Knowledge about space and time is necessary to solve problems in the physical world: An AI agent situated in the physical world and interacting with objects often needs to reason about positions of and relations between objects; and as soon as the agent plans its actions to solve a task, it needs to consider the temporal aspect (e.g., what actions to perform over time). Spatio-temporal knowledge, however, is required beyond interacting with the physical world, and is also often transferred to the abstract world of concepts through analogies and metaphors (e.g., "a threat that is hanging over our heads"). As spatial and temporal reasoning is ubiquitous, different attempts have been made to integrate this into AI systems. In the area of knowledge representation, spatial and temporal reasoning has been largely limited to modeling objects and relations and developing reasoning methods to verify statements about objects and relations. On the other hand, neural network researchers have tried to teach models to learn spatial relations from data with limited reasoning capabilities. Bridging the gap between these two approaches in a mutually beneficial way could allow us to tackle many complex real-world problems, such as natural language processing, visual question answering, and semantic image segmentation. In this chapter, we view this integration problem from the perspective of Neuro-Symbolic AI. Specifically, we propose a synergy between logical reasoning and machine learning that will be grounded on spatial and temporal knowledge. Describing some successful applications, remaining challenges, and evaluation datasets pertaining to this direction is the main topic of this contribution.


翻译:关于空间和时间的知识对于解决物理世界的问题是必要的:一个位于物理世界并与物体相互作用的AI代理机构,往往需要了解物体的位置和彼此之间的关系;当该代理机构计划采取行动解决一项任务时,它需要考虑时间方面(例如,在一段时间内应采取哪些行动);但是,除了与物理世界互动之外,还需要时空知识,而且往往通过模拟和隐喻(例如,“在我们头上笼罩着的威胁”)将概念传授给抽象世界。由于空间和时间推理无处不在,因此试图将这种推理纳入AI系统。在知识代表、空间和时间推理方面,它基本上局限于模拟物体和关系,以及制定推理方法,以核实关于物体和关系的陈述。另一方面,神经网络研究人员试图教模型,从具有有限推理能力的数据中学习空间关系。以互利的方式缩小这两种方法之间的差距,可以使我们解决许多复杂的现实世界问题,例如自然语言处理、视觉问题解析、空间推理学和空间图解等,这是我们从逻辑学角度、逻辑学学、逻辑学学、逻辑学学学学系学、我们从这个理论系的理论系的理论学、理论系的理论系的理论学系的理论学系,我们学习了这个逻辑学系的理论系的理论系的理论系的理论系。

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