뉴로 심볼릭 AI

신경 기호 AI를 인공 일반 지능을 달성하기 위한 경로로 보고 있습니다. 머신러닝과 같은 통계적 AI의 강점을 인간과 유사한 기호적 지식과 추론 능력으로 보강하고 결합하여 진화가 아닌 AI의 혁명을 만들어내는 것을 목표로 하고 있습니다.

 

1980년대까지만 해도 연구자들은 딥 뉴럴 네트워크가 언젠가 자동 이미지 인식과 자연어 처리에서 어떤 역할을 할 수 있을 거라 예상했습니다. 그 비전을 따라잡는 데 필요한 데이터와 처리 능력을 축적하는 데 수십 년이 걸렸지만 마침내 우리는 여기에 도달했습니다. 마찬가지로 과학자들은 오랫동안 심볼릭 AI 시스템이 인간 수준의 이해력을 달성할 수 있는 잠재력을 예상해 왔습니다. 그리고 이제 신경망이 이를 실현할 수 있을 만큼 강력해진 시점에 도달했습니다. 저희는 원시 데이터 파일(예: 이미지 및 사운드 파일에 대한 컨텍스트)에서 통계적 구조를 추출하는 신경망과 문제 및 논리의 기호적 표현을 결합하는 새로운 AI 방법을 연구하고 있습니다. 이 두 가지 접근 방식을 융합하여 각 부분의 합보다 훨씬 더 강력한 새로운 종류의 AI를 구축하고 있습니다. 이러한 신경 기호 하이브리드 시스템은 더 적은 학습 데이터를 필요로 하며 추론하고 결론을 도출하는 데 필요한 단계를 추적합니다. 또한 여러 도메인에 걸쳐 지식을 더 쉽게 전달할 수 있습니다. 이러한 시스템은 단어와 이미지를 연결하고 추상적인 개념을 마스터함으로써 기계가 인간과 같은 방식으로 학습할 수 있는 새로운 AI 시대를 열 것으로 믿습니다.

 

https://research.ibm.com/topics/neuro-symbolic-ai

Neuro-symbolic AI | IBM Research