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人工智能中的符号嵌入问题(Symbol Grounding Problem,又称符号奠基问题,符号接地问题)

符号嵌入问题(Symbol Grounding Problem)是认知科学、心灵哲学和人工智能中的一个关键问题。它探讨的是符号(或词语)是如何在一个系统中获得意义的。换句话说,抽象符号(如单词或概念)是如何代表现实世界中的对象、行为或经验的?

关键概念

  1. 符号表示:指的是将意义编码为抽象符号的理念,例如单词、数字或图像。例如,“猫”这个词是代表猫这一概念的符号。

  2. 嵌入:嵌入是指这些符号如何获得其意义的过程。在人类的认知中,我们通过将词语与感官经验(如视觉、听觉、触觉)和行为相联系,来学习词语的意义。

  3. 问题的本质:挑战在于,人工系统(如机器人或AI)如何将抽象符号(例如“苹果”)与感官或物理体验(例如苹果的外观、咬苹果的动作)进行映射。如果AI只是使用符号,而没有与世界进行感官互动,它就无法“嵌入”这些符号的实际意义。

哲学背景

符号嵌入问题的根源在于哲学家约翰·塞尔(John Searle)在1980年提出的中文房间(Chinese Room)论证。在这个思想实验中,塞尔设想有一个人被关在一个房间里,按照规则操控中文符号,却并不理解它们的意义。这个人能生成中文回复,但并不真正理解语言。这表明了符号的操控(语法)和理解其意义(语义)之间的区别。

主要的研究方法

  1. 具身认知:这一理论认为,意义是通过我们的身体经验来嵌入的。它认为,机器人或AI必须以一种感官、具身的方式与世界互动,才能真正理解并嵌入符号。例如,一个机器人通过触摸、看到和与物体互动,才能更好地理解该物体的概念。

  2. 联结主义:在联结主义模型(如神经网络)中,符号可以通过网络中激活模式来进行嵌入。这些模型并不明确地定义符号的意义,而是通过训练大量数据,学习感官输入与概念之间的关联。

  3. 混合系统:一些研究者建议结合符号推理和感知处理。这些系统试图将传统AI(符号式)的抽象推理与现实世界的感知输入(具身式或联结式)融合。

  4. 通过感知来嵌入语言:该思想认为,语言和符号只有在与现实世界的感官经验相连接时,才能获得完整的意义。例如,机器人可以通过感知一个球形物体,抓住它并滚动它,来学习“球”这个词。

 

重要贡献

  1. 哈纳德的提案:斯蒂文·哈纳德(Stevan Harnad,1990)提出了解决符号嵌入问题的具体方案。他提出,符号可以通过在感官体验中创建联系来进行嵌入,使系统能够识别这些符号所代表的对象或概念。这种方法被称为传感-运动嵌入(sensorimotor grounding)。

  2. 人工智能与机器人学:在AI中,如何将符号嵌入现实世界的体验是实现真正理解的关键挑战。例如,机器人不仅需要识别物体,还需要通过与物理世界的互动来理解这些物体的功能、语境和意义。

  3. 语言模型:最近在大规模语言模型(如GPT)中的工作,旨在通过将词语与大量数据(包括图像、声音和其他感官输入)联系起来来解决符号嵌入问题。然而,符号的真正嵌入仍然是AI中的一项困难和未解的挑战。

当代问题

  • 符号式与子符号式:符号AI(使用明确规则和符号)与子符号AI(使用分布式表示,如神经网络)之间的争论是符号嵌入问题讨论的核心。传统的AI系统侧重于符号推理,但没有感官输入的情况下,将符号嵌入现实世界仍然是困难的。

  • 语言模型的局限性:大规模语言模型虽然在生成符合上下文的文本方面表现出色,但它们并不真正“理解”意义。在人类意义的真正嵌入方面,它们仍然依赖于模式匹配,而不是与现实世界的直接经验。

进一步阅读

  1. 《符号嵌入问题》(The Symbol Grounding Problem)——斯蒂文·哈纳德(Stevan Harnad,1990)——该主题的开创性论文。
  2. 《具身认知》(Embodied Cognition)——劳伦斯·夏皮罗(Lawrence Shapiro)——讨论了具身方法如何嵌入意义。
  3. 《中文房间》(The Chinese Room)——约翰·塞尔(John Searle)——探讨了语法操作与语义理解之间的区别。
  4. 《人工智能:现代方法》(Artificial Intelligence: A Modern Approach)——斯图尔特·罗素(Stuart Russell)和彼得·诺维格(Peter Norvig)——包含了有关符号推理和嵌入的相关讨论。

应用与影响

  • 机器人学:符号嵌入对机器人能够以类人方式有效地与世界互动至关重要。
  • 自然语言处理(NLP):为了使AI真正理解和生成有意义的语言,它需要将符号与感官或现实世界的经验联系起来,而不仅仅是基于统计相关性。
  • 认知科学:符号嵌入问题有助于揭示我们理解人类认知的挑战,特别是我们如何将意义附加到单词和概念上。

结论

符号嵌入问题仍然是实现真正智能系统的根本挑战。通过将符号与现实世界的经验进行嵌入,使符号获得意义,是实现更先进的AI、机器人技术,甚至更深刻理解人类认知的关键。、

 

A summary of the main approaches for grounding large language models

Table I:A summary of the main approaches for grounding large language models

General approach Description   Main strengths Weaknesses
Knowledge graphs
Represents the relationships between
symbols and the actual entities they
represent in a structured form.
 
Can naturally handle hierarchical relationships;
easy to integrate into LLMs; highly transparent.
Laborious process; difficult to represent
ambiguous or fuzzy concepts.
Ontology-driven
prompting
 
Utilizes in-context learning (high-level
instructions as input prompts) to explic-
itly ground symbols.
 
Can be used to refine already-grounded symbols;
can be used with any of the other methods; reliable
since grounding is explicit.
Cannot accomplish grounding exhaustively;
not scalable; requires knowledge about the
underlying concepts and relationships.
Vector space
embeddings
 
Deeply-learns and encodes relationships
in the feature space.
 
Highly scalable; can learn relationships that aren’t
known by the human developers; very simple and
easy to implement.
Requires large and high-quality data; may learn
spurious relationships; opaque and difficult to
diagnose.
Active exploration
Methods whereby symbols are grounded
by embodiment mechanism through inter-
action with the world and experiencing the
behavior of objects and phenomena and the
effects of actions. Mostly relies on RL
approaches to learn useful representations.
 
There is direct coupling of cognitive information
with the real world; learned representations are
physically-plausible.
Expensive and time-consuming to implement; may
produce incomplete connections when used alone;
cannot work on purely abstract concepts.
Generative AI
Leverages generative AI models ( LLM,
GAN, VAE, VLA ,VLM) are employed
to synthesize the patterns and relation-
ships of symbols and referents.
 
Does not require prior knowledge about relationships;
extremely scalable; very easy to implement.
Not transparent; prone to fake connections (e.g.,
hallucinations); not easy to verify; representations
may be unreliable.
External knowledge
Utilizes readily-available knowledge
about relationships contained in external
knowledge bases (e.g., through RAG) to
ground symbols in LLMs.
 
Leverages a wide variety of existing knowledge;
can augment other approaches; provides practically
unlimited scope of domains and tasks for grounding
symbols.
May introduce inconsistences as a result of different
representation schemes; external information may be
subject to malicious attacks.
posted @ 2025-01-14 15:48  stardsd  阅读(61)  评论(0编辑  收藏  举报