Когнитивные взаимодействия для нейро-символического ИИ

Несмотря на недавние прорывы в области больших языковых моделей (БЯМ), современные системы ИИ остаются ограниченными в своей способности взаимодействовать с знаниями таким образом, который соответствует человеческому познанию. Хотя БЯМ превосходно справляются с синтаксической и контекстуальной обработкой, они часто не справляются с семантической интерпретацией, концептуальной ассоциацией и рассуждениями, ориентированными на память. Этот разрыв подчеркивает необходимость в слоях когнитивного взаимодействия, которые служат интерфейсами между человеком и ИИ, интегрируя структурированные знания с когнитивными стратегиями кодирования для поддержки интуитивного, интерпретируемого и эффективного с точки зрения памяти обучения. Эта статья представляет концептуальную и технологическую основу для слоев когнитивного взаимодействия, которые функционируют как посредники между системами ИИ и пользователями. Встраивая механизмы, такие как семантические подсказки, ассоциативные представления, визуальные метафоры и структурированные схемы, эти слои обеспечивают более согласованное с человеком взаимодействие и передачу знаний. Мы обсуждаем теоретические основы когнитивной опоры и нейросимволического рассуждения, предоставляем математическую формулировку функций когнитивного кодирования и извлечения, а также сравниваем существующие когнитивные архитектуры с предложенным подходом. Эта основа открывает новые пути для взаимодействия человека и ИИ, преобразуя статические представления знаний в когнитивно обогащенные среды, которые поддерживают образование, приобретение навыков и интерпретируемость в интеллектуальных системах.