[论文解读] LYRICS: a General Interface Layer to Integrate AI and Deep Learning.

Giuseppe Marra, Francesco Giannini+2 more|arXiv (Cornell University)|Mar 18, 2019

Logic, Reasoning, and Knowledge参考文献 8被引用 5

一句话总结

LYRICS 是一个基于 TensorFlow 的框架，通过将一阶逻辑（FOL）背景知识转化为可微分的实值约束，实现了深度学习与符号推理的紧密集成。这使得在逻辑约束下能够进行端到端的神经网络训练，支持生成模型、逻辑推理、模型检验和监督学习的统一学习，且无需架构限制。

ABSTRACT

In spite of the amazing results obtained by deep learning in many applications, a real intelligent behavior of an agent acting in a complex environment is likely to require some kind of higher-level symbolic inference. Therefore, there is a clear need for the definition of a general and tight integration between low-level tasks, processing sensorial data that can be effectively elaborated using deep learning techniques, and the logic reasoning that allows humans to take decisions in complex environments. This paper presents LYRICS, a generic interface layer for AI, which is implemented in TersorFlow (TF). LYRICS provides an input language that allows to define arbitrary First Order Logic (FOL) background knowledge. The predicates and functions of the FOL knowledge can be bound to any TF computational graph, and the formulas are converted into a set of real-valued constraints, which participate to the overall optimization problem. This allows to learn the weights of the learners, under the constraints imposed by the prior knowledge. The framework is extremely general as it imposes no restrictions in terms of which models or knowledge can be integrated. In this paper, we show the generality of the approach showing some use cases of the presented language, including generative models, logic reasoning, model checking and supervised learning.

研究动机与目标

• 解决复杂环境中低层次深度学习与高层次符号推理之间的差距。
• 实现任意一阶逻辑知识与深度学习模型的无缝集成。
• 使逻辑约束能够直接影响神经网络训练过程中的优化流程。
• 提供一个通用接口层，对模型架构或知识表示方式无任何限制。

提出的方法

• 定义一种领域特定的输入语言，用于表达任意一阶逻辑（FOL）背景知识。
• 将 FOL 谓词和函数映射到 TensorFlow 中的计算图，实现可微分执行。
• 将 FOL 公式转化为参与整体优化目标的实值约束。
• 使用可微分逻辑编程，确保反向传播过程中梯度能通过逻辑约束流动。
• 通过将逻辑约束作为损失函数的一部分，支持在多种 AI 任务中集成。
• 实现端到端训练，使神经网络权重在符号约束下进行优化。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何在一个通用框架中，以可微分方式将符号逻辑与深度学习模型紧密集成？
• RQ2 FOL 约束是否能有效转化为实值优化约束，从而指导神经网络训练？
• RQ3 LYRICS 在多大程度上能够通过单一接口统一生成建模、监督学习和逻辑推理等多样化 AI 任务？
• RQ4 在复杂环境中，符号知识的集成在多大程度上提升了模型性能与泛化能力？
• RQ5 该框架在不同模型架构和知识表示方式下的可扩展性与灵活性如何？

主要发现

• LYRICS 通过将逻辑公式转化为可微分约束，成功实现了与深度学习模型的一阶逻辑知识集成。
• 该框架实现了端到端训练，使神经网络权重在无架构限制的符号约束下进行优化。
• 该方法支持多种 AI 工作负载，包括生成建模、逻辑推理、模型检验和监督学习。
• 通过 FOL 集成先验知识，提升了模型的一致性，并减少了对大规模标注数据集的依赖。
• 该框架在多个 AI 任务中表现出良好的泛化能力，表明符号推理可原生嵌入深度学习流水线。
• 使用可微分逻辑使得梯度能够通过逻辑约束传播，从而实现神经组件与符号组件的联合优化。