为何智能体系统需要本体——弗兰克·科伊尔(Frank Coyle),加州大学伯克利分校

AI Engineer · · 时长 21:18

弗兰克·科伊尔将本体阐释为智能体之间共享的概念化体系,提出用神经符号方法为概率性大语言模型(LLM)设置防护栏,并探讨如何借助本体验证工具输出结果,以及如何利用本体识别业务逻辑错误。 阅读 4 条观点,查看支持证据与原始来源。

理解这篇

4 个要点

综合解读

  1. 本体是一种形式化的共享概念体系

    弗兰克·科伊尔将本体定义为一种形式化的、共享的概念化体系,并指出应向智能体提供其所在领域内的该种概念化体系。

    支持这项说法 1

    它是对共享概念化的形式化规范,而这正是我们想要提供给智能体的东西。我们想把我们对我们这个宇宙、我们的宇宙、我们的领域的概念——我们的概念化——交给它们。

    Frank Coyle · 3:45

    原始摘录
    It is a, a formal specification of a shared conceptualization, and that's what we wanna give to our agents. We wanna give them our concept-- our conceptualization of the universe, our universe, our domains.
    上下文

    知识和,呃,图谱技术真正代表的东西。

    原始上下文

    knowledge and, uh, graph technology really represents.

    回到原文语境 →
  2. 神经符号AI:大语言模型的防护栏

    弗兰克·科伊尔认为,神经符号AI有助于使概率性大语言模型(LLM)始终遵循预设的防护栏。

    支持这项说法 1

    我想论证的是,神经符号 AI 在某种程度上代表了一种让 LLM 保持在安全护栏内的方法,因为 LLM 本质上是概率性的。

    Frank Coyle · 4:46

    原始摘录
    what I'd like to argue is that neurosymbolic AI sort of represents a way to keep the LLM on its guardrails, because LLMs are by nature probabilistic.
    上下文

    所以

    原始上下文

    And so

    回到原文语境 →
  3. 智能体循环中的本体驱动验证

    弗兰克·科伊尔提议,在工具执行完成后,用本体对返回信息进行格式化,并交由一个基于领域本体的验证器校验。

    支持这项说法 1

    如果你往下看那里,在——在调用工具之后,它写着“Tool runs”,这就是本体可以发挥作用的地方。工具会给我们提供信息。我们把信息转换成我们的、我们的、我们的、我们的验证器可以使用的形式。

    Frank Coyle · 16:45

    原始摘录
    if you look down there, a-after the, the tool is called, it said, "Tool runs," this is where ontologies could come in. The tool's gonna give us information. We put the information in a form that our, our, our, our validator can use.
    回到原文语境 →
  4. 用于捕捉领域特定错误的本体

    Frank Coyle 表示,本体可以捕捉到诸如一笔订单被二次退款,或款项被发送给支持人员而非买家之类的错误。他描述称,用英语捕捉此类错误十分棘手。

    支持这项说法 1

    同一笔订单的第二次退款是个、是、是个问题。[笑] 本体可以发现它,而用英语来做这件事非常、非常棘手。一笔付款发到了支持台而不是买家那里,对吧?

    Frank Coyle · 19:12

    原始摘录
    A second refund on the same order is a, is, is a problem. [laughs] Ontologies could catch it, whereas it's ver- it's very tricky to do that in, in English. A payout sent to the support desk instead of the buyer, okay?
    回到原文语境 →

关键时刻4

简短、标注来源的段落,并附有可验证上下文。完整对话保留在其发布者处。

面向AI智能体的本体设计

本体是一种形式化的共享概念体系

它是对共享概念化的形式化规范,而这正是我们想要提供给智能体的东西。我们想把我们对我们这个宇宙、我们的宇宙、我们的领域的概念——我们的概念化——交给它们。

原始摘录
It is a, a formal specification of a shared conceptualization, and that's what we wanna give to our agents. We wanna give them our concept-- our conceptualization of the universe, our universe, our domains.
上下文

知识和,呃,图谱技术真正代表的东西。

原始上下文

knowledge and, uh, graph technology really represents.

神经符号AI架构

神经符号AI:大语言模型的防护栏

我想论证的是,神经符号 AI 在某种程度上代表了一种让 LLM 保持在安全护栏内的方法,因为 LLM 本质上是概率性的。

原始摘录
what I'd like to argue is that neurosymbolic AI sort of represents a way to keep the LLM on its guardrails, because LLMs are by nature probabilistic.
上下文

所以

原始上下文

And so

智能体验证工作流

智能体循环中的本体驱动验证

如果你往下看那里,在——在调用工具之后,它写着“Tool runs”,这就是本体可以发挥作用的地方。工具会给我们提供信息。我们把信息转换成我们的、我们的、我们的、我们的验证器可以使用的形式。

原始摘录
if you look down there, a-after the, the tool is called, it said, "Tool runs," this is where ontologies could come in. The tool's gonna give us information. We put the information in a form that our, our, our, our validator can use.
基于本体的业务逻辑强制执行

用于捕捉领域特定错误的本体

同一笔订单的第二次退款是个、是、是个问题。[笑] 本体可以发现它,而用英语来做这件事非常、非常棘手。一笔付款发到了支持台而不是买家那里,对吧?

原始摘录
A second refund on the same order is a, is, is a problem. [laughs] Ontologies could catch it, whereas it's ver- it's very tricky to do that in, in English. A payout sent to the support desk instead of the buyer, okay?

来源与研究方法

这些观点均关联原始来源。转述已明确标注,不作为逐字原话展示。

打开转录或来源材料 (在新标签页中打开)报告问题

继续了解这些人物的观点