利用神經符號概念進行學習、推理與規劃－毛嘉遠（麻省理工學院）｜大学讲座，艾倫學校

艾倫學校座談會系列標題：使用神經符號概念進行學習、推理和規劃演講者：毛家元（麻省理工學院）日期：2025 年 4 月 14 日摘要：我的目標是構建能夠不斷學習、推理和規劃的完整智能代理：回答查詢、推斷人類意圖並回答跨越數小時到數天的長期計劃。在本次演講中，我將描述一個基於神經符號概念的通用學習和推理框架。神經符號概念受到認知科學理論和研究的啟發，作為物理世界的組合抽象，代表物體的屬性、關係和動作。這些概念可以以靈活、新穎的方式組合重用。從技術上講，每個神經符號概念都表示為符號程式的組合，符號程式定義了概念的結構組合方式（類似於人類語言中單字組成句子的方式）和模組化神經網絡，模組化神經網路將概念名稱建立在感官輸入和代理動作的基礎上。我表明，利用神經符號概念的系統表現出卓越的數據效率，使代理能夠更快地推理和規劃，並在新情況和新目標中實現強大的泛化。這體現在 2D、3D、運動和視訊資料的視覺推理中，以及跨虛擬代理和現實世界機器人操作的各種決策任務中。個人簡介： 毛嘉遠是一位博士。麻省理工學院的學生，由 Josh Tenenbaum 教授和 Leslie Kaelbling 教授指導。她的研究計劃是製造能夠不斷從經驗中學習概念（例如屬性、關係、規則和技能）並將其應用於物理世界的推理和規劃的機器。她的研究主題包括視覺推理、機器人操作、場景和活動理解以及語言習得。她被評為 EECS（2024 年）和生成式人工智慧（2024 年）領域的新星。她的研究獲得了 CogSci 2024、SoCal NLP 2024 和 CoRL 2024 語言與機器人學習研討會的最佳論文獎，以及 ACL 2019 的最佳論文提名。

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