人工智能的显著进步主要是由深度神经网络所推动，然而不可持续的计算轨迹、有限的鲁棒性和缺乏解释性的问题要求开发下一代人工智能系统。神经符号人工智能 (NSAI) 作为一种有潜力的范式，将神经、符号和概率方法融合在一起，提高可解释性、鲁棒性和可信度，并能够从较少的数据中进行学习。最近的 NSAI 系统在具有推理和认知能力的协作人工智能场景中展示了巨大的潜力。在本文中，我们对 NSAI 的最新进展进行了系统综述，并分析了 NSAI 模型的性能特征和计算操作符。此外，我们还从系统和架构的角度讨论了 NSAI 面临的挑战和潜在的未来方向。

Jan, 2024

本文探讨了神经符号计算技术中深度学习和知识表示应该如何有机结合，通过 20 年来的相关研究结果，为下一个 AI 系统的关键性成分做出探索，以神经符号系统的视角提出 AI 技术应该在信任、安全、可解释性和问责制方面有所提升和解决的方向和挑战。

Dec, 2020

通过研究关于 Neuro-Symbolic 人工智能（NeSy）在自然语言处理中的应用，发现将逻辑编译到神经网络中的系统能够实现最佳的 NeSy 目标，呼吁更加系统化的方法和适当的基准测试用于理解该领域的发展。

Feb, 2022

本文对神经符号融合领域进行了全面调查，并根据其结构和能力进行了新的分类。该领域近期在处理连接主义系统（也称为人工神经网络）中的符号知识方面取得了重大进展，为人工智能提供了各种技术。

Nov, 2005

人工智能的快速发展，特别是通过深度神经网络，已经在视觉和文本处理等领域取得了显著进展。但是，实现人类类似的推理和可解释的人工智能系统仍然面临重大挑战。神经符号学范式将神经网络的深度学习能力与符号系统的推理能力结合起来，提供了开发更透明和可理解的人工智能系统的有希望途径。本文探讨了基于知识图谱的神经符号一体化的最新进展，阐明了知识图谱在三个关键类别中支撑着这种一体化：通过引入符号知识来增强神经网络的推理和可解释性（Symbol for Neural），通过神经网络方法来提高符号系统的完整性和准确性（Neural for Symbol），以及促进两者在混合神经符号一体化中的应用。本文强调了当前的趋势，并提出了神经符号人工智能领域未来研究的方向。

May, 2024

这篇论文调查了在图结构上执行神经符号推理任务的广泛方法，并提出了一个新的分类法来比较这些方法，包括基于逻辑推理嵌入方法、施加逻辑约束的嵌入方法和规则学习方法。此外，还提供了一个表格概述这些方法。

Feb, 2023

该论文调查了近年来神经符号 AI 领域的研究论文，对提出的模型及应用进行了分类和比较。这些模型结合了符号处理和神经网络，旨在通过学习数据分布，基于先前和学习的知识进行推理，并在其中进行共生使用，以实现人工智能通用。

May, 2023

神经符号人工智能（AI）是一个新兴而快速发展的领域，它结合了（深度）神经网络的子符号优势和知识图中的显式符号知识，以提高 AI 系统的可解释性和安全性。该方法解决了当前生成系统的一个关键批评，即其无法生成人类可理解的解释并确保安全行为，尤其在具有未知未知事物的情况下（例如，网络安全和隐私）。神经网络和符号知识图的集成使得 AI 系统能够以专家可理解的方式进行推理、学习和概括，该文章描述了在网络安全和隐私领域应用神经符号 AI 的益处。

Jul, 2023

本论文提出了一种基于神经符号学的混合人工智能方法，以结合数据驱动和知识驱动的优点，并将其应用于两个案例中达到可解释性的同时实现了与最先进技术相当的性能。

Mar, 2020

本文综述了神经符号计算作为一种将机器学习和推理集成在一起的原则方法，并通过笔者的主要特点，如神经学习与符号知识表达和推理的原理集成，证明了其作为一个可解释的 AI 系统的构建方法的有效性。神经符号计算为我们提供了关于越来越显著的可解释性和负责任的 AI 系统的重要见解。

May, 2019