综述：神经符号人工智能在鲁棒性、不确定性量化与可干预性方面的全面综述

《ARABIAN JOURNAL FOR SCIENCE AND ENGINEERING》：A Comprehensive Review of Neuro-symbolic AI for Robustness, Uncertainty Quantification, and Intervenability

这篇综述系统阐述了神经符号人工智能（Neuro-symbolic AI）如何通过融合神经网络的学习能力与符号AI的逻辑推理优势，构建可信人工智能（Trustworthy AI）系统。文章围绕鲁棒性（Robustness）、不确定性量化（Uncertainty Quantification, UQ）和可干预性（Intervenability）三大支柱，深入剖析了神经符号AI在医疗健康、自动驾驶、金融等高风险领域的应用潜力，为研究者提供了结构化理论框架与实践路径。

　　

背景与基础

神经符号人工智能代表了两种历史上截然不同的人工智能范式的融合：数据驱动的神经网络归纳学习与基于规则的符号演绎推理。神经网络模型利用大规模数据通过反向传播学习分布式表示（如特征向量），在图像识别、自然语言理解和语音处理等感知任务中表现出色。符号AI则专注于操作符号、构建知识图谱和应用逻辑推理规则，以得出可解释的结果。神经符号AI的目标是统一这两种范式，从而利用它们的互补优势。神经网络的“归纳学习”能力擅长从非结构化或嘈杂数据中发现潜在模式并推广到新实例，而符号AI通过显式知识表示实现可解释性、基于规则的推理和通过逻辑推理系统扩展到新任务。

神经符号AI的分类

多位研究者提出了对神经符号AI系统进行分类的框架。巴德尔和希茨勒的多维分类框架沿着三个主轴组织现有方法：相互关系、语言和使用。每个轴被细分为几个独立的维度，允许对系统进行细粒度区分。亨利·考茨确定了六种不同类型的神经符号架构，每种都由神经和符号模块的交互方式定义。于的分类主要基于符号组件和神经组件的集成模式，产生三种核心架构：学习用于推理、推理用于学习以及学习-推理。

鲁棒性

鲁棒性指AI模型在面临各种意外条件时保持稳定可靠性能的能力。其概念超越了训练数据上的准确性，涵盖了模型在各种现实场景中有效且一致泛化的能力。鲁棒性可沿多个正交轴进行审视：局部鲁棒性询问围绕单个数据点的微小扰动是否保持预测标签不变，而全局鲁棒性将此保证扩展到整个输入流形。对抗性鲁棒性关注人为精心设计的、旨在诱导错误分类的最坏情况扰动，而非对抗性鲁棒性则评估对随机噪声源的弹性。语义鲁棒性考虑更高层次、保留结构的变化，点态鲁棒性隔离模型对离散、孤立改变的敏感性。概率或随机鲁棒性以期望值表述问题，询问模型在训练分布附近的一系列概率分布下风险是否保持有界。

神经符号AI通过注入知识和约束、逻辑推理用于验证和修正、符号抽象用于泛化以及可解释性作为鲁棒性工具来增强鲁棒性。符号约束可以规范神经网络的学习过程，防止其收敛到违反既定领域知识或依赖训练数据中虚假相关的解决方案。预定义规则可用于确保系统输出在逻辑上连贯且与领域已知约束一致。符号推理器可以检查神经网络做出的预测是否与符号知识库一致或满足特定逻辑约束。在符号级别上进行推理可以显著增强系统对微小输入扰动的鲁棒性。符号组件（如知识库和逻辑推理步骤）通常是固有可解释或可说明的，这种透明度为理解和提高鲁棒性提供了显著优势。

不确定性量化

不确定性量化（UQ）是指提供模型对其预测或生成结果置信度测量的过程。不确定性源于多个来源，包括数据固有的随机性或噪声、模型架构和参数选择的局限性以及学习过程中做出的归纳假设。最常见和广泛接受的分类法区分了两种基本类型的不确定性：偶然性不确定性和认知性不确定性。

偶然性不确定性指数据生成过程本身固有的随机性、随机性或噪声。这种不确定性代表了被建模系统内在的变异性，即使有无限量的数据或完美模型也无法减少。认知性不确定性源于模型自身的局限性或对底层数据生成过程知识的缺乏。它反映了由于有限数据或不完美模型规范导致模型不知道什么。通过获取更多多样化和具有代表性的数据、改进模型架构、改进训练过程或获得关于系统的更好知识，这种不确定性原则上可以减少。

神经符号技术通过为符号推理分配置信度度量、对概率预测强制执行逻辑约束以及集成专家知识来指导模糊情境下的学习，从而应对这些挑战。概率逻辑框架（如马尔可夫逻辑网络和概率软逻辑）允许逻辑语句的真值不确定。神经模糊系统将模糊规则库嵌入神经网络架构中。贝叶斯方法为量化不确定性（尤其是认知不确定性）提供了原则性框架。神经符号AI可以通过几种方式将贝叶斯推理与符号结构合并。另一种神经符号研究将逻辑知识注入深度学习模型的训练和架构中，以在不确定性下指导它们。

可干预性

可干预性是指主动修改或与模型内部机制或表示交互以可控和可预测的方式影响其输出的能力。这种能力超越了被动观察，转向主动操作，为人机交互和模型优化提供了强大手段。神经符号系统通过构建可解释组件作为用户交互接口来实现可干预性。

基于概念的干预允许用户在基于概念的模型中纠正模型对中间概念的解释。规则和约束注入使专家能够在模型需要调整或限制时添加或修改符号规则。神经符号AI还支持迭代式人机协同优化。这些方法将解释界面视为双向通道：模型不仅解释自身，人类还可以通过该界面进行反馈以改进模型。

逻辑、概率与学习的融合

神经符号AI研究的一个核心主题是如何将形式逻辑、概率推理和深度学习无缝集成到统一架构中。每个范式都提供独特的优势：形式逻辑提供精确性和证明的可能性，概率模型处理不确定性和噪声，神经网络擅长从原始数据中学习。

使符号推理可微分从而与神经网络训练兼容是一个活跃的研究方向。神经符号AI中的基础设计辩论涉及神经和符号组件的架构集成，特别是追求统一表示还是模块化组合。大规模知识图使用符号表示并通常包含逻辑规则或约束。将形式逻辑与可学习嵌入相结合允许模型在逻辑约束下以一定确定性填充知识图中的空白。概率编程语言允许建模者编写具有符号结构的概率生成模型。趋势是将神经网络集成作为概率程序中的组件。

现实世界应用

神经符号AI在机器人技术中通过将子符号感知与高层次符号推理桥接，处理复杂的现实世界任务。在问答领域，神经符号方法通过集成符号推理框架与深度学习架构，实现更准确的查询解析。在医学领域，神经符号AI通过结合符号系统的逻辑严谨性与神经网络的模式识别能力，转变临床决策。在军事领域，神经符号AI在自主系统、目标识别、预测性维护、战术决策和资源管理等方面增强关键领域。在计算机视觉中，神经符号AI桥接低级感知任务与高级认知推理，使AI系统能够以更类人的方式理解和推理视觉场景。在程序合成与优化中，神经符号AI通过融合神经网络与符号推理，促进强大、可解释和高效的系统。

挑战与机遇

尽管取得了显著进展，但在当前研究中仍然存在空白和未解决的问题，这些定义了神经符号AI的未来，特别是在鲁棒性、不确定性和可干预性方面。基准测试和评估缺乏标准化基准来评估神经符号系统的多层面目标。可扩展性和实时性能在机器人技术、自动驾驶汽车和远程医疗等领域至关重要，这些领域的决策必须在延迟约束下做出。动态和非单调推理要求系统处理先前未见的谓词或动态变化的规则。信任、公平和伦理要求神经符号系统支持程序公平性和民主问责制。用户交互和接受度需要研究如何呈现解释以最大化用户理解和信任。边缘部署约束要求开发模块化、自适应的神经符号架构，以平衡符号表达性、神经学习能力和资源效率。

结论

神经符号AI代表了一种有前景的混合范式，结合了神经网络的学习能力与符号推理的逻辑严谨性和透明度。本综述通过架构创新、应用和新兴研究框架，系统探讨了其在解决三个关键维度——鲁棒性、不确定性量化和可干预性——方面的作用。通过桥接感知和推理，神经符号系统为纯粹统计模型在高风险领域（如医疗健康、网络安全和自治系统）中的局限性提供了引人注目的解决方案。

为了推进神经符号AI的实际部署和研究成熟度，几个具体的后续步骤至关重要。首先，社区应优先开发可扩展的神经符号基准和数据集，以捕捉现实世界的复杂性。其次，实验应侧重于将符号推理模块与基础模型集成，以测试符号先验如何更可靠地指导大规模推理。第三，研究应强调为机器人和物联网环境开发实时神经符号控制系统。第四，从工程角度来看，应扩展工具链和框架以支持模块化部署、不确定性跟踪和人在环路的干预。

评估神经符号系统中用户信任、透明度和伦理一致性的跨学科研究对于弥合算法设计与最终用户接受度之间的差距至关重要。总体而言，该领域必须向不仅准确和可解释，而且可扩展、可认证且与领域约束一致的系统发展。通过专注于这些有针对性的方向，神经符号AI社区可以加速从实验原型到有影响力的现实世界AI系统的过渡。