Da inteligência artificial relacional estatística à inteligência artificial neurossimbólica: uma investigação

Esta pesquisa explora a integração de aprendizado e raciocínio em dois campos diferentes da inteligência artificial: a inteligência artificial neurossimbólica e a inteligência artificial relacional estatística. A inteligência artificial neurossimbólica (NeSy) estuda a integração do raciocínio simbólico e redes neurais, enquanto a inteligência artificial relacional estatística (StarAI) foca na integração da lógica com modelos gráficos probabilísticos. Esta pesquisa identifica sete dimensões compartilhadas entre esses dois subcampos da IA. Estas dimensões podem ser usadas para caracterizar diferentes sistemas NeSy e StarAI. Elas dizem respeito a (1) a abordagem à inferência lógica, seja baseada em modelo ou prova; (2) a sintaxe das teorias lógicas utilizadas; (3) a semântica lógica dos sistemas e suas extensões para facilitar o aprendizado; (4) o escopo do aprendizado, abrangendo aprendizado de parâmetros ou de estruturas; (5) a presença de representações simbólicas e subsimbólicas; (6) o grau em que os sistemas capturam a lógica original, paradigmas probabilísticos e neurais; e (7) as classes de tarefas de aprendizado às quais os sistemas são aplicados. Ao posicionar vários sistemas NeSy e StarAI ao longo dessas dimensões e apontar semelhanças e diferenças entre eles, esta pesquisa contribui com conceitos fundamentais para entender a integração de aprendizado e raciocínio.