Символический искусственный интеллект - Symbolic artificial intelligence


Из Википедии, свободной энциклопедии

Символическое искусственный интеллект это термин для сбора всех методов искусственного интеллекта исследований, которые основаны на высоком уровне «символических» (читаемыми человеком) представлений задач, логики и поиска . Символическое AI была доминирующей парадигмы исследований ИИ с середины 1950-х до конца 1980 - х годов.

Джон Хажленд дал имя GOFAI ( «Good Старомодный Искусственный интеллект») в символическом AI в своей книге 1985 Искусственный интеллект: Сама идея , что исследовал философские последствия исследований искусственного интеллекта. В робототехнике аналогичный термин GOFR ( «Good Старомодный Robotics»).

Этот подход основан на предположении , что многие аспекты интеллекта может быть достигнуто путем манипуляции символами , в предположении , определяется как « физические системы символов гипотезы » по Аллен Ньюэлл и Герберт А. Саймон в середине 1960 - х годов.

Наиболее удачная формой символического ИИ является экспертными системами , которые используют сеть правил производства . Правила производства соединить символы в отношениях , аналогичном If-Then заявление. Экспертная система обрабатывает правила , чтобы сделать выводы и определить , что дополнительную информацию, необходимую, то есть , какие вопросы задавать, используя удобочитаемых символы.

Противники символического подхода включают робототехники , таких как Родни Брукс , который нацелен на создание автономных роботов без символического представления (или только с минимальным представлением) и вычислительной разведки исследователей, которые применяют методы , такие как нейронные сети и оптимизации для решения проблем машинного обучения и контроля инженерия .

Символическое AI был предназначен для получения общего, человек-как интеллект в машине, в то время как большинство современных исследований направлено на конкретных подзадач. Исследование общего интеллекта в настоящее время изучается в суб-области искусственного общего интеллекта .

Машины были первоначально разработаны , чтобы сформулировать выходы , основанные на входах , которые были представлены символами. Символы используются при входе определенно и попадет под достоверностью. Но когда есть неопределенность участвует, например , при составлении прогнозов, представление делается с помощью « нечеткой логики ». Это можно увидеть в искусственных нейронных сетях .

Смотрите также

Рекомендации