Обучение, рассуждение и планирование с помощью нейросимвольных концептов — Цзяюань Мао (MIT)

Серия коллоквиумов Школы Аллена Название: Обучение, рассуждение и планирование с помощью нейросимволических концепций Докладчик: Цзяюань Мао (MIT) Дата: 14 апреля 2025 г. Аннотация: Моя цель — создать полноценных интеллектуальных агентов, способных непрерывно учиться, рассуждать и планировать: отвечать на запросы, определять намерения человека и составлять планы на долгосрочную перспективу, охватывающую часы и дни. В этом докладе я опишу общую структуру обучения и рассуждения, основанную на нейросимволических концепциях. Черпая вдохновение из теорий и исследований в когнитивной науке, нейросимволические концепции служат композиционными абстракциями физического мира, представляя свойства объектов, отношения и действия. Эти концепции могут комбинаторно использоваться гибкими и новыми способами. Технически, каждая нейросимволическая концепция представлена как комбинация символических программ, которые определяют, как концепции могут быть структурно объединены (подобно тому, как слова образуют предложения в человеческом языке), и модульных нейронных сетей, которые основывают названия концепций на сенсорных входных данных и действиях агентов. Я показываю, что системы, использующие нейросимволические концепции, демонстрируют превосходную эффективность обработки данных, позволяют агентам быстрее рассуждать и планировать, а также достигают высокой степени обобщения в новых ситуациях и для новых целей. Это иллюстрируется визуальным мышлением в 2D, 3D, движении и видеоданных, а также в различных задачах принятия решений, охватывающих виртуальных агентов и реальное манипулирование роботами. БИО: Цзяюань Мао — аспирантка Массачусетского технологического института, её научные руководители — профессора Джош Тенебаум и Лесли Келблинг. Её исследовательская программа направлена на создание машин, способных непрерывно изучать концепции (например, свойства, отношения, правила и навыки) на основе своего опыта и применять их для рассуждений и планирования в физическом мире. Темы её исследований включают визуальное мышление, манипулирование роботами, понимание сцен и действий, а также усвоение языка. Она была названа восходящей звездой в области электротехники и информатики (2024) и генеративного искусственного интеллекта (2024). Ее исследования были отмечены наградами за лучшие статьи на конференциях CogSci 2024, SoCal NLP 2024 и семинаре CoRL 2024 по изучению языка и робототехники, а также номинированы на премию за лучшую статью на конференции ACL 2019. • Слайды: Я отправлю свои слайды за неделю до мероприятия. Это видео снабжено субтитрами.