“Inteligência Artificial Neuro-Simbólica: Integração entre Lógica Simbólica e Redes Neurais”

Humberto Emílio Massareto

Inteligência Artificial Neuro-Simbólica: O Futuro das IAs Conexão de Lógica e Aprendizado Profundo

Como a Integração de Métodos Simbólicos e Estatísticos Está Redefinindo o Mercado, Transformando Hábitos e Incentivando a Criatividade na Era da Inteligência Artificial

Uma análise do artigo escrito por Jonathan Feldstein, Paulius Dilkas, Vaishak Belle e Efthymia Tsamoura, que aborda o campo emergente da Inteligência Artificial Neuro-Simbólica (Neuro-Symbolic AI), buscando explorar a integração de técnicas simbólicas, como o raciocínio lógico, com métodos estatísticos baseados em redes neurais profundas. Essa integração, que já vem sendo buscada há muito tempo na pesquisa em inteligência artificial, visa unir as forças dos métodos simbólicos e conexionistas para desenvolver sistemas mais eficientes e que superem as limitações de cada abordagem individual.

O foco da IA Neuro-Simbólica é fornecer um meio de aprimorar a capacidade dos modelos de IA em lidar com tarefas complexas que exigem tanto aprendizado automático quanto raciocínio explícito, promovendo uma flexibilidade superior e aproximando-se mais do comportamento humano.

Esta análise representa uma síntese dos principais pontos do artigo, proporcionando uma visão abrangente dos conceitos e das contribuições da IA neuro-simbólica para o desenvolvimento de sistemas híbridos de inteligência artificial. Incluí minhas percepções sobre os eventuais impactos que poderão afetar diretamente o mercado, os hábitos das pessoas e a criatividade na era da inteligência artificial.

1. Motivação e Contextualização

No artigo, a proposta de unir abordagens simbólicas e conexionistas é discutida, destacando sua relevância especial devido aos avanços recentes em aprendizado profundo, que demonstram sua eficácia em tarefas de reconhecimento de padrões (por exemplo, visão computacional e processamento de linguagem natural). Entretanto, são discutidas as limitações inerentes dessas redes, o que justifica a necessidade de integração com métodos simbólicos para ampliar suas capacidades e gerar soluções mais próximas das exigências do mundo real e do mercado.

Entre essas limitações, destacam-se as seguintes:

• Raciocínio Estruturado: As redes neurais profundas não lidam bem com raciocínios hierárquicos ou compostos, nem diferenciam causalidade de correlação. Falta-lhes uma estrutura explícita para capturar relações entre objetos e para raciocinar sobre essas relações de maneira transparente. Essa deficiência torna problemático o uso das redes para tarefas que requerem lógica complexa e múltiplos níveis de abstração. Por outro lado, métodos simbólicos são capazes de raciocinar de maneira lógica e dedutiva, permitindo a estruturação do conhecimento em formas diretamente interpretáveis. Isso tem grandes implicações para setores que necessitam de tomada de decisão explicável, como o setor financeiro, saúde e jurídico.
• Necessidade de Dados: A robustez dos modelos de aprendizado profundo está fortemente associada à quantidade de dados disponíveis. Em situações em que os dados são escassos, a eficácia das redes neurais diminui significativamente. A dependência de grandes quantidades de dados rotulados pode ser mitigada através da inclusão de conhecimento simbólico, permitindo inferências baseadas em regras pré-existentes e reduzindo a necessidade de dados. A integração simbólica promove o uso de exemplos específicos e direcionados, possibilitando a economia de tempo e recursos, o que se traduz em menores custos e maior velocidade de adaptação às mudanças do mercado.
• Integração de Conhecimento: Outra limitação discutida refere-se à dificuldade das redes neurais em integrar conhecimento pré-existente, como o conhecimento especializado ou senso comum, fundamental para um raciocínio eficiente. O conhecimento simbólico, expresso em regras lógicas, possibilita que os sistemas aprendam e generalizem a partir de informações validadas, algo que as redes neurais sozinhas não conseguem realizar eficientemente. Isso é especialmente relevante em contextos onde se busca reduzir riscos, como na condução autônoma e na saúde, pois permite que as máquinas se beneficiem diretamente do conhecimento acumulado ao longo dos anos por especialistas humanos.
• Explicabilidade e Garantias: Modelos neurais são muitas vezes considerados sistemas opacos, o que dificulta a interpretação das decisões tomadas, gerando desafios para a ética, segurança e transparência. Em aplicações críticas, como na área médica ou na condução autônoma, a ausência de garantias sobre os resultados é problemática. A integração com técnicas simbólicas pode proporcionar maior transparência e rastreabilidade das decisões, permitindo a criação de sistemas que fornecem justificativas detalhadas sobre suas conclusões, essenciais para confiança e adoção no mercado. Em termos práticos, isso se traduz em maior aceitação por parte de reguladores e consumidores, abrindo portas para novas aplicações que hoje são limitadas pela falta de confiança nos sistemas de IA.

Em contrapartida, os modelos lógicos oferecem vantagens evidentes em termos de raciocínio estruturado e representações simbólicas, sendo particularmente eficazes em capturar relações, causalidade e proporcionar explicações lógicas. Contudo, também enfrentam limitações, especialmente em termos de escalabilidade, já que a complexidade computacional cresce exponencialmente com o aumento do conjunto de proposições.

2. Conceitos-Chave e Contribuições do Documento

No artigo, é feita uma revisão dos principais conceitos e frameworks que combinam técnicas simbólicas e redes neurais profundas, categorizando-os em arquiteturas compostas e monolíticas. Essa distinção estrutural é crucial para compreender como diferentes abordagens lidam com as fraquezas dos métodos puramente simbólicos ou conexionistas, tirando proveito do melhor de cada um.

• Arquiteturas Compostas: Nessas arquiteturas, as componentes simbólicas e neurais permanecem separadas, interagindo em momentos estratégicos. Por exemplo, uma rede neural pode gerar predições que são posteriormente validadas por um sistema lógico, que atua como um módulo de pós-processamento. Esse tipo de arquitetura é particularmente útil em sistemas que requerem um raciocínio transparente, como em análises de risco financeiro ou em apoio à decisão clínica. As arquiteturas compostas podem oferecer soluções mais flexíveis para setores que necessitam de uma abordagem híbrida e transparente, especialmente onde decisões críticas são tomadas com base em dados.
• Arquiteturas Monolíticas: Estas visam integrar o raciocínio simbólico diretamente na estrutura das redes neurais. Isso é feito através dos chamados fios lógicos (logically wired), integrando construtos simbólicos nos próprios neurônios ou conexões sinápticas. Com isso, o sistema aprende a aplicar regras lógicas diretamente durante o processo de treinamento. Tal abordagem tem sido buscada para criar sistemas que possam generalizar de forma semelhante ao comportamento humano, usando conhecimento simbólico para raciocínios abstratos e adaptáveis. A aplicação dessas arquiteturas pode trazer grandes avanços para o desenvolvimento de sistemas inteligentes que interajam de forma mais natural com seres humanos, impactando diretamente os hábitos e experiências dos usuários.

O mapeamento apresentado no artigo divide o campo da IA neuro-simbólica com base nos mecanismos de supervisão, nos métodos de inferência, e nos tipos de integração simbólica. Isso serve de guia para engenheiros que desejam integrar modelos lógicos em redes neurais e para pesquisadores que buscam entender as diferenças entre as várias abordagens existentes.

Diagramas e Estrutura de Frameworks

O artigo inclui diagramas que ajudam a visualizar a classificação das abordagens neuro-simbólicas, destacando como os componentes simbólicos e neurais se conectam e quais são suas propriedades lógicas e inferenciais. A Figura 1 proporciona uma visão clara das relações entre diferentes frameworks, facilitando a escolha da abordagem mais adequada para cada problema ou aplicação. Essa visão contribui para a criatividade na construção de novas soluções, incentivando o pensamento inovador sobre a combinação de métodos para abordar desafios específicos de forma eficaz.

3. Conceitos Detalhados de Modelos e Técnicas

O documento mergulha em frameworks de integração que visam proporcionar uma ponte eficiente entre os paradigmas simbólico e conexionista, promovendo a adoção prática de técnicas híbridas. Entre os modelos discutidos, destacam-se:

Aprendizado Relacional Estatístico (SRL)

O SRL visa combinar modelos probabilísticos e lógicos para integrar raciocínio simbólico e a capacidade de lidar com incertezas. Exemplos incluem:

• Markov Logic Networks (MLNs): Utilizam lógica de primeira ordem para definir regras e atribuir pesos probabilísticos. Essa técnica é amplamente utilizada em situações onde há relações probabilísticas entre os elementos, como diagnósticos médicos. Isso torna os MLNs uma ferramenta poderosa para aplicações que precisam ser flexíveis e lidar com dados incertos, mas também explicáveis.
• Probabilistic Soft Logic (PSL): Representa incertezas utilizando valores contínuos no intervalo [0, 1], proporcionando flexibilidade ao capturar fenômenos com níveis parciais de confiança, como comportamentos em redes sociais. Isso pode ter impactos importantes no marketing digital, onde compreender e antecipar o comportamento de usuários se torna cada vez mais crucial para o sucesso das campanhas.

Contagem Ponderada de Modelos (Weighted Model Counting – WMC)

O WMC é discutido como uma extensão da contagem de modelos para calcular probabilidades associadas às proposições lógicas. São introduzidas variantes, como:

• WFOMC (Weighted First-Order Model Counting) e WMI (Weighted Model Integration), que permitem generalizar o WMC para lógica de primeira ordem e variáveis contínuas, respectivamente, aplicáveis em domínios como robótica e veículos autônomos. A contagem ponderada permite que decisões complexas sejam tomadas com base em diferentes variáveis e situações, trazendo um novo nível de eficiência para ambientes onde decisões em tempo real são críticas.

Programação Lógica Probabilística (PLP)

A PLP combina lógica e probabilidade, permitindo inferir a probabilidade de um fato ser verdadeiro dado um conjunto de regras e fatos observados. Esta técnica é particularmente útil em diagnósticos médicos e apoio à decisão em cenários com incertezas. O uso da PLP pode ser estendido para uma ampla gama de aplicações, incluindo sistemas de apoio à tomada de decisão em grandes organizações, onde a complexidade dos dados exige abordagens inovadoras e explicáveis.

4. Contribuições Principais e Discussões

O artigo foca em cinco contribuições principais:

1. Introdução ao SRL: Uma introdução aprofundada ao aprendizado relacional estatístico, mostrando como ele conecta lógica proposicional e redes de fatores paramétricas.
2. Mapeamento do Campo da IA Neuro-Simbólica: Um mapa abrangente que diferencia frameworks compostos e monolíticos, abordando questões como explicabilidade e satisfação de restrições.
3. Manual para Extensão de Modelos: Um guia prático para engenheiros que buscam incorporar componentes simbólicos em seus modelos de aprendizado profundo, o que pode acelerar a implementação de soluções de IA no mercado.
4. Relato Abrangente dos Conceitos Neuro-Simbólicos: Uma visão completa do campo neuro-simbólico, posicionando técnicas como regularização para combater problemas de sobreajuste. Isso é essencial para a criação de modelos que possam se adaptar às exigências dinâmicas do mercado.
5. Discussão sobre Desideratos e Realizações: Discussão das expectativas e realizações em termos de raciocínio complexo, integração de conhecimento e explicabilidade. Esse debate é fundamental para moldar o futuro da IA, guiando novas pesquisas para suprir as demandas do mercado e dos consumidores por soluções mais inteligentes e confiáveis.

5. Perspectivas Futuras e Problemas em Aberto

Embora promissora, a integração simbólico-neural enfrenta desafios como complexidade computacional e baixa adoção por praticantes de Machine Learning devido à necessidade de conhecimento especializado. Também são necessários métodos padronizados de interpretação que garantam a clareza dos resultados para os usuários finais. Superar esses desafios terá um impacto direto em como as soluções de IA serão aceitas e integradas aos hábitos diários das pessoas, facilitando o uso da IA em diversas áreas da vida cotidiana.

Conclusão

O artigo “A Handbook on Augmenting Deep Learning Through Symbolic Reasoning” representa uma tentativa ambiciosa de organizar e mapear o campo da IA neuro-simbólica. A integração simbólica-estatística é vista como uma abordagem promissora para superar limitações dos métodos de IA existentes, especialmente em termos de explicabilidade, eficiência de dados e robustez em situações de pouca informação. O trabalho fornece uma base sólida para que novos pesquisadores avancem na criação de arquiteturas capazes de integrar raciocínio lógico e aprendizado profundo, levando a uma próxima geração de sistemas de IA mais inteligentes, criativos e confiáveis, capazes de transformar mercados, moldar hábitos e criar novas oportunidades de inovação e criatividade.

REFERÊNCIA:
FELDSTEIN, Jonathan; DILKAS, Paulius; BELLE, Vaishak; TSAMOURA, Efthymia. A Handbook on Augmenting Deep Learning Through Symbolic Reasoning. Disponível em: https://arxiv.org/pdf/2410.22077. Acesso em: 02 out. 2024.