Neuronale Symbolverarbeitung bezeichnet Ansätze, die das Lernen von neuronalen Netzwerken mit symbolischer Wissensrepräsentation und logischem Reasoning verbinden.
Formal integriert sie differentiable neuronale Modelle f_θ mit symbolischen Strukturen S, wobei S aus formalen Ausdrücken, Regeln oder Graphen besteht, die für Schlussfolgerungen genutzt werden.
Beispielsweise können differentiable Logikmodule (z.B. Logic Tensor Networks) in neuronale Netze eingebettet werden, um logische Konsistenz während des Trainings zu gewährleisten.
Ein typischer Ansatz formuliert das Lernen als Optimierung eines Verlustes L, der sowohl auf neuronalen Vorhersagen als auch auf symbolischen Constraints basiert:
\[ L = L_{neural} + \lambda L_{symbolic} \]
wobei \( L_{symbolic} \) die Verletzung symbolischer Regeln misst und \( \lambda \) ein Gewichtungsparameter ist.
Neuronale Symbolverarbeitung adressiert die Herausforderungen von Interpretierbarkeit, Generalisierung und Wissensintegration in KI-Systemen.
Definition:
„Neuronale Symbolverarbeitung ist ein hybrider KI-Ansatz, der neuronale Lernmodelle mit symbolischem Wissen und logischem Reasoning kombiniert, um erklärbare und generalisierbare Intelligenz zu ermöglichen.“
Quelle:
Garcez, A. d’Avila, Lamb, L. C., & Gabbay, D. M. (2019). Neural-Symbolic Computing: An Effective Methodology for Principled Integration of Machine Learning and Reasoning. Frontiers in Artificial Intelligence and Applications, 320.