[论文解读] A Deep Reinforcement Learning based Approach to Learning Transferable Proof Guidance Strategies.
TRAIL 是一种深度强化学习系统，通过使用子句和推理动作表示证明器状态，并采用新型注意力机制建模子句间交互，学习一阶逻辑定理证明的可迁移证明指导策略。其性能与基于启发式的证明器相当，同时在不同词汇的领域间具有良好的泛化能力。
Traditional first-order logic (FOL) reasoning systems usually rely on manual heuristics for proof guidance. We propose TRAIL: a system that learns to perform proof guidance using reinforcement learning. A key design principle of our system is that it is general enough to allow transfer to problems in different domains that do not share the same vocabulary of the training set. To do so, we developed a novel representation of the internal state of a prover in terms of clauses and inference actions. We also propose a novel neural-based attention mechanism to learn interactions between clauses. We demonstrate that this approach enables the system to generalize from training to test data across domains with different vocabularies, suggesting that the neural architecture in TRAIL is well suited for representing and processing of logical formalisms. We also show that TRAIL's learned strategies provide a comparable performance to an established heuristics-based theorem prover.
研究动机与目标
- 开发一种适用于不同词汇领域的一阶逻辑证明指导系统。
- 用学习到的、数据驱动的策略替代一阶逻辑推理中的手工启发式规则。
- 设计一种能够有效表示和处理逻辑形式化的神经架构。
- 实现从训练到未见领域（具有不同词汇）的证明策略可迁移性。
- 在性能上与成熟的基于启发式的定理证明器相当。
提出的方法
- TRAIL 使用子句和推理动作作为神经网络的输入，表示证明器的内部状态。
- 采用新型神经注意力机制，建模逻辑子句之间的交互。
- 系统使用深度强化学习训练策略，根据状态表示选择推理动作。
- 该架构设计具有通用性，可应用于与训练数据词汇不同的领域。
- 通过强化学习进行策略训练，优化目标为成功完成证明。
- 该方法将策略学习与特定领域的词汇解耦，支持跨领域迁移。
实验结果
研究问题
- RQ1基于强化学习的系统能否学习在不同词汇领域间泛化的证明指导策略？
- RQ2所学习的策略与传统基于启发式的证明器相比性能如何？
- RQ3神经架构能否有效建模证明情境中逻辑子句之间的交互？
- RQ4注意力机制在原始子句表示之上能多大程度上提升推理能力？
- RQ5在训练期间未见过的领域上测试时，系统是否仍能保持性能？
主要发现
- TRAIL 能够有效泛化到训练集中未出现过的、词汇不同的测试领域，证明了所学策略的可迁移性。
- 该系统实现了与成熟基于启发式的定理证明器相当的证明性能。
- 注意力机制实现了对子句交互的有效建模，促进了在多样化逻辑形式化中的稳健推理。
- 神经架构成功表示并处理了逻辑形式化，支持在不同领域间进行迁移学习。
- 该方法减少了对手工设计启发式规则的依赖，同时保持了具有竞争力的性能。
- 结果表明，所学策略不依赖于特定词汇，支持广泛适用性。
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