L和R分别是什么？为什么要这样分？

L和R是人工智能中的两个重要概念:

L代表逻辑,即逻辑知识或规则。在人工智能中,L型知识常通过逻辑表达式、规则等形式表示,它可以精确描述某个领域的知识,并可以进行确定性的推理。但是L型知识往往难以捕捉领域中的不确定性和异常情况。

R代表综合知识或 congitive skills,它来源于人工神经网络、贝叶斯方法等Statistical Learning方法。R型知识通过大量数据来学习,可以很好描述不确定性和异常情况,但是其推理过程不是很透明,并且学习结果也依赖于具体的数据。

所以,将L和R分开考虑,是人工智能想要同时利用两种知识表达形式的 strengths的一种方法。一方面,L型知识可以用于描述精确、规范的知识,提供可解释的推理;另一方面,R型知识可以用于捕捉数据中的统计规律,表达不确定性,并对异常情况作出反应。

实际上,L和R往往可以相互补充。在许多任务中,会jointly使用L型规则和R型学习模型,来达到更好的表现。L提供基本框架和可解释性,R提供异常规律和不确定性学习。这样可以在一定程度上兼顾精确性与鲁棒性。这也就是所谓的混合推理(Hybrid reasoning)方法。

所以,总体来说,L和R的分离考虑,有利于人工智能系统同时利用两种表达形式各自的优势,通过将其 joint使用达到更好的推理和学习效果。这为人工智能系统设计提供了一种重要思路。