Grounding Agent Reasoning in Image Schemas: A Neurosymbolic Approach to Embodied Cognition
作者: François Olivier, Zied Bouraoui
发布时间: 2025-04-02
来源: arxiv
研究方向: 认知科学、人工智能、神经符号学、具身认知
主要内容
本文提出了一种将具身认知理论与智能体系统相结合的新框架，通过利用图像模式的形式化描述来构建一个神经符号系统，从而将智能体的理解建立在基本概念结构之上。该框架旨在解决当前智能体推理系统在捕捉人类理解和交互环境的基本概念结构方面的不足。
主要贡献
1. 提出了一种将具身认知理论与智能体系统相结合的新框架。
2. 利用图像模式的形式化描述构建了一个神经符号系统。
3. 提出了一种将自然语言描述转换为基于图像模式的形式化表示的方法。
4. 通过结合符号语言和神经网络，创建了一个神经符号架构。
5. 通过实验验证了该框架在自然语言理解和推理方面的有效性。
研究方法
1. 形式化图像模式：使用Declarative Spatial Reasoning框架和Quantified Equilibrium Logic来形式化图像模式。
2. 自然语言解析：利用大型语言模型（LLMs）将自然语言描述转换为图像模式的形式化表示。
3. 神经网络集成：将图像模式的形式化表示与神经网络结合，以实现智能体的具身认知。
实验结果
实验结果表明，该框架能够有效地将自然语言描述转换为图像模式的形式化表示，并能够进行自然语言理解和推理。
未来工作
未来工作将包括进一步完善图像模式的形式化描述，开发更有效的自然语言解析方法，以及探索该框架在更多领域的应用。