Čo je symbolická AI?

Symbolická ai:uvažovanie symbolmi

Symbolická AI, známa tiež ako dobrá staromódna AI (gofa) , je klasický prístup k umelej inteligencii. Dominovala pole od 50. do konca osemdesiatych rokov a je stále relevantná. Tu je porucha:

Core Idea: Symbolická AI predstavuje vedomosti a inteligenciu prostredníctvom symbolov a pravidlá . Tieto symboly môžu predstavovať objekty, koncepty, vzťahy alebo akúkoľvek inú zmysluplnú entitu.

Myslite na to ako:

* algebra: Použitie premenných (symbolov) a rovníc (pravidiel) na riešenie problémov.

* Šach: Predstavuje kusy ako symboly a používajú pravidlá na určenie právnych pohybov.

Kľúčové charakteristiky:

* Explicitné znázornenie vedomostí: Znalosti sú výslovne kódované vo forme symbolov a pravidiel.

* Argumentácia založené na pravidlách: Systémy používajú logické zdôvodnenie a preddefinované pravidlá na manipuláciu so symbolmi a vyvodzovanie záverov.

* Prístup zhora nadol: Začína koncepciami na vysokej úrovni a rozdeľuje ich na menšie, zvládnuteľné pravidlá.

Príklady symbolických systémov AI:

* Expertné systémy: Zachyťte a uplatňujú znalosti ľudských odborníkov v konkrétnych doménach (napr. Lekárska diagnostika).

* Logické programovacie jazyky: Rovnako ako Prolog, použite formálnu logiku na reprezentáciu vedomostí a riešenie problémov.

* Systémy na spracovanie včasného prirodzeného jazyka (NLP): Na porozumenie a generovanie textu použité symbolické reprezentácie jazyka.

Symbolické ai:

* Vysvetliteľnosť: Procesy zdôvodnenia sú priehľadné a ľahko pochopené.

* Dôvody s neistotou: Zvládne neisté informácie pomocou pravdepodobnostných metód.

* Vhodný pre dobre definované problémy: Účinné v oblastiach s jasnými pravidlami a vyhláseniami.

Obmedzenia symbolického ai:

* Získavanie vedomostí: Ručné kódovanie vedomostí je časovo náročné a ťažké.

* Brittlensess: Systémy je možné ľahko oklamať neočakávanými vstupmi alebo miernymi zmenami v údajoch.

* Zdôvodnenie zdravého rozumu: Boj s úlohami, ktoré si vyžadujú zdravý rozum alebo vedomosti v reálnom svete.

Symbolic AI vs. ďalšie prístupy AI:

* Connectionist AI (Neurónové siete): Na rozdiel od symbolickej AI sa Connectionist AI spolieha skôr na učenie sa z údajov ako na explicitné pravidlá.

* hybridné systémy AI: Kombinujte prvky symbolických aj spojovacích prístupov, aby ste využili ich silné stránky.

Relevantnosť dnes:

Aj keď symbolická AI nemusí byť dominantnou paradigmou, nie je ani zďaleka zastaraná. Zostáva cenný v oblastiach ako:

* Zdôvodnenie a plánovanie: Robotika, hranie hier, automatizované vety.

* Znázornenie vedomostí: Sémantický web, ontológie, znalostné grafy.

* hybridné systémy AI: Kombinácia symbolického uvažovania s hlbokým učením pre vylepšené schopnosti.

Symbolická AI poskytuje silný rámec na reprezentáciu vedomostí a logicky zdôvodnenia. Aj keď má obmedzenia, jeho silné stránky sa naďalej stávajú relevantným a cenným prístupom v rôznych aplikáciách AI.

• Predchádzajúca strana: Počítač piatej generácie využíva umelú inteligenciu? 
• Ďalšia strana: Je AIAP samostatným programom?