Symbolische AI:redeneren met symbolen

Symbolische AI, ook bekend als Goede ouderwetse AI (GOFAI) , is de klassieke benadering van kunstmatige intelligentie. Het domineerde het veld van de jaren 1950 tot het einde van de jaren tachtig en is nog steeds relevant vandaag. Hier is een uitsplitsing:

kernidee: Symbolische AI ​​vertegenwoordigt kennis en intelligentie door symbolen en regels . Deze symbolen kunnen objecten, concepten, relaties of andere betekenisvolle entiteit vertegenwoordigen.

Denk eraan zoals:

* algebra: Variabelen (symbolen) en vergelijkingen (regels) gebruiken om problemen op te lossen.

* schaken: Stukken vertegenwoordigen als symbolen en het gebruik van regels om juridische bewegingen te bepalen.

Key -kenmerken:

* Expliciete kennisrepresentatie: Kennis wordt expliciet gecodeerd in de vorm van symbolen en regels.

* Regelgebaseerd redeneren: Systemen gebruiken logische redenering en vooraf gedefinieerde regels om symbolen te manipuleren en conclusies te trekken.

* Top-down benadering: Begint met concepten op hoog niveau en breekt ze op in kleinere, beheersbare regels.

Voorbeelden van symbolische AI ​​-systemen:

* Expertsystemen: De kennis van menselijke experts vastleggen en toepassen in specifieke domeinen (bijv. Medische diagnose).

* Logische programmeertalen: Net als Prolog, gebruik formele logica om kennis weer te geven en problemen op te lossen.

* Systemen voor vroege natuurlijke taalverwerking (NLP): Gebruikte symbolische representaties van taal om tekst te begrijpen en te genereren.

Sterktes van symbolische AI:

* verklaarbaarheid: Redeneerprocessen zijn transparant en gemakkelijk te begrijpen.

* redeneren met onzekerheid: Kan onzekere informatie verwerken met behulp van probabilistische methoden.

* Geschikt voor goed gedefinieerde problemen: Effectief in domeinen met duidelijke regels en representaties.

Beperkingen van symbolische AI:

* Knelpunt voor kennisverwerving: Het handmatig coderen van kennis is tijdrovend en moeilijk.

* brosheid: Systemen kunnen gemakkelijk voor de gek gehouden worden door onverwachte ingangen of kleine variaties in gegevens.

* Redenering van de Common Sense: Worstelt met taken die gezond verstand of echte kennis vereisen.

Symbolische AI ​​versus andere AI -benaderingen:

* connectionist AI (neurale netwerken): In tegenstelling tot symbolische AI ​​vertrouwt Connectionist AI op het leren van gegevens in plaats van expliciete regels.

* Hybride AI -systemen: Combineer elementen van zowel symbolische als connectionistische benaderingen om hun sterke punten te benutten.

relevantie vandaag:

Hoewel symbolische AI ​​misschien niet het dominante paradigma is, is het verre van verouderd. Het blijft waardevol in gebieden zoals:

* redeneren en planning: Robotica, spel spelen, geautomatiseerde stelling bewijzen.

* Kennisrepresentatie: Semantic Web, Ontologies, Kennisgrafieken.

* Hybride AI -systemen: Symbolisch redeneren combineren met diep leren voor verbeterde mogelijkheden.

Symbolische AI ​​biedt een krachtig kader voor het logisch weergeven van kennis en redenering. Hoewel het beperkingen heeft, blijven de sterke punten ervan een relevante en waardevolle aanpak maken in verschillende AI -toepassingen.