在通往 AGI 的谈路上开云kaiyun.com，东谈主类欠缺的是一种顺应的编程话语？

华盛顿大学臆测机学院训练 Pedro Domingos 在最新的独作论文中暗示，现时 AI 范畴使用的编程话语，无一例外弥散存在颓势。

同期，Domingos 还提倡了一种新的融合话语，将 AI 逻辑融合成了张量暗示。

这篇论文，将逻辑推理回荡为纯张量代数，排斥了主流东谈主工智能模子中絮叨逻辑与连气儿梯度之间的鸿沟，让演绎和神经臆测使用吞并种话语。

其中莫得秀雅或启发式敕令，仅靠数学就杀青了逻辑与学习的和会，使神经积攒梗概以秀雅精度进行推理、秀雅系统像神经积攒相同学习。

Domingos 本东谈主也自我评价称，他通过这篇新作，发现了通往 AGI 的谈路。

Domingos 对我方的收尾颠倒自信，有网友参议能弗成用这套系统来作念 Vibe Coding，而 Domingos 的回话是，"比 Python 强太多"。

" AI 显著还莫得找到它的话语"

在论文中，Domingos 把现时 AI 范畴使用的话语弥散批判了一番，觉得它们弥散存在颓势。

首当其冲的等于咫尺最常用的 Python，Domingos 觉得其"从未为 AI 缱绻"。

具体来说，自然像 PyTorch 和 TensorFlow 这么的库提供了自动微分和高效的 GPU 杀青，但它们对自动化推理和常识获得"毫无匡助"。

这导致在这些功能上只可依靠" hacky attempts "（强迫式的临时决策），既不系统，也不高效。

其他话语也有各式各样的问题。

比如早期的 LISP 和 Prolog 等 AI 话语，自然"使秀雅 AI 成为可能"，但穷乏可膨胀性和对学习的救济。

图模子自然为概率 AI 提供了"通用话语"（lingua franca），但其推理资本昂贵，罢休了骨子使用；Markov 逻辑这类和会秀雅与概率 AI 的形式系统，亦然因推理代价而受限。

作家还月旦神经秀雅 AI 试图将深度学习与秀雅 AI 结合的作念法，觉得这完全是将两者的糟粕"完整结合"。

规划了这一圈之后，Domingos 得出论断——" AI 显著还莫得找到它的话语"。

那么，AI 到底需要一种什么样的话语呢？

融合张量方程抒发神经积攒

Domingos 提倡了一种全新的 AI 编程话语框架，名为 Tensor Logic，作家觉得它有后劲成为通盘东谈主工智能范畴的"母语"。

Tensor Logic 的见识，等于提供一个融合抒发神经积攒与秀雅推理的话语体系，让学习、推理与常识暗示在吞并个数学框架中自然伸开。

这么作念的原因是 Domingos 觉得逻辑章程与张量运算中的爱因斯坦乞降（Einstein summation）在结构上是等价的，逻辑要领中通过结合条款和投影来进行推理，而这些齐不错用张量乘法与乞降抒发出来。

以 Datalog 为例，章程中的"若是 A 且 B，则 C "不错看作是两个布尔张量的 join 操作，再通过投影消去中间变量得到收尾张量，临了通过一个 step 函数判断该旅途是否存在。

这种等价性意味着，传统的秀雅逻辑推理经过完全不错编削成张量运算，不再需要特意的逻辑引擎。

与此同期，神经积攒的结构也自然适配这种暗示面目。

无论是多层感知机的线性变换与激活函数、RNN 的时序递归、CNN 的卷积操作，已经 Transformer 中的从容力机制和归一化操作，齐不错用一组张量方程串联起来抒发。

换句话说，Tensor Logic 用一套话语结构，同期粉饰了逻辑编程与深度学习的臆测图。

通盘话语的抒发、推理与学习经过齐通过张量的结合（join）、投影（projection）和非线性变换完成，不包含任何传统编程话语中的轨则结构、要道字或种种化语句类型。

话语中每一条语句齐是一个张量等式，左边是待求张量，右边是由其他张量组成的抒发式。

张量之间通过爱因斯坦乞降商定进行乘法和乞降操作，未出咫尺等式左侧的索引自动被乞降，出咫尺左侧的索引暗示保留维度。

可选的非线性函数（如 step、sigmoid、softmax）可作用于右侧抒发式的收尾，杀青激活、归一化或阈值判断。

由于每条语句齐是张量之间的运算，整段要领自然不错进行自动微分，也无需差别"要领结构"和"模子结构"。

此外，作家还提倡在镶嵌空间中进行逻辑推理的机制。

对象的向量暗示不错通过张量积组合成联系的暗示，而推理经过则是对这些镶嵌结构进行组合、投影与匹配。

通过颐养激活函数的温度参数，不错杀青从精准推理到暗昧类比的连气儿过渡，从而兼顾逻辑的可靠性和神经积攒的泛化能力。

那么，Tensor Logic 具体又是若何杀青的？

具体杀青

Domingos 展示了若何使用 Tensor Logic 以融合的张量方程形式杀青多个主流 AI 要领，涵盖神经积攒、秀雅 AI、核要领与概率图模子。

在 Tensor Logic 中，神经积攒的每一层齐不错用张量方程暗示。

举例多层感知机（MLP）通过张量的乘法和激活函数界说装潢层之间的映射，可用一个三维张量 W 来暗示不同层的结合权重。

递归神经积攒（RNN）则可诳骗时辰维度上的景况分享，使用"杜撰索引"杀青景况在时辰步之间的更新。

卷积神经积攒（CNN）通过在图像上滑动小的滤波器窗口，杀青位置不变的特征索要。卷积操作通过索引偏移杀青，池化操作通过索引除法杀青团员。

图神经积攒（GNN）以节点之间的延续联系暗示图结构，用镶嵌张量暗示每个节点的景况。每一层的传播通过延续矩阵和特征张量的 join 杀青邻居信息团员，再通过线性变换和激活函数更新自己景况。

Transformer 模子使用从容力机制捕捉序列中远距离依赖，Tensor Logic 用权重矩阵分别臆测 query、key、value 向量，并通过从容力分数加权乞降。

多个头输出拼接后投入后续的归一化、残差结合和前馈层，每一层的悉数结构齐是张量级别的操作。

其余像秀雅 AI、概率、核要领等不同 AI 范式，也齐不错纳入这种抒发体系中。

总之，Tensor Logic 通过一套融合的张量语法，使不同类型的 AI 系统第一次在话语层面杀青了和会。

论文地址：

https://arxiv.org/abs/2510.12269

参考麇集：

[ 1 ] https://x.com/godofprompt/status/1978405500485325080

[ 2 ] https://x.com/pmddomingos/status/1978333248888480079

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—  完  —

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