如何使用神经符号人工智能解决生成式人工智能的可靠性问题

生成式人工智能 在近年来取得了令人印象深刻的进步。它可以撰写文章、创作艺术，甚至作曲。但是，当它涉及到事实核查时，往往会出现不足。它可能会自信地告诉你，斑马生活在水下，或者埃菲尔铁塔位于罗马。虽然这些错误看似无害，但它们指向了一个更大的问题：可信度。在医疗保健、法律或金融等领域，我们不能容忍人工智能犯这样的错误。

这是神经符号人工智能可以发挥作用的地方。通过结合神经网络的力量和符号人工智能的逻辑，它可以解决生成式人工智能面临的一些可靠性问题。使用神经符号人工智能，我们可以构建不仅能够生成答案，而且能够生成可靠答案的系统。

为什么生成式人工智能不可靠

生成式人工智能通过分析大量数据中的模式来工作。这就是它预测下一个单词或图像的方式。它就像一个高级的自动完成工具，非常灵活，但它实际上并不“了解”任何东西。它只是在玩概率。这种对概率的依赖可以使其变得不可预测。生成式人工智能并不总是选择最可能的选项。相反，它根据学习到的模式从一系列可能性中选择。这一随机性可以使其变得创造性，但也意味着相同的输入可以导致不同的输出。在需要可靠答案的严肃情况下，这种不一致性会成为一个问题。

生成式人工智能不理解事实。它模仿模式，这就是为什么它有时会编造事实并将其呈现为真实的原因。这一人工智能的倾向通常被称为 幻觉。例如，人工智能可能会发明一句名人的名言或创建一个不存在的引用。这在需要创建新内容时很有用，但在人工智能被用于提供医疗、法律或财务建议时，可能会成为一个严重的问题。它可以误导人们相信不真实的信息。

更糟糕的是，当人工智能犯错时，它不会解释自己。没有办法检查为什么它给出了某个答案或如何纠正它。它基本上是一个黑盒子，隐藏了其推理在一堆数学权重和概率中的混乱。这在询问简单的推荐或随意帮助时可能是可以的，但当人工智能的决定开始影响医疗保健、工作或财务等事情时，这就更加令人担忧。如果人工智能建议一种治疗方法或做出招聘决定，不知道为什么它选择了那个答案就很难相信。

在其核心，生成式人工智能是一个模式匹配器。它不推理或思考。它通过模仿训练数据生成响应。这使它听起来像人类，但也使它变得脆弱。输入的微小变化可能会导致巨大的错误。人工智能的统计基础依赖于模式和概率，这使它本质上是随机的。这可能会导致高度自信的预测，即使这些预测是错误的。在法律建议或医疗建议等高风险领域，这种不可预测性和缺乏可靠性带来严重的风险。

神经符号人工智能如何提高可靠性

神经符号人工智能 可以解决生成式人工智能的一些可靠性挑战。它结合了两种优势：可以识别模式的神经网络和使用逻辑推理的符号人工智能。神经网络擅长处理复杂的数据，如文本或图像。符号人工智能使用规则检查和组织这些信息。这一结合可以创建不仅更智能，而且更可靠的系统。

通过使用 符号人工智能，我们可以为生成式人工智能添加一个推理层，验证生成的信息是否与可靠的来源或规则相符。这减少了人工智能幻觉的风险。例如，当人工智能提供历史事实时，神经网络分析数据以找到模式，而符号人工智能确保输出是准确的和逻辑一致的。同样的原理也可以应用于医疗保健。人工智能工具可能使用神经网络处理患者数据，但符号人工智能确保其建议符合既定的医疗指南。这一步确保结果准确可靠。

神经符号人工智能还可以为生成式人工智能带来透明度。当系统推理数据时，它会显示如何得出答案。例如，在法律或金融领域，人工智能可以指出它用来生成建议的具体法律或原则。这一透明度建立了信任，因为用户可以看到决策背后的逻辑，并对人工智能的可靠性更加自信。

它还带来了一致性。通过使用规则来指导决策，神经符号人工智能确保即使输入相似，响应也保持一致。这在金融规划等领域至关重要，稳定性至关重要。逻辑推理层保持人工智能的输出稳定，基于坚实的原则，减少不可预测性。

神经符号生成式人工智能的创造力与逻辑思维的结合使其变得更智能、更安全。这不仅仅是关于生成响应，而是关于生成可靠的响应。随着人工智能在医疗保健、法律和其他关键领域发挥着越来越重要的作用，像神经符号人工智能这样的工具提供了一条前进的道路。它们带来了真正重要的可靠性和信任，特别是在决策具有现实后果的情况下。

案例研究：GraphRAG

GraphRAG （图检索增强生成）展示了如何将生成式人工智能和神经符号人工智能的优势结合起来。生成式人工智能，如大型语言模型（LLM），可以创建令人印象深刻的内容，但它经常难以保持准确性或逻辑一致性。

GraphRAG 通过将知识图（一种符号人工智能方法）与 LLM 结合来解决这个问题。知识图将信息组织成节点，使得跟踪不同事实之间的连接变得更容易。这一结构化方法有助于人工智能保持扎根于可靠的数据中，同时仍然生成创造性的响应。

当您向 GraphRAG 提出问题时，它不仅仅依赖于模式。它会将答案与图中的可靠信息进行交叉核对。这一步确保逻辑和准确的响应，减少了传统生成式人工智能中常见的错误或“幻觉”。

整合神经符号人工智能和生成式人工智能的挑战

然而，将神经符号人工智能与生成式人工智能结合起来并非易事。这些两种方法以不同的方式工作。神经网络擅长处理复杂、无结构的数据，如图像或文本。符号人工智能则专注于应用规则和逻辑。将这两者合并需要在创造力和准确性之间取得平衡，这并不总是容易实现。生成式人工智能的全部内容都是关于产生新的、多样化的结果，而符号人工智能则保持事物在逻辑的基础上。找到一种方法将两者结合起来而不损害性能是一项棘手的任务。

未来方向

展望未来，改进神经符号人工智能与生成模型合作的方法具有很大的潜力。一个令人兴奋的可能性是创建可以在两种方法之间切换的混合系统，具体取决于需要什么。对于需要准确性和可靠性的任务，例如医疗保健或法律，系统可以更多地依赖符号推理。当需要创造力时，它可以切换到生成式人工智能。还有工作正在进行，以使这些系统更容易理解。提高我们跟踪其推理的能力将有助于建立信任和信心。随着人工智能的不断发展，神经符号人工智能可能会使系统变得更智能、更可靠，确保它们不仅创造性，而且值得信赖。

结论

生成式人工智能很强大，但其不可预测性和缺乏理解使其在医疗保健、法律和金融等高风险领域不可靠。神经符号人工智能可能是解决方案。通过将神经网络与符号逻辑相结合，它增加了推理、一致性和透明度，减少了错误并增加了信任。这一方法不仅使人工智能变得更智能，而且确保其决策是可靠的。随着人工智能在关键领域发挥着越来越重要的作用，神经符号人工智能提供了一条前进的道路——一条我们可以依靠人工智能提供的答案的道路，特别是在涉及生命和生计时。