家庭教师av

（文|李梦瑶 编辑|信息 审核|朱容波）11月21日上午，马里兰大学巴尔的摩分校（UMBC）宋厚冰教授应邀做客家庭教师av “Happy Hour”学术活动，为家庭教师av 师生带来题为《神经符号人工智能在网络安全与科学中的应用》的学术报告。本场报告深入探讨了神经符号AI作为实现通用人工智能的关键路径及其在网络安全与科学发现中的前沿应用。

该报告主要内容涵盖以下方面：第一，神经符号AI：缘起、现状与未来。宋厚冰教授系统回顾了AI发展的两大阶段：基于规则推理的符号AI和依赖数据驱动的神经网络。他指出，当前神经网络面临泛化能力弱、鲁棒性差和决策过程不透明三大瓶颈。为解决这些问题，宋教授引入诺贝尔奖得主Kahneman的“双系统思维理论”：将神经网络的直觉能力（系统一）与符号系统的逻辑推理（系统二）相结合，形成神经符号AI。这一融合思路已被AlphaGo等成功案例验证，通过引入逻辑规则、知识图谱等符号先验，显著提升AI的可解释性和可靠性。宋厚冰强调，神经符号AI不仅是技术发展的必然趋势，更是实现可信AI和迈向通用人工智能的关键路径，代表着下一代人工智能的重要方向。

第二，神经符号AI赋能网络安全。宋厚冰教授指出，当前网络安全面临“信任危机”，传统AI模型生成的警报缺乏可解释性，且在应对新型攻击时鲁棒性不足。为此，宋厚冰提出利用神经符号AI来构建下一代可信防御体系，该技术能通过符号规则与知识图谱为AI决策提供逻辑依据，将警报关联到具体攻击特征，显著提升分析效率与系统可信度。宋教授进一步阐述了由“基础、可指导性、对齐”三大支柱构成的神经符号AI框架，展望了其与多智能体系统结合的未来趋势，以实现从被动响应到主动、可解释防御的范式转变。目前，宋厚冰教授团队已开发出相关原型系统，验证了该路径在提升检测鲁棒性与实现前瞻性防御方面的巨大潜力。

第三，神经符号AI加速科学发现。宋厚冰教授重点介绍了神经符号AI在科学发现中的创新应用。团队基于神经辐射场（NeRF）技术，实现了从少量二维图像重建高质量三维场景的突破，该技术已在计算机图形学、医学成像等领域展现价值。针对弹性物体变形仿真这一科学计算难题，宋厚冰团队开创性地提出了“神经哈密尔顿场”方法。该方法将超弹性模型、最小势能原理等物理定律编码到神经网络中，形成独特的神经符号AI解决方案。与传统方法相比，这一创新在仅需少量多角度图像输入的情况下，即可实现物理一致的变形仿真，同时显著降低了计算成本。宋厚冰强调，将符号化的物理知识融入神经网络，正是神经符号AI推动科学发现的核心优势。这种融合既保持了神经网络强大的学习能力，又通过物理约束确保了科学合理性，为复杂科学问题的探索开辟了新途径。

第四，总结与展望。宋厚冰总结指出，神经符号AI不仅是技术融合的典范，更是推动AI迈向通用智能与可信赖系统的核心路径，其在工业、安全与科学领域的应用前景广阔。

问答环节，宋厚冰教授与线上师生就技术路径、学科融合与科研合作等话题展开深入交流。针对提问，宋厚冰指出图神经网络是神经符号AI的一个典型子类，属于概率图模型范畴；同时鼓励在座师生开展跨领域合作，共同推进神经符号AI在农业、工业与安全领域的落地应用。

活动负责人介绍，报告内容系统、视野前沿，现场互动热烈，有效拓宽了师生的科研视野，激发了大家对下一代人工智能技术的深入思考。