Towards a Neurosymbolic Reasoning System Grounded in Schematic Representations
作者: François Olivier, Zied Bouraoui
分类: cs.AI, cs.CL
发布日期: 2025-09-03
备注: To appear in Proceedings of Machine Learning Research, 19th Conference on Neurosymbolic Learning and Reasoning, 2025
💡 一句话要点
提出Embodied-LM，通过具身图式表征增强神经符号推理能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 神经符号推理 具身认知 图像图式 逻辑推理 解答集编程
📋 核心要点
- 大型语言模型在逻辑推理方面存在不足，缺乏人类认知中稳健的心智表征。
- Embodied-LM通过图像图式将理解和逻辑推理建立在具身认知结构之上，利用解答集编程实现空间推理。
- 实验表明，该系统能引导LLMs通过具身认知结构解释场景，并支持有效的逻辑推理。
📝 摘要（中文）
尽管自然语言理解取得了显著进展，但大型语言模型(LLMs)在执行逻辑推理时仍然容易出错，通常缺乏类似人类的、稳健的心智表征。我们介绍了一个原型神经符号系统Embodied-LM，它将理解和逻辑推理建立在基于图像图式的图式表征之上。图像图式是从感觉运动经验中提取的重复模式，用于构建人类认知。我们的系统利用解答集编程中的声明式空间推理来实现这些认知结构的空间基础。通过对逻辑演绎问题的评估，我们证明了LLMs可以被引导通过具身认知结构来解释场景，这些结构可以被形式化为可执行程序，并且由此产生的表征支持有效的逻辑推理并增强可解释性。虽然我们目前的实现侧重于空间原语，但它为整合更复杂和动态的表征奠定了计算基础。
🔬 方法详解
问题定义：现有的大型语言模型在进行逻辑推理时，常常表现出不尽如人意的地方。它们缺乏像人类一样基于经验构建的稳健的心智表征，导致在理解和推理复杂场景时容易出错。现有的方法难以将语言理解与具身认知联系起来，从而限制了模型的推理能力和可解释性。
核心思路：Embodied-LM的核心思路是将语言理解和逻辑推理建立在具身认知的基础上。它利用图像图式（Image Schemas）作为中间表征，将场景描述转化为基于空间关系的符号表示。通过这种方式，模型能够模拟人类的认知过程，从而提高推理的准确性和可解释性。这种方法的核心在于将抽象的语言信息与具体的空间关系联系起来，从而赋予模型更强的推理能力。
技术框架：Embodied-LM系统主要包含以下几个模块：1) 语言理解模块：负责将自然语言描述转化为结构化的场景表示。2) 图式激活模块：根据场景表示激活相关的图像图式。3) 空间推理模块：利用解答集编程（Answer Set Programming, ASP）对激活的图式进行空间推理，生成逻辑结论。4) 结果输出模块：将推理结果转化为自然语言描述。整个流程是将自然语言输入转化为符号表示，再通过符号推理得到结论，最后将结论转化为自然语言输出。
关键创新：Embodied-LM的关键创新在于将神经符号方法与具身认知理论相结合。它通过图像图式将语言理解与空间推理联系起来，从而赋予模型更强的推理能力和可解释性。与传统的神经模型相比，Embodied-LM能够更好地模拟人类的认知过程，从而提高推理的准确性。与纯符号方法相比，Embodied-LM能够处理更复杂的自然语言输入，并具有更强的鲁棒性。
关键设计：Embodied-LM的关键设计包括：1) 图像图式的选择和表示：选择合适的图像图式来表示常见的空间关系，并设计一种有效的表示方法。2) 解答集编程的规则设计：设计合理的ASP规则，用于对激活的图式进行空间推理。3) 语言理解模块的训练：训练一个能够准确地将自然语言描述转化为结构化场景表示的语言理解模块。目前论文侧重于空间原语，未来将扩展到更复杂和动态的表征。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该论文通过在逻辑演绎问题上的评估，证明了LLMs可以被引导通过具身认知结构来解释场景，并且这些结构可以被形式化为可执行程序，从而支持有效的逻辑推理并增强可解释性。虽然具体的性能数据和提升幅度未在摘要中明确给出，但该研究为神经符号推理提供了一个新的方向。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于智能机器人、智能家居、自动驾驶等领域。通过将具身认知融入到人工智能系统中，可以提高机器人的环境感知和推理能力，使其能够更好地理解人类指令并执行复杂任务。此外，该方法还可以用于开发更智能的自然语言处理系统，提高机器的语言理解能力和人机交互体验。
📄 摘要（原文）
Despite significant progress in natural language understanding, Large Language Models (LLMs) remain error-prone when performing logical reasoning, often lacking the robust mental representations that enable human-like comprehension. We introduce a prototype neurosymbolic system, Embodied-LM, that grounds understanding and logical reasoning in schematic representations based on image schemas-recurring patterns derived from sensorimotor experience that structure human cognition. Our system operationalizes the spatial foundations of these cognitive structures using declarative spatial reasoning within Answer Set Programming. Through evaluation on logical deduction problems, we demonstrate that LLMs can be guided to interpret scenarios through embodied cognitive structures, that these structures can be formalized as executable programs, and that the resulting representations support effective logical reasoning with enhanced interpretability. While our current implementation focuses on spatial primitives, it establishes the computational foundation for incorporating more complex and dynamic representations.