新智元 2025-09-22 13:38 北京
💡 **神经-符号双系统提升推理能力**：研究团队提出了一种创新的神经-符号框架，将大语言模型（LLM）的直觉式“快思考”与答案集编程（ASP）的严谨逻辑式“慢思考”相结合。LLM负责将自然语言问题转化为结构化的逻辑代码（翻译），ASP求解器负责执行逻辑推理，并通过迭代反馈循环进行自我修正。这种“外挂逻辑脑”的方式，显著弥合了神经网络模式识别能力与符号系统严谨逻辑之间的鸿沟，尤其在空间推理任务上表现突出。
🔄 **“翻译-执行-修正”的迭代反馈循环**：该框架的核心在于其自动迭代反馈机制。当ASP求解器在执行逻辑代码时发现错误（语法或逻辑），会将错误信息反馈给LLM，指导LLM对生成的逻辑程序进行多轮修正，直至代码完全正确。这种自我修正能力有效解决了以往神经-符号方法中LLM生成逻辑代码易出错导致系统失败的问题，显著提高了系统的成功率和可靠性。
📈 **空间推理准确率大幅提升**：在StepGame和SpartQA等复杂基准测试中，该神经-符号框架在空间推理任务上的准确率表现卓越。相比直接提示和思维链（Chain-of-Thought）等方法，准确率最高分别提升了43%和25%。这表明该框架能够有效地处理涉及多步骤、复杂逻辑关系和动态变化的推理场景，为AI提供了更强的逻辑分析能力。
🔍 **推理过程透明可追溯，具备泛化潜力**：该框架使得AI的推理过程透明且可追溯，每一步逻辑都可以通过符号系统进行验证和修正，克服了传统“黑箱式”AI推理的可解释性难题。此外，该技术展现出很强的泛化能力，不仅适用于空间推理，还能扩展到法律、多模态推理、工程规划等需要严谨逻辑链条的复杂任务，为实现更可靠的通用人工智能（AGI）提供了新路径。
新智元 2025-09-22 13:38 北京
新智元报道
编辑：LRST
【新智元导读】来自中德的研究团队发布最新成果，给大模型外挂「逻辑脑」：用答案集编程当慢思考，LLM当快直觉，空间推理准确率一口气提高四成多。这套会自我修正的「神经-符号」双系统，让AI既能说清每一步逻辑，又能跨任务迁移，向更可靠的通用推理迈出关键一步。
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大语言模型（LLMs）已在文本生成、代码编写乃至多模态任务中展现出惊人的能力，但在涉及严谨逻辑与物理的空间推理任务上，它们仍显得力不从心。比如，当模型需要理解多个物体之间的相对位置关系，并在复杂语境下进行多步骤推理时，往往容易出现「逻辑断裂」：可能在中间步骤中虚构错误事实，或偏离目标，最终导致答案不可靠。这一问题在空间推理任务中尤为突出。空间推理要求模型能像人一样，推演出「桌子在椅子左边，灯在桌子上方，因此灯也在椅子左边」这样的复杂链条。然而，尽管「思维链（Chain-of-Thought）」等提示工程方法在一定程度上提升了模型的推理表现，但在多步骤、动态变化的场景中，它们依旧难以保证逻辑一致性。为了弥合神经网络的模式识别能力与符号系统严谨逻辑之间的鸿沟，来自德国图宾根大学、斯图加特大学（王荣）和同济大学（孙坤）的科研人员合作研究发表在著名的人工智能和深度学期刊《神经网络》（Neural Networks）上，该研究提出了一种创新的神经-符号（neural-symbolic）框架。论文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0893608025009025该框架通过一个精巧的自动迭代反馈循环（而非手动），成功地将大语言模型与一种名为「答案集编程」（Answer Set Programming, ASP）的声明式逻辑编程系统相结合，显著提升了机器的空间推理能力。研究人员借鉴了认知科学中的「双过程理论」，该理论认为人类思维分为两个系统：系统1负责快速、直观的联想式思考，而系统2则进行缓慢、审慎的规则化推理。在这套新框架中，LLM强大的语言理解和模式识别能力扮演了类似「系统1」的角色；而ASP作为符号推理的主干，则承担了「系统2」的职责，负责精确、可验证的逻辑推导。
基于DSPy框架的神经-符号管道框架该框架的工作流程可以概括为一种「翻译-执行-修正」的协同模式：1）翻译 (Semantic Parsing): 首先，LLM接收自然语言形式的上下文和问题，并将其翻译成ASP能够理解的、结构化的逻辑事实与规则代码。2）执行 (Logical Reasoning): 接着，ASP求解器接管这些逻辑代码，利用其强大的非单调推理能力（即在信息不完整的情况下进行推理），计算出所有满足约束条件的稳定解。3）修正 (Iterative Feedback): 这是整个系统的核心创新。以往的神经-符号方法中，LLM生成的逻辑代码常常因语法或逻辑错误而导致整个系统失败，成功率有时低至17%新框架引入了LLM与ASP求解器之间的迭代反馈循环。如果ASP在执行中发现错误，系统会将错误信息反馈给LLM，指导其对生成的逻辑程序进行多轮修正，直至代码在语法和语义上都完全正确。整个系统基于模块化的DSPy框架构建，它为LLMs和符号求解器之间的无缝双向交互提供了支持，使得这种复杂的协同工作流得以实现。
自然语言查询转换为ASP表示的过程在复杂基准测试中表现卓越研究团队在两个不同类型的基准任务上检验了框架：StepGame：结构化的合成数据集，用于测试多步推理。SpartQA：语言与逻辑复杂度极高，包含 3D 空间关系、多重量词（如「所有」「仅仅」）等挑战。结果显示，该框架在StepGame上的准确率达到82–93%，在SpartQA上为71–80%。相比直接提示和思维链方法，准确率最高分别提升了43%和25%更重要的是，这一框架使得推理过程透明、可追溯。每一步逻辑都能通过符号系统进行验证和修正，避免了「黑箱式」推理难以解释的问题。
在测试数据集SpartQA上LLMs与符号求解器的迭代反馈表现通往更可靠通用AI的潜力研究团队强调，这项成果的意义不仅在于攻克空间推理，更在于提供了一种神经网络与符号逻辑深度融合的范式。这条路径有望解决 AI 长期存在的可解释性、可靠性与泛化性难题。尤其值得一提的是，该技术展现出很强的泛化能力：不仅能处理空间推理任务，还可以扩展到各种需要严谨逻辑链条的复杂任务场景，如法律推理、多模态推理、工程规划乃至科学研究等。通过为LLMs配备外部「逻辑脑」，系统可以在语言理解与逻辑推理之间实现类似人类的「双系统」协作，不仅能产出更高质量的答案，还能展现出明确的逻辑链条。这种具备自我修正与类人多组件推理能力的混合架构，这种能自我修正、跨任务泛化的「人类式推理」新路径被认为是迈向通用人工智能（AGI）的重要一步。换句话说，这项研究让大模型从「能说会道」，真正走向「能想会推理」，并具备跨任务迁移与应用的潜力。
参考资料：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0893608025009025
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