The Road to Generalizable Neuro-Symbolic Learning Should be Paved with Foundation Models
作者: Adam Stein, Aaditya Naik, Neelay Velingker, Mayur Naik, Eric Wong
分类: cs.LG
发布日期: 2025-05-30
备注: 19 pages, 11 figures
💡 一句话要点
利用预训练模型赋能神经符号学习，提升复杂推理任务的泛化性
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 神经符号学习 预训练模型 复杂推理 知识表示 可解释性
📋 核心要点
- 传统神经符号学习在复杂推理任务中面临泛化性挑战，主要受限于计算资源、数据规模和程序复杂性。
- 论文提出利用预训练模型进行神经符号提示，避免从头训练，从而提升神经符号学习的泛化能力。
- 该研究是一篇立场论文，旨在探讨预训练模型在神经符号学习中的作用，并为未来的研究方向提供指导。
📝 摘要（中文）
神经符号学习旨在解决训练神经网络进行复杂推理任务时面临的挑战，并提供可解释性、可靠性和效率等优势。传统的神经符号学习方法通常联合训练神经模型和符号程序，但面临诸多挑战，使其仅限于简单的任务。另一方面，纯神经的预训练模型现在通过提示而非训练达到最先进的性能，但它们通常不可靠且缺乏可解释性。用符号程序补充预训练模型，我们称之为神经符号提示，提供了一种将这些模型用于复杂推理任务的方法。这样做引出了一个问题：在预训练模型时代，作为神经符号学习一部分的专门模型训练扮演什么角色？为了探讨这个问题，我们强调了传统神经符号学习在计算、数据和程序方面存在的三个陷阱，这些陷阱导致了泛化问题。这篇立场论文认为，预训练模型能够实现可泛化的神经符号解决方案，从而提供了一条实现神经符号学习最初目标的途径，而无需从头开始训练的缺点。
🔬 方法详解
问题定义：传统神经符号学习方法在处理复杂推理任务时，需要联合训练神经模型和符号程序。这种方法面临三个主要痛点：一是计算资源消耗大，二是需要大量标注数据，三是程序设计复杂且难以泛化。这些问题限制了神经符号学习在实际应用中的潜力。
核心思路：论文的核心思路是利用预训练模型强大的表征学习能力，结合符号程序的推理能力，构建一种新的神经符号学习框架。通过预训练模型进行特征提取和初步推理，然后利用符号程序进行精确的逻辑推理和知识表示，从而实现更强的泛化性和可解释性。
技术框架：论文提出的神经符号提示框架主要包含两个阶段：首先，利用预训练模型（如大型语言模型）对输入数据进行编码，并生成初步的推理结果。然后，将这些结果作为提示输入到符号程序中，符号程序根据预定义的规则和知识库进行逻辑推理，最终生成最终的输出结果。这种框架充分利用了预训练模型的泛化能力和符号程序的精确推理能力。
关键创新：该论文的关键创新在于提出了“神经符号提示”的概念，即利用预训练模型生成的信息作为符号程序的提示，从而将两种方法的优势结合起来。与传统的神经符号学习方法相比，该方法避免了从头开始训练神经模型，大大降低了计算成本和数据需求。
关键设计：论文中并没有涉及具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节，因为这是一篇立场论文，主要关注的是概念和框架的提出。未来的研究可以探索不同的预训练模型和符号程序的组合方式，以及如何设计有效的提示策略，以进一步提升神经符号学习的性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该论文是一篇立场论文，主要提出了利用预训练模型赋能神经符号学习的观点，并分析了传统神经符号学习的局限性。虽然没有提供具体的实验结果，但该论文为未来的研究方向提供了重要的指导，并有望推动神经符号学习在实际应用中取得更大的突破。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于需要复杂推理和可解释性的领域，如智能问答、知识图谱推理、程序合成、机器人控制等。通过结合预训练模型的泛化能力和符号程序的精确推理能力，可以构建更加可靠、可解释和高效的智能系统，从而解决现实世界中的复杂问题。
📄 摘要（原文）
Neuro-symbolic learning was proposed to address challenges with training neural networks for complex reasoning tasks with the added benefits of interpretability, reliability, and efficiency. Neuro-symbolic learning methods traditionally train neural models in conjunction with symbolic programs, but they face significant challenges that limit them to simplistic problems. On the other hand, purely-neural foundation models now reach state-of-the-art performance through prompting rather than training, but they are often unreliable and lack interpretability. Supplementing foundation models with symbolic programs, which we call neuro-symbolic prompting, provides a way to use these models for complex reasoning tasks. Doing so raises the question: What role does specialized model training as part of neuro-symbolic learning have in the age of foundation models? To explore this question, we highlight three pitfalls of traditional neuro-symbolic learning with respect to the compute, data, and programs leading to generalization problems. This position paper argues that foundation models enable generalizable neuro-symbolic solutions, offering a path towards achieving the original goals of neuro-symbolic learning without the downsides of training from scratch.