Neuro-Symbolic AIは、深層ニューラルネットワークと記号的推論の強みを組み合わせた人工知能と認知コンピューティングのパラダイムです。この分野は急速に進化しており、Pythonを使用したNeuro-Symbolic AIの実装についての情報が増えてきています。
SymbolicAI
SymbolicAIは、Pythonで使用できるNeuro-Symbolicフレームワークです。このフレームワークは、大規模言語モデル（LLMs）を基礎とし、タスク固有のプロンプトに基づいて操作を構成します。SymbolicAIを使用すると、Pythonで古典的なプログラミングと微分可能なプログラミングの統合を容易に行うことができます。
PyReason
PyReasonは、Pythonベースの強力な時間的一階論理の説明可能なAIシステムで、多段推論、不確実性、オープンワールド推論、グラフベースの構文をサポートしています。PyReasonは、強化学習フレームワーク内でシミュレータとして機能するPyReason-as-a-Simが利用可能になりました。
PSyKI
PSyKI（Platform for Symbolic Knowledge Injection）は、記号的知識注入（SKI）のためのPythonライブラリです。文献では、SKIはNeuro-Symbolic統合とも呼ばれています。PSyKIは、SKIアルゴリズム（インジェクタ）とサービス品質メトリクス（QoS）およびその他のユーティリティ機能を提供します。
これらのライブラリとフレームワークは、Pythonを使用したNeuro-Symbolic AIの開発を容易にします。これらのツールを使用することで、Python開発者はNeuro-Symbolic AIの強力な機能を活用し、より高度なAIアプリケーションを開発することが可能になります。