在这场关于人工智能的盛宴上，哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院副教授丁效，以《基于神经符号的认知推理方法》为题，展示了一种将深度学习和符号推理相结合的新颖思路。这项研究旨在解决目前AI领域面临的一个重大挑战：如何让机器不仅能感知世界，还能进行高级别的思考和推理。
丁效教授提出了一个全新的框架，将神经网络与符号系统有机融合，以实现更好的可解释性和推理能力。这个框架首先通过神经网络学习文本中的语义表示，然后利用符号逻辑来指导语言模型进行推理任务，比如多项选择问答、自动定理证明等。
此外，丁效还提出了三种将神经网络与符号系统融合的方法：一是让神经网络执行符号推理任务；二是将符号知识注入到神经网络中；三是直接融合两者，使得模型既可以处理复杂的语义信息，也能进行逻辑上的推导。
通过这些创新方法，未来的人工智能可能能够更好地理解自然语言，并且能够像人类一样进行复杂的问题解决，从而开启了AI领域的一次革命性的进步。
