本研究探讨人类与系统之间的相互理解，提出神经符号人工智能（NeSy AI）结合符号知识与数据驱动学习模型，显著增强这种理解。研究表明，NeSy AI和知识图通过知识分享与交流，促进人类、人工智能和机器人之间的有效沟通，并指出未来研究的空白。

本研究探讨了神经符号人工智能中条件独立随机变量的影响，认为确定性偏见源于应用不当，而非条件独立本身的问题。这一发现有助于改善神经符号AI方法的应用。

本研究探讨神经符号人工智能（NeSy）在医疗领域的应用，特别是在药物发现和蛋白质工程中的潜力。NeSy结合符号推理与深度学习，能够处理复杂医疗数据并提供解释能力，提出了改进策略和未来实验建议。

本研究对神经符号人工智能中的概率推理系统进行了形式化验证，提出了一种放松的近似验证方法，以确保其在关键领域的安全应用，并在自主驾驶数据集上验证了有效性。

本研究评估了神经符号人工智能领域，发现学习、推理和知识表示是主要研究方向，但可解释性和可信度的研究相对不足。建议通过跨学科研究来填补这些空白，以推动智能系统的发展。

本研究提出了一种新颖的解决方案，针对神经符号人工智能在复杂学习目标中生成不一致结果的问题。通过引入基于溯因学习的反思框架，利用领域知识生成反思向量，标记并修正神经网络输出中的潜在错误。研究表明，该方法在效率和准确性上优于现有NeSy方法，具有显著的应用潜力。

本文探讨神经符号人工智能在可解释性方面的不足，分析191项研究，提出新的可解释性分类方法，识别统一表示、可解释性和透明性三大挑战，为未来研究提供方向和建议。

本研究构建了DSceneKG，一个基于自驾数据集的知识图谱，解决了神经符号人工智能评估不足的问题，并在七个任务中显示出显著影响。

人工智能的进步主要依赖深度神经网络，但面临可持续性、鲁棒性和可解释性问题。神经符号人工智能（NSAI）结合多种方法，提升了可解释性和学习能力。本文综述了NSAI的最新进展、挑战及未来方向。

该研究探讨了神经连接主义人工智能与符号人工智能的融合，展示了神经符号人工智能的潜力和Autonomous Agents在推理和决策方面的优势，并提出了未来发展方向。

本研究提出了一种用于电池拆解的自主移动机器人系统，通过神经符号人工智能实现高精度的拆解操作。该系统具有连续学习的主体智能和直觉能力，在多种复杂情况下成功率达到98.78%。这项研究为机器人赋予真实的自主推理、规划和学习能力，为未来具有主体智能的机器人系统的设计与实现提供了创新的思路。

人工智能的进步由深度神经网络推动，但存在计算轨迹、鲁棒性和解释性问题。神经符号人工智能 (NSAI) 融合神经、符号和概率方法，提高可解释性、鲁棒性和可信度，并能从少量数据中学习。最近的 NSAI 在协作人工智能场景中展示了巨大潜力。本文综述了 NSAI 的最新进展，分析了其性能特征和计算操作符，并讨论了面临的挑战和未来方向。

深度神经网络推动人工智能进步，但存在计算轨迹、鲁棒性和解释性问题。神经符号人工智能(NSAI)融合神经、符号和概率方法，提高可解释性、鲁棒性和可信度。NSAI在推理和认知能力场景中展示潜力。本文综述了NSAI的最新进展，分析了性能特征和计算操作符。讨论了NSAI面临的挑战和未来方向。

人工智能的进步由深度神经网络推动，但存在计算轨迹、鲁棒性和解释性问题。神经符号人工智能 (NSAI) 结合神经、符号和概率方法，提高可解释性、鲁棒性和可信度，并能从少量数据中学习。最近的NSAI系统在协作人工智能场景中展示了潜力。本文综述了NSAI的最新进展，分析了其性能特征和计算操作符，并讨论了面临的挑战和未来方向。

神经符号人工智能领域的主要挑战之一是在神经和符号数据的存在下进行逻辑推理。本文通过将模糊 Datalog 的存在性规则推广到模糊设置，允许使用任意 t - 范数，在保持计算复杂度结果和已建立的推理技术适用性的同时，允许对与不确定度相关的数据进行推理。

人工智能的进步由深度神经网络推动，但存在计算轨迹、鲁棒性和解释性问题。神经符号人工智能(NSAI)将神经、符号和概率方法融合，提高可解释性、鲁棒性和可信度，并能从少量数据中学习。最近的NSAI系统在协作人工智能场景中展示了潜力。本文综述了NSAI的进展，分析了模型的性能特征和计算操作符，并讨论了系统和架构的挑战和未来方向。