Một nhóm nghiên cứu thuộc MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) đã công bố kết quả nghiên cứu mới về NeuroSymbolic Reasoning (NSR) vào ngày 21/09/2026. Phương pháp này kết hợp mạng nơ-ron sâu với biểu diễn ký hiệu, giúp AI thực hiện các phép suy luận logic phức tạp mà các mô hình ngôn ngữ truyền thống chưa thể làm tốt.
Trong các thí nghiệm, NSR đạt điểm trung bình 92.3% trên bộ benchmark CommonsenseQA và 89.7% trên Winograd Schema Challenge, vượt qua GPT‑4 và Gemini Ultra 2. Đặc biệt, NSR cho thấy khả năng giải quyết các bài toán logic đa bước mà không cần huấn luyện lại, nhờ việc sử dụng các quy tắc ký hiệu được học từ dữ liệu.
Các nhà nghiên cứu giải thích rằng việc tích hợp biểu diễn ký hiệu cho phép mô hình “hiểu” cấu trúc quan hệ giữa các đối tượng, từ đó thực hiện suy luận một cách có hệ thống. Kết quả này mở ra tiềm năng cho các ứng dụng như trợ lý pháp lý, hệ thống hỗ trợ quyết định y tế và robot tự động.
Bài báo đã được đăng trên tạp chí Nature Machine Intelligence và đồng thời được chia sẻ trên arXiv. Đội ngũ nghiên cứu hy vọng sẽ công bố phiên bản mở của NSR trên GitHub trong tháng tới, khuyến khích cộng đồng AI đóng góp và mở rộng khả năng suy luận của mô hình.