Det neurosymboliska skiftet: Varför rena juridikexamina går emot

AI-industrin upplever ett betydande skifte som ännu inte är allmänt erkänt. Medan stora språkmodeller (LLM) fortsätter att dominera området, dyker ett nytt tillvägagångssätt upp i tysthet. Detta tillvägagångssätt, här kallat neurosymboliska LLM, gör det möjligt för neurala nätverksbaserade LLM att använda symboliskt resonemang för att utföra uppgiften. Till skillnad från rena LLM, som enbart förlitar sig på neurala nätverks mönsterigenkänningsförmåga, konverterar neurosymboliska LLM först instruktioner i naturligt språk till symboliska program och använder sedan externa symboliska tolkar, såsom programmeringsspråkstolkar, för att utföra dem. Denna integration förbättrar modellens förmåga att hantera komplexa uppgifter, vilket erbjuder bättre noggrannhet, transparens och tolkningsbarhet. I den här artikeln kommer vi att utforska orsakerna bakom det växande skiftet mot neurosymboliska LLM.

Myten om skalning faller isär

Det viktigaste löftet med den rena LLM-eran var enkelt: större modeller skulle ge bättre resultat. Tanken var att med mer data och datorkraft kunde AI producera bättre resultat. Denna teori fungerade ett tag, men den senaste utvecklingen har visat sina begränsningar. En nyligen genomförd exempel är Grok 4, som använde 100 gånger mer datorkraft än sin föregångare men inte visade några signifikanta förbättringar på utmanande riktmärken som Mänsklighetens sista examenMedan Grok 4 presterade bättre inom vissa områden, var vinsterna betydligt mindre än väntat. Men när symboliska verktyg integrerades i dessa modeller förbättrades prestandan dramatiskt. Detta tyder på att skalning ensamt inte är nyckeln till att förbättra AI:s prestanda och att neurosymbolisk metod har potential att överträffa rena LLM:er.

Begränsningarna hos rena neurala nätverk

Rena juridikexamina har inneboende svagheter som skalning inte kan övervinna. Dessa begränsningar härrör från hur LLM:er konstrueras med hjälp av neurala nätverk, vilka främst förlitar sig på mönsterigenkänning. Även om de är effektiva i många sammanhang, begränsar deras beroende av mönsterigenkänning och avsaknad av resonemangsförmåga deras förmåga att utföra komplexa uppgifter som kräver djupare förståelse eller logisk slutledning. Till exempel, när Apple forskare lade till irrelevanta klausuler i matematiska problem, såg toppmoderna LLM-metoder noggrannhetsminskningar på upp till 65 %. I GSM-symboliska studera, LLM:er presterade dåligt när siffror blandades eller extra klausuler lades till, även med perfekta visuella indata.

Ett annat exempel på denna brist ses i korsordskonstruktionChatGPT, som inte kan förstå kod, kämpar med uppgifter som att bygga rutnät. Detta ledde till att den gjorde enkla misstag som att känna igen “RCRCT” som ett giltigt ord. Däremot kan OpenAI:s o3, som använder symbolisk kod, skapa korsordsrutnät korrekt. Detta visar att rena LLM:er inte kan utföra algoritmiska processer på ett tillförlitligt sätt, skilja korrelation från kausalitet eller upprätthålla logisk konsistens i flerstegsresonemangsuppgifter.

Symbolisk AI:s uppgång: Logisk precision framför mönstermatchning

Symbolisk AI använder ett transparent, regelbaserat system som är lättare att förstå och verifiera. Till skillnad från neurala nätverk, som ofta är ogenomskinliga, tillhandahåller symboliska system tydliga resonemangsvägar från input till slutsats. Detta gör symbolisk AI idealisk för applikationer som kräver transparens och ansvarsskyldighet.

Symboliska system är också mer effektiva. Till exempel den neurosymboliska Konceptlärare uppnår hög noggrannhet med bara 10 % av den data som krävs av traditionella neurala nätverk. Ännu viktigare är att symboliska system kan ge läsbara förklaringar för varje beslut, vilket är avgörande för områden som hälso- och sjukvård, finans och juridik.

Nyligen genomförda studier visar effektiviteten av symboliska metoder i uppgifter som Problemet med Hanoi-tornet, där modeller som o3 presterade bättre när symbolisk kod användes. På liknande sätt Abduktiv regelinlärare med kontextmedvetenhet (ARLC) visade nästan perfekt noggrannhet i aritmetiska problem, medan rena juridiska läromedel kämpade för att nå ens 10 % noggrannhet i takt med att problemen blev mer komplexa.

Den växande efterfrågan på förklarbar AI

I takt med att regleringar kring AI-system ökar kommer efterfrågan på förklarbar och transparent AI att öka. Sektorer som sjukvård, finans och juridik kräver AI-system som kan förklara sina resonemang. Neurosymbolisk AI är särskilt väl lämpad för att möta dessa behov. Europeiska unionens AI-lag och liknande regleringar driver företag att anta AI-system som visar ansvarsskyldighet och transparens.

Dessutom skiftar investeringstrender mot AI-system som kan balansera prestanda med förklarbarhet. Företag som värdesätter både innovation och förtroende finner neurosymboliska system, med sin överlägsna förmåga att förklara beslut, alltmer attraktiva.

Förbättra AI-tillförlitligheten med neurosymbolisk integration

Medan rena juridikstudier har utvecklats avsevärt, har deras tillförlitlighet är fortfarande en oro, särskilt inom områden med höga insatser som hälso- och sjukvård, juridik och finans. Denna otillförlitlighet härrör från juridikexperternas beroende av mönster och sannolikheter, vilket kan leda till oförutsägbara resultat och fel. Neurosymboliska juridikexperter, som kombinerar neurala nätverk med symboliskt resonemang, erbjuder en lösning. Genom att använda logik för att verifiera och organisera information kan juridikexperter säkerställa att de genererade svaren är både korrekta och tillförlitliga. Det kan minska fel, öka transparensen och upprätthålla konsekvens i resultat. Denna metod kan vara särskilt värdefull inom kritiska sektorer och förbättra förtroendet för AI-system. Ett exempel på denna metod, GraphRAG modellen visar hur en kombination av dessa tekniker kan förbättra både kreativitet och noggrannhet.

Neurosymboliska juridikstudier i praktiken

Neurosymboliska LLM:er har visat anmärkningsvärda resultat när det gäller att hantera komplexa utmaningar. Google DeepMinds system, som till exempel AlphaFold, AlphaProofoch Alfageometri, kombinerar juridikstudier med symboliskt resonemang för att uppnå enastående resultat inom proteinveckning, matematisk satsbevisning och geometrisk problemlösning. De använder symboliska resonemangstekniker som sökning och villkorlig iteration, vilka traditionella neurala nätverk hade övergett. Dessutom använder moderna modeller i allt högre grad symboliska regler för dataförstärkning, vilket visar att symboliskt resonemang håller på att bli en viktig del av ledande AI-system.

Utmaningar och möjligheter

Även om neurosymboliska LLM:er har gjort betydande framsteg, finns det fortfarande mycket arbete att göra. Nuvarande implementeringar, som att lägga till kodtolkar till LLM:er, erbjuder funktionella funktioner, men de är fortfarande inte en komplett lösning för att uppfylla kraven för artificiell allmän intelligens (AGI)Den verkliga utmaningen är att utveckla system där neurala och symboliska komponenter fungerar sömlöst tillsammans genom att låta maskiner resonera och förstå världen likt människor. Ett av de framtida målen för neurosymboliska LLM:er är att göra det möjligt för dem att dynamiskt integrera med olika resonemangssätt utan att förlora konsekvens. Detta kommer att ge dem möjlighet att resonera olika i olika situationer. Det kräver dock en ny arkitektur som kan använda symboliskt resonemang tillsammans med neurala nätverk.

The Bottom Line

Framväxten av neurosymbolisk AI är ett paradigmskifte i utvecklingen av artificiell intelligens. Medan traditionella LLM-program har visat sig effektiva inom många områden, begränsas de av sitt beroende av mönsterigenkänning och brist på resonemangsförmåga. Det framväxande neurosymboliska tillvägagångssättet, som kombinerar LLM-program med symboliskt resonemang, erbjuder betydande fördelar när det gäller noggrannhet, transparens och tolkningsbarhet. Neurosymboliska system utmärker sig i uppgifter som kräver komplext resonemang, logisk precision och förklarbarhet. Dessa egenskaper blir allt viktigare inom reglerade branscher som hälso- och sjukvård, finans och juridik. Med den växande efterfrågan på transparens och ansvarsskyldighet inom AI blir neurosymbolisk AI en kritisk lösning för att utveckla mer tillförlitliga och begripliga system. Det kvarstår dock utmaningar med att helt integrera neurala och symboliska komponenter, och fortsatt innovation kommer att behövas för att skapa system som kan resonera dynamiskt över flera lägen.