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• Towards Neuro-Symbolic AI with Knowledge Graphs and Large Language Models

Towards Neuro-Symbolic AI with Knowledge Graphs and Large Language Models

Abstract

Join Sören Auer in this insightful talk where he delves into the intersection of neuro-symbolic AI, knowledge graphs, and large language models. As he discusses the limitations of current AI models in understanding factual information, Sören proposes a novel approach that combines the strengths of both neuro and symbolic AI.

Through engaging anecdotes and examples, Sören illustrates how language models, while powerful, often fall short in grasping factual nuances, leading to inaccuracies and biases. He highlights the importance of incorporating knowledge graphs, such as DBpedia, as a foundational framework to enhance AI systems’ understanding of contextual information.

With practical demonstrations, Sören showcases the Open Research Knowledge Graph, a collaborative effort aimed at organizing scientific information for better accessibility and comprehension. By leveraging human-machine collaboration and innovative techniques, Sören demonstrates how this approach can revolutionize research dissemination and decision-making processes.

Don’t miss out on this fascinating exploration of the future of AI and knowledge representation. Tune in to learn how we can bridge the gap between neuro and symbolic AI for more accurate, reliable, and insightful AI systems.

Complete information about Future of Information and Communication Conference is available at the following link: https://saiconference.com/FICC

뉴로-심볼릭 AI (Neuro-Symbolic AI)

뉴로-심볼릭 AI는 인공지능의 두 가지 주요 패러다임인 신경망(Neural Networks)과 기호 AI(Symbolic AI)를 결합한 새로운 접근 방식입니다. 각각의 장점을 취합하여 인공지능의 한계를 극복하고 더욱 강력하고 유연한 인공지능 시스템을 구축하려는 시도입니다.

왜 뉴로-심볼릭 AI가 필요한가?

• 신경망의 한계: 신경망은 방대한 데이터를 통해 패턴을 학습하고 예측하는 데 뛰어나지만, 추론 과정이 불투명하고 복잡한 문제 해결에는 어려움을 겪습니다. 또한, 일반화 능력이 부족하여 새로운 환경에 적응하기 어려울 수 있습니다.
• 기호 AI의 한계: 기호 AI는 명확한 규칙과 지식을 바탕으로 논리적인 추론을 수행하지만, 실제 세계의 복잡하고 불확실한 데이터를 처리하는 데는 한계가 있습니다.

뉴로-심볼릭 AI의 핵심 아이디어

• 신경망과 기호 AI의 결합: 신경망의 학습 능력과 기호 AI의 추론 능력을 결합하여, 데이터 기반 학습과 지식 기반 추론을 동시에 수행합니다.
• 상호 보완: 신경망은 복잡한 패턴을 학습하고, 기호 AI는 학습된 정보를 바탕으로 추론하고 설명 가능한 모델을 생성합니다.
• 해석 가능성 향상: 신경망의 블랙박스 문제를 해결하고, 모델의 의사 결정 과정을 이해할 수 있도록 합니다.

뉴로-심볼릭 AI의 구현 방식

뉴로-심볼릭 AI를 구현하는 방식은 다양하지만, 일반적으로 다음과 같은 방법들이 사용됩니다.

• 신경망에 기호 정보 통합: 신경망에 논리적 규칙이나 지식 그래프를 입력하여 모델의 학습을 유도합니다.
• 신경망에서 기호를 추출: 학습된 신경망의 내부 표현에서 의미 있는 기호를 추출하여 지식 베이스를 구축합니다.
• 신경망과 기호 시스템의 상호 작용: 신경망과 기호 시스템을 연결하여 상호 작용하며 문제를 해결합니다.

뉴로-심범릭 AI의 활용 분야

• 자연어 처리: 텍스트 이해, 질의응답, 기계 번역 등 자연어 처리 분야에서 더욱 정확하고 설명 가능한 모델을 구축할 수 있습니다.
• 컴퓨터 비전: 이미지 인식, 객체 검출 등 컴퓨터 비전 분야에서 시각적인 정보와 함께 상식적인 지식을 활용하여 더욱 정확한 판단을 내릴 수 있습니다.
• 로봇: 로봇의 행동 계획, 환경 인지 등 로봇 지능 분야에서 복잡한 환경에서도 유연하게 대처할 수 있도록 합니다.
• 의료: 의료 이미지 분석, 질병 진단 등 의료 분야에서 전문 지식과 함께 데이터 기반 학습을 통해 더욱 정확한 진단을 내릴 수 있습니다.

뉴로-심볼릭 AI의 미래

뉴로-심볼릭 AI는 인공지능의 발전 방향을 제시하는 중요한 연구 분야입니다. 앞으로 더욱 발전된 뉴로-심볼릭 AI는 인간 수준의 지능을 가진 인공지능 개발에 기여할 것으로 기대됩니다.

핵심 키워드: 신경망, 기호 AI, 하이브리드 AI, 해석 가능한 인공지능, 지식 기반 시스템