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人工智能（AI）最近經歷了一次復興，在視覺、語言、控制和決策等關鍵領域取得了重大進展。這在一定程度上是由于廉價的數據和廉價的計算資源，它們符合深度學習的自然優勢。然而，人類智力的許多定義性特征，是在許多不同的壓力下發展起來的，對于目前的方法來說仍然是遙不可及的。尤其是，超越個人經驗的泛化（人類從嬰兒時期起就具有智能的標志）對于現代人工智能來說仍然是一個巨大的挑戰。以下是零件位置報告、零件回顧和零件統一。我們認為，組合泛化必須是人工智能實現類人能力的首要任務，結構化表示和計算是實現這一目標的關鍵。正如生物學合作使用自然和培養一樣，我們反對在“手工工程”和“端到端”學習之間的錯誤選擇，而是提倡一種從兩者互補優勢中獲益的方法。我們將探討如何在深度學習架構中使用關系歸納偏差來促進對實體、關系和組合規則的學習。我們提出了一個新的具有強關系歸納偏差的人工智能工具箱的構建塊——圖網絡，它概括和擴展了對圖進行操作的神經網絡的各種方法，并為操作結構化知識和生成結構化行為提供了一個直接的接口。我們討論了圖形網絡如何支持關系推理和組合泛化，為更復雜、可解釋和靈活的推理模式奠定基礎。作為本文的配套，我們還發布了一個用于構建圖形網絡的開源軟件庫，并演示了如何在實踐中使用它們。
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