Symbolic AI:Resonemang med symboler
Symbolisk AI, även känd som god gammaldags AI (gofai) , är det klassiska tillvägagångssättet för konstgjord intelligens. Det dominerade fältet från 1950 -talet till slutet av 1980 -talet och är fortfarande relevant idag. Här är en uppdelning:
kärnidé: Symbolisk AI representerar kunskap och intelligens genom symboler och regler . Dessa symboler kan representera föremål, koncept, relationer eller någon annan meningsfull enhet.
Tänk på det som:
* algebra: Använda variabler (symboler) och ekvationer (regler) för att lösa problem.
* schack: Representera bitar som symboler och använda regler för att fastställa lagliga rörelser.
Nyckelegenskaper:
* Explicit kunskapsrepresentation: Kunskap kodas uttryckligen i form av symboler och regler.
* Regelbaserat resonemang: System använder logiska resonemang och fördefinierade regler för att manipulera symboler och dra slutsatser.
* Top-down-strategi: Börjar med högnivåkoncept och delar upp dem i mindre, hanterbara regler.
Exempel på symboliska AI -system:
* expertsystem: Fånga och tillämpa kunskapen om mänskliga experter inom specifika domäner (t.ex. medicinsk diagnos).
* Logikprogrammeringsspråk: Liksom Prolog, använd formell logik för att representera kunskap och lösa problem.
* Tidig naturlig språkbehandling (NLP) -system: Använde symboliska representationer av språk för att förstå och generera text.
Styrkor av symbolisk AI:
* Förklarbarhet: Resonemangsprocesser är transparenta och lättförstås.
* resonemang med osäkerhet: Kan hantera osäker information med sannolikhetsmetoder.
* Lämplig för väldefinierade problem: Effektiv i domäner med tydliga regler och representationer.
Begränsningar av symbolisk AI:
* Kunskapsförvärv flaskhals: Manuellt kodning av kunskap är tidskrävande och svår.
* Brittleness: System kan lätt luras av oväntade ingångar eller små variationer i data.
* Sunt förnuft resonemang: Kämpar med uppgifter som kräver sunt förnuft eller verklig kunskap.
Symbolisk AI kontra andra AI -metoder:
* Connectionist AI (neurala nätverk): Till skillnad från symbolisk AI förlitar sig anslutning AI på att lära sig från data snarare än uttryckliga regler.
* hybrid AI -system: Kombinera element i både symboliska och anslutande tillvägagångssätt för att utnyttja deras styrkor.
Relevans idag:
Även om symbolisk AI kanske inte är det dominerande paradigmet, är det långt ifrån föråldrat. Det är fortfarande värdefullt i områden som:
* resonemang och planering: Robotik, spel, automatiserad sats som bevisar.
* Kunskapsrepresentation: Semantisk webb, ontologier, kunskapsgrafer.
* hybrid AI -system: Kombinera symboliskt resonemang med djup inlärning för förbättrade kapaciteter.
Symbolisk AI ger en kraftfull ram för att representera kunskap och resonemang logiskt. Även om det har begränsningar, fortsätter dess styrkor att göra det till ett relevant och värdefullt tillvägagångssätt i olika AI -applikationer.
