Қазіргі кезде адамдар жасанды интеллект туралы айтқан кезде, әңгіме әрқашан адамға ұқсайтын чатботтарға, деректерді өңдейтін үлкен нейрондық желілерге немесе мысықтарды кейбір шаршаған адамдарға қарағанда жақсы анықтайтын кескінді тану жүйелеріне ауысады. Бірақ бұл шудан әлдеқайда бұрын символдық жасанды интеллект . Және таңқаларлығы - ол әлі де бар, әлі де пайдалы. Бұл негізінен компьютерлерді адамдар сияқты ойлауға үйрету туралы: символдарды, логиканы және ережелерді . Ескілік пе? Мүмкін. Бірақ «қара жәшік» жасанды интеллектіне тәуелді әлемде символдық жасанды интеллекттің айқындығы біршама сергітетін сияқты [1].
Осыдан кейін оқуға болатын мақалалар:
🔗 Жасанды интеллект жаттықтырушысы дегеніміз не
Қазіргі заманғы жасанды интеллект жаттықтырушыларының рөлі мен міндеттерін түсіндіреді.
🔗 Деректер ғылымын жасанды интеллект алмастыра ма?
Жасанды интеллект саласындағы жетістіктер деректер ғылымы саласындағы мансапқа қауіп төндіретін-төндірмейтінін зерттейді.
🔗 Жасанды интеллект ақпаратты қайдан алады
Жасанды интеллект модельдері үйрену және бейімделу үшін пайдаланатын дереккөздерді бөліп көрсетеді.
Символдық жасанды интеллект негіздері✨
айқындыққа негізделген . Сіз логиканы бақылай аласыз, ережелерді қарастыра аласыз және неліктен айтқанын көре аласыз. Мұны жай ғана жауап беретін нейрондық желімен салыстырыңыз - бұл жасөспірімнен «неге?» деп сұрап, иығын қиқаң еткізгенмен бірдей. Керісінше, символикалық жүйелер: «Себебі А және В С-ны білдіреді, сондықтан С» деп айтады. Өзін-өзі түсіндіру қабілеті жоғары тәуекелді нәрселер үшін (медицина, қаржы, тіпті сот залы) ойын ережесін өзгертеді, мұнда біреу әрқашан дәлелдеме сұрайды [5].
Шағын оқиға: ірі банктегі сәйкестік тобы санкциялар саясатын ережелер жүйесіне кодтады. Мысалы: «егер origin_country ∈ {X} және missing_beneficiary_info → excel болса». Нәтижесі қандай? Әрбір белгіленген іс бақыланатын, адам оқи алатын ойлау тізбегімен келді. Аудиторларға ұнады . Бұл Symbolic AI-дің супер күші - мөлдір, тексерілетін ойлау .
Жылдам салыстыру кестесі 📊
| Құрал / тәсіл | Кім қолданады | Баға диапазоны | Неліктен ол жұмыс істейді (немесе жұмыс істемейді) |
|---|---|---|---|
| Сараптамалық жүйелер 🧠 | Дәрігерлер, инженерлер | Қымбат орнату | Ережеге негізделген өте айқын пайымдау, бірақ сынғыш [1] |
| Білім графиктері 🌐 | Іздеу жүйелері, деректер | Аралас құн | Ауқымды нысандарды + қатынастарды байланыстырады [3] |
| Ережеге негізделген чатботтар 💬 | Клиенттерге қызмет көрсету | Төмен-орташа | Құрылысы тез; бірақ нюанстар? онша емес |
| Нейро-символдық жасанды интеллект ⚡ | Зерттеушілер, стартаптар | Жоғары деңгейлі алдын ала төлем | Логика + ОЖ = түсіндірілетін үлгілеу [4] |
Символдық жасанды интеллект қалай жұмыс істейді (іс жүзінде) 🛠️
Негізінде, символдық жасанды интеллект екі нәрседен тұрады: символдар (ұғымдар) және ережелер (бұл ұғымдардың қалай байланысатыны). Мысал:
-
Белгілер:
Ит,Жануар,Құйрық -
Ереже: Егер X ит болса → X жануар.
Осы жерден сіз логика тізбектерін құра бастай аласыз - мысалы, сандық LEGO бөліктері. Классикалық сараптамалық жүйелер тіпті фактілерді үштіктерде ( атрибут-объект-мән) сақтап, сұраныстарды қадам бойынша дәлелдеу үшін мақсатты ереже интерпретаторын
Символдық жасанды интеллекттің нақты өмірдегі мысалдары 🌍
-
MYCIN - жұқпалы ауруларға арналған медициналық сараптамалық жүйе. Ережеге негізделген, түсіндіруге ыңғайлы [1].
-
ДЕНДРАЛ - спектрометрия деректерінен молекулалық құрылымдарды болжаған алғашқы химиялық жасанды интеллект [2].
-
Google Knowledge Graph - «жолдар емес, заттар» сұрауларына жауап беру үшін нысандарды (адамдарды, орындарды, заттарды) + олардың қатынастарын картаға түсіру [3].
-
Ережеге негізделген боттар - тұтынушыларды қолдау үшін сценарийленген ағындар; тұрақтылық үшін берік, ашық чат үшін әлсіз.
Неліктен символикалық жасанды интеллект сүрінді (бірақ өлмеді) 📉➡️📈
Міне, символикалық жасанды интеллект қателеседі: ретсіз, толық емес, қарама-қайшы нақты әлем. Үлкен ережелер базасын сақтау шаршатады, ал сынғыш ережелер бұзылғанша күшейе түседі.
Дегенмен - ол ешқашан толықтай жойылып кетпеді. Нейро-символдық жасанды интеллектке : нейрондық желілерді (қабылдау қабілеті жақсы) символдық логикамен (ойлау қабілеті жақсы) араластырыңыз. Мұны эстафеталық топ сияқты елестетіңіз: нейрондық бөлік тоқтау белгісін анықтайды, содан кейін символдық бөлік жол қозғалысы ережелері бойынша оның нені білдіретінін анықтайды. Бұл комбинация және түсіндіруге болатын жүйелерді [4][5].
Символдық жасанды интеллекттің күшті жақтары 💡
-
Мөлдір логика : сіз әрбір қадамды орындай аласыз [1][5].
-
Реттеуге ыңғайлы : саясат пен құқықтық ережелерге таза сәйкес келеді [5].
-
Модульдік күтім : сіз бүкіл құбыжық моделін қайта оқытпай-ақ бір ережені өзгерте аласыз [1].
Символдық жасанды интеллекттің әлсіз жақтары ⚠️
-
Қабылдау өте нашар : суреттер, аудио, ретсіз мәтін - мұнда нейрондық желілер басым.
-
Масштабтау қиындықтары : сараптамалық ережелерді алу және жаңарту өте қиын [2].
-
Қатаңдық : ережелер өз аймағынан тыс бұзылады; белгісіздікті анықтау қиын (бірақ кейбір жүйелер жартылай түзетулерді бұзған) [1].
Символдық жасанды интеллект үшін алдағы жол 🚀
Болашақ, бәлкім, таза символдық немесе таза нейрондық емес. Ол гибридті. Елестетіп көріңізші:
-
Neural → шикі пиксельдерден/мәтіннен/аудиодан үлгілерді алады.
-
Нейро-символдық → үлгілерді құрылымдық ұғымдарға айналдырады.
-
Символдық → ережелерді, шектеулерді қолданады, содан кейін - ең бастысы - түсіндіреді .
Міне, осы циклде машиналар адам ойлауына ұқсай бастайды: қараңыз, құрылымдаңыз, негіздеңіз [4][5].
Қорытынды 📝
Сонымен, символикалық жасанды интеллект: ол логикаға негізделген, ережеге негізделген, түсіндіруге дайын. Жарқыраған емес, бірақ терең желілер әлі де жасай алмайтын нәрсені жасайды: анық, тексерілетін ойлау . Ақылды ставка ма? Екі лагерьден де алынған жүйелер - қабылдау мен масштаб үшін нейрондық желілер, ойлау мен сенім үшін символикалық [4][5].
Мета сипаттамасы: Символдық жасанды интеллект түсіндірілді - ережеге негізделген жүйелер, күшті/әлсіз жақтары және нейросимволдық (логика + ML) алға жылжу жолы неліктен.
Хэштегтер:
#Жасандыинтеллект 🤖 #СимволдықЖИ 🧩 #Машиналықоқыту #НейросимволдықЖИ ⚡ #Технологиялықтүсіндірме #Білімдікөрсету #ЖИтүсініктері #ЖИболашағы
Сілтемелер
[1] Бьюкенен, Б.Г. және Шортлиф, Э.Х. Ережеге негізделген сараптамалық жүйелер: Стэнфорд эвристикалық бағдарламалау жобасының MYCIN тәжірибелері , 15-тарау. PDF
[2] Линдсей, Р.К., Бьюкенен, Б.Г., Фейгенбаум, Э.А. және Ледерберг, Дж. «ДЕНДРАЛ: ғылыми гипотезаларды қалыптастырудың алғашқы сараптамалық жүйесінің жағдайын зерттеу». Жасанды интеллект 61 (1993): 209–261. PDF
[3] Google. «Білім графигімен таныстыру: жолдар емес, заттар». Ресми Google блогы (16 мамыр 2012 жыл). Сілтеме
[4] Монро, Д. «Нейросимволдық жасанды интеллект». ACM коммуникациялары (2022 ж. қазан). DOI
[5] Сахох, Б. және т.б. «Түсіндірмелі жасанды интеллекттің маңызды шешімдер қабылдаудағы рөлі: шолу». Patterns (2023). PubMed Central. Сілтеме