[LG]《Tensor Logic: The Language of AI》P Domingos [University of Washington] (2025)
张量逻辑：AI的通用语言新篇章
人工智能的发展一直缺乏一门兼具自动微分、高效计算、自动推理和知识获取支持的编程语言。尽管PyTorch和TensorFlow提供了强大的张量计算功能，但它们依附于Python，后者并非为AI设计，导致推理与知识获取功能长期依赖“拼凑”式扩展。传统符号AI语言如LISP和Prolog虽支持推理，却难以扩展和学习。为此，Pedro Domingos提出了“张量逻辑”（Tensor Logic）——一种统一神经网络与符号AI的全新语言基础。
核心观点：
1. 语言的力量：历史证明，一个领域的突破往往伴随其“语言”的诞生。AI尚未找到真正适合自身需求的语言，Tensor Logic旨在填补这一空白。
2. 统一数学基础：逻辑规则与爱因斯坦求和（einsum）本质上是同一操作。Tensor Logic将逻辑编程与张量代数融合，所有AI范式均能用“张量方程”表达。
3. 兼容多种AI范式：从神经网络（如MLP、卷积网络、图神经网络、Transformer）到符号推理、核方法与概率图模型，都能用Tensor Logic简洁实现。
4. 推理与学习一体化：Tensor Logic支持自动微分与端到端学习，能够在嵌入空间进行透明且可靠的逻辑推理，兼顾神经网络的可扩展性与符号AI的可解释性。
5. 新颖的嵌入推理：通过将关系和规则嵌入张量空间，Tensor Logic实现了模拟布隆过滤器的概率推理及类比推理，误差可控且避免传统大语言模型的“幻觉”问题。
6. 可扩展性策略：结合数据库查询优化与张量分解技术（如Tucker分解），Tensor Logic在处理稀疏和大规模数据时保持高效。
7. 潜力与未来：Tensor Logic不仅是AI编程的未来语言，也适用于科学计算等领域。其完美兼容Python生态，易于逐步集成和推广。
总结：
Tensor Logic是AI领域寻找“语言”的里程碑。它以最简洁的语法和统一的数学视角，融合了神经与符号AI的优势，支持推理、学习和高效计算，极大提升AI系统的可靠性和透明度。未来，它有望成为AI开发和研究的主流语言，推动AI走向更广泛的实际应用。
详细内容及源码地址：
arxiv.org/abs/2510.12269
欲了解更多信息，请访问tensor-logic.org
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