括教育、智能辅导系统和人机交互等。通过自动化生成高质量的学习解释，LENS能够帮助用户更好地理解复杂概念，提高学习效率，具有广泛的实际价值和未来影响力。

📄 摘要（原文）

Ultra Strong Machine Learning (USML) refers to symbolic learning systems that not only improve their own performance but can also teach their acquired knowledge to quantifiably improve human performance. In this work, we present LENS (Logic Programming Explanation via Neural Summarisation), a neuro-symbolic method that combines symbolic program synthesis with large language models (LLMs) to automate the explanation of machine-learned logic programs in natural language. LENS addresses a key limitation of prior USML approaches by replacing hand-crafted explanation templates with scalable automated generation. Through systematic evaluation using multiple LLM judges and human validation, we demonstrate that LENS generates superior explanations compared to direct LLM prompting and hand-crafted templates. To investigate whether LENS can teach transferable active learning strategies, we carried out a human learning experiment across three related domains. Our results show no significant human performance improvements, suggesting that comprehensive LLM responses may overwhelm users for simpler problems rather than providing learning support. Our work provides a solid foundation for building effective USML systems to support human learning. The source code is available on: https://github.com/lun-ai/LENS.git.