AWS優秀な科学者バイロンクックは、「自動化された議論」を提案しています。
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「議論」という用語は、現代の人工知能（AI）テクノロジーのよく知られているメタファーであり、Open O1やDeepseeek AI R1などのSo -Caledの議論AIモデルによって生成される言葉による結果を説明するためによく使用されます。
別のタイプの推論は、最も高度なアプリケーションに静かに根ざしており、おそらく実際の推論に近いものです。
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最近、Amazon AWSの傑出した科学者であるBairon Cookは、「シンボリックAI」または「正式な検証」としても知られる、SO -Calcledの「自動化された推論」のケースを作成しました。
それは人工知能分野と同じくらい古い研究領域であり、クックと言いました。それは生成AIと急速に組み合わさって、自動化された最高の推論と大規模な言語モデルを組み合わせた「ニューロシンボリックAI」と呼ばれるエキサイティングな新しいハイブリッドを作成します。
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クックは自動化された議論について話しました AWS Financial Services Symposium 今年5月にニューヨーク。
あなたがそれをどのように呼ぶかに関係なく、自動化された推論とは、ロジックを通じて真であるとテストできる世界に関するステートメントまたはステートメントを探しているアルゴリズムを指します。アイデアは、すべての知識が論理的に述べられていることを強くサポートするということです。
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クックが言ったように、「議論にはモデルが必要であり、得られる可能性のあるすべてのデータについて正確に話すことができます。」
Cookは、自動化された議論がこの厳格な検証にどのように到達するかを示す例として、コードの短い断片を与えられました。
クックが彼の視聴者に説明したように、コンピューターコード命令ループは、そのステートメントに記載されている条件に基づいて、ある時点で作業を停止することを停止することを予測できます。それで、質問：「このループは永遠に機能することができますか？」論理分析で答えることができます。
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xとyの2つの変数の例には、整数があります。 yは正であり、xはyよりも大きい。yはxを再現し、xの値を減少させる。最終的にxからyを差し引くとxがyよりも小さくなります。その時点で、コードループの条件に違反し、ループが中断されます。
簡単な事実は、Xが最終的にYよりも小さくなるということです。運転せずにコードループ自体を使い果たすことで論理的に結論付けることができます。これはおそらく自動化された議論の最も重要な部分であり、クックが何度か戻ったという原則です。自動化された議論は、徹底的な試行錯誤ではなく、論理のあるものについての基本的な質問に答えることができます。
「これが象徴的なAIです」とクックは言いました。 「徐々に議論を見つけ、数学的論理の基本を使用してそれらを機械的にチェックして、各ステートメントが真であることを確認できます。そして、自動化された議論は、このフォームの引数のアルゴリズム検索です。」
このようなステップ – ステップソリューションは、1950年代後半にこの夜明けに戻ります、とクックは言いました。実際、1959年には、最高レベルのIBMマシン704が自動化された形式の議論の形を主導して、すべての定理を証明しました ホワイトヘッドとラッセルの有名な原則数学エリアで
それ以来、推測は多くの進歩を遂げている、とクックは聴衆に語った。新しいアルゴリズムを使用して、「ツールは大幅に良くなり続けています」。
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AWSは10年間自動化された議論を使用しているとクックは、SLAやネットワークセキュリティテストの下でAWSサービスを保証するなど、実際の世界的なタスクを達成することを達成すると述べました。
コードループなど、問題を段階的に段階的に評価できる方法で問題を翻訳するだけです。
たとえば、ネットワークセキュリティには、絶対に真または絶対に虚偽の通知が含まれていることが非常に多いため、料理人を説明します。つまり、条件が満たされているか違反されているかを自動的に判断するために、コードループのようにチェックできます。
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「質問を見ると [AWS] 顧客は、たとえば「すべての人」や「常に」や「決して」などの多くの言葉を使用しています。たとえば、「私のデータは常に安静時と輸送中に暗号化しますか？ 」
「これらは普遍的な声明です。それらは、無限ではないにしても、無効ではないにしても、非常に大きな声明に及びます」とクックは言いました。 「そのようなことを絶対に知ることは網羅的ではない」とクックは言った。 「すべての可能な承認リクエストを徹底的にチェックするために必要な生涯数は92,686」と書き留められています。つまり、実用的ではありません。
自動化された推論、AWS IDおよびアクセス管理ツール IAMアナライザー4年間無料で利用できるものは、「数秒で同じ問題を解決できる」とクックは言った。 「これは、徹底的なテストとは対照的に、推論と数学的論理の提供です。」
クックは、自動化された推論の力は、それがますます「人工監督の形」になることを意味すると主張した。
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「しばらくの間、私たちはJSONを話したいだけなら、人為的な監督症を患っていました」とクックは言いました。自動化された議論は、「オープン数学の推測を解決する」ために使用されてきました。
「私たちは、たとえば100人の命を解決することができなかったミリ秒または数秒または時間で扱います。」
その他のAWSアプリケーションには、AWSが開発されたオープンソースコードの提供や「AWS外部ドアの正確性を証明する」ことさえ含まれます。
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クックは、これらすべてのアプリケーション – AIMアナライザー、実績のあるコード、AWSアクセス許可、およびその他の多くのツールとサービスは、政治を数式に変えることができるZelkovaと呼ばれるAWSの内部自動化された推論インフラストラクチャに基づいていると述べました。
Cook氏によると、自動化された議論のパルスの多くとZelkovaは金融サービス業界から来ています。
「私たちは、ゴールドマン、ブリッジウォーターのような人々と本当に素晴らしいパートナーシップを築いてきました」とクックは投資銀行とベンチャー投資ファンドについて言及して語った。このテクノロジーは、これらの顧客のチームが「より速く配置し、実際に多くのお金を節約する」のに役立ちました。
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（AWS Financial Servicesの市場開発努力マネージャーであるJohn Cainは、最近、金融顧客のための自動化された推論の使用についてZDNETに話しました。）
自動化された推論の未来は、それをNeuro-Symbolicと呼ばれる生成的AI合成と混合します。
最も単純なレベルでは、ゼルコフの論理を使用してしっかりと分析できる自然言語用語から式に変換することができます。
このようにして、将軍AIは、非技術的な個人が非公式の自然言語で目標を構築する方法であり、それを認識してしっかりと実装する自動化された推論を持つことができます。言い換えれば、正式な証拠にアクセスするために非ロジックを与えるように、2つの分野を組み合わせることができます。
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「あなたは金融サービス、移民法、自動化された推論テストを伴う専門家であり、個人にそれをエンコードする機会を与えます。ここに規則があります。」
ハイブリッドの2番目の理由は、明らかになった生成AIの限界であり、特に幻覚や混乱を引き起こしたことは、虚偽の申し立てを作成するための優れた言語モデル（LLM）を作成する傾向があります。
「人々は彼らについて非常に興奮していました [LLMs]そして今、彼らは、ああ、待って、これらのもののいくつかに制限があることに気づき始めています」とクックは言いました。」これらのことに無限のデータを強制することはできず、常に良くなるでしょう。 」
フェロー、特に現在の生成的AIアプローチの批評家は、ハイブリッドニューロ – シンボリックアプローチのアイデアについて長い間議論してきました。マークされたAIの懐疑的なゲイリー・マルクスは、Genがそれを正当化するために正式な論理のようなものを必要とすることを示唆しています。
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サポートされているリスクがあります。名前から始まります 象徴性 このミッションステートメントは、LLMの制限と見なされるものを超えることを意味します。
料理人は、ハイブリッドアプローチの実用的な例を提供しました。チャットロボットの真実のテストです。
「チャットロボットに質問と回答があり、それが本当かどうか知りたいですか？」クックは言った。自動化された推論により、正式なロジックに従ってステートメントを評価できます。
例は、現在プレビュー中のAWSからのオファーで、AWS re：invent、calkingと発表 自動化された引数チェックこの地域では、プログラムはチャットロボットの自然言語出力を使用して、それを正式なロジックに変換し、それをテストすることができます。
クックは、例として銀行ローンチャットロボットとのチャットを使用しました。その人は、ローン申請の確認を受け取るのにどれくらい時間がかかるかを尋ねます。チャットボットは、「1営業日の承認」などの一連のステートメントで応答します。
自動化された議論は、ロボットソフトウェアからのこれらの回答が真実であることを確認するために機能します。
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クックは次のように説明しました：「私たちは自然言語のテキストを行い、数学的論理にマッピングし、声明の正確性を証明または反論し、それからあなたがあなたを引くことができる顧客としてあなたを提供します。
クックは、AI時代に自動化された議論がさらに重要になると述べた。 「物事が動いているところでは、エージェントについてますます耳にします。それは誇大広告の曲線に関する新しい新しいレコードです」と彼は言いました。
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「自然言語を、あなたの評判であなた自身の評判を持って、あなたのキャリア、あなたのコードであなた自身の評判を受けて1つのドアの決定を受け入れるアクションに変換することを許可するならば、その正確性は絶対に重要です。
エージェントAIは、並行して動作する多くのAIシステムで構成されており、自動化された議論がAWSの他の広範なシステムをどのように解決したかを解決する必要があると彼は言いました。
たとえば、AWS S3ストレージシステムの場合、ゼルコバは内部ツールを使用して「広範なシステムの設計を証明する」と彼は言いました。
「S3 [Amazon’s object storage] フードの下には何百ものプロトコルがあります、と「クックは説明しました」。すべての車がプロトコルで正しく話すと仮定すると、強い一貫性が得られます – まとめて正しい結果を得ることができます。 」
彼は、同じグループの投票アプローチである群衆の知恵の一種を使用して、エージェントのアクションをテストできると説明しました。
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「自動化された推論で非常に迅速かつ非常に簡単に表示できることです。」
料理人は、自動化された議論とGen AIマージが進歩し続けるという楽観主義を表明しました。
「私は今生きていて、この分野で開業医になれてうれしいです」と彼は言いました。 「これらの枝は今や非常に迅速に戻ってきているからです。」
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#AWSによるとAIモデルがより多くの真実を語るのに役立つ論理がどのように役立つか
2025-07-26 14:31:00