神経シンボリック深層学習の意味論

この記事では、人工知能（AI）が科学の新しい言語としてどのように機能しているのか、そしてその意味論が欠けていることで科学的発見にどのような限界があるのかを論じています。著者は、神経ネットワーク技術に基づく深層学習と神経シンボリックAIが望ましい特性を保証する一般的な条件を欠いていると指摘し、論理を用いたフレームワークを提案します。このフレームワークによって、神経ネットワークと論理の間の明確なマッピングが可能になり、さまざまな既存のアプローチの共通要素を特定することができます。論理的意味論と神経ネットワークの関係について簡潔に説明し、意味的エンコーディングの枠組みを正式に定義することで、実際の問題における意味的エンコーディングの同定の難しさについても議論します。