Қазіргі уақытта адамдар AI туралы сөйлескенде, әңгіме әрдайым дерлік адам сияқты дыбыстайтын чат-боттарға, деректерді шиеленістіретін ауқымды нейрондық желілерге немесе кейбір шаршаған адамдарға қарағанда мысықтарды жақсы анықтайтын кескінді тану жүйелеріне ауысады. символдық AI болды . Бір қызығы, ол әлі де осында, әлі де пайдалы. Бұл негізінен компьютерлерді адамдар сияқты ойлауға үйрету туралы: символдарды, логиканы және ережелерді . Ескі? Мүмкін. Бірақ «қара жәшік» AI-ға әуестенген әлемде Symbolic AI айқындығы біршама сергітеді [1].
Осы мақаладан кейін оқығыңыз келетін мақалалар:
🔗 AI жаттықтырушы дегеніміз не
Қазіргі заманғы AI тренерлерінің рөлі мен міндеттерін түсіндіреді.
🔗 Деректер ғылымын AI алмастыра ма?
AI жетістіктері деректер ғылымының мансаптарына қауіп төндіретінін зерттейді.
🔗 AI ақпаратты қайдан алады
AI үлгілері үйрену және бейімдеу үшін пайдаланатын көздерді бөледі.
Символдық AI негіздері✨
айқындыққа негізделген . Сіз логиканы қадағалай аласыз, ережелерді анықтай аласыз және неліктен не істегенін нақты көре аласыз. Мұны жай ғана жауап беретін нейрондық желімен салыстырыңыз - бұл жасөспірімнен «неге?» Деген сұраққа ұқсайды. және иығын көтеру. Символдық жүйелер, керісінше, былай дейді: «Себебі А және В С дегенді білдіреді, демек, С. Өзін-өзі түсіндіру қабілеті біреу үнемі дәлелдеуді сұрайтын жоғары ставкалар (медицина, қаржы, тіпті сот залы) үшін ойынды өзгертеді [5].
Шағын оқиға: үлкен банктегі сәйкестік тобы санкциялар саясатын ережелер механизміне кодтады. "Егер шыққан_ел ∈ {X} және жетіспейтін_бенефициар_ақпараты → күшейе түссе." Нәтиже? Әрбір белгіленген іс қадағаланатын, адам оқи алатын пайымдау тізбегімен келді. Аудиторларға ұнады . Бұл Symbolic AI-ның керемет күші - мөлдір, тексерілетін ойлау .
Жылдам салыстыру кестесі 📊
| Құрал / Тәсіл | Кім пайдаланады | Шығындар диапазоны | Неліктен ол жұмыс істейді (немесе жұмыс істемейді) |
|---|---|---|---|
| Сараптамалық жүйелер 🧠 | Дәрігерлер, инженерлер | Қымбат орнату | Ережеге негізделген өте анық, бірақ сынғыш [1] |
| Білім графигі 🌐 | Іздеу жүйелері, деректер | Аралас құн | Нысандарды + масштабтағы қатынастарды қосады [3] |
| Ережеге негізделген чатботтар 💬 | Клиенттерге қызмет көрсету | Төмен – орташа | Жылдам құрастырылады; бірақ нюанс? онша емес |
| Нейро-символдық АИ ⚡ | Зерттеушілер, стартаптар | Алдын ала жоғары | Логика + ML = түсіндірілетін үлгілеу [4] |
Символдық AI қалай жұмыс істейді (тәжірибеде) 🛠️
Символдық AI өз негізінде екі нәрсе: символдар (тұжырымдамалар) және ережелер (бұл ұғымдар қалай байланысады). Мысалы:
-
Таңбалар:
Dog,Animal,HasTail -
Ереже: Егер X ит болса → Х - жануар.
Осы жерден сандық LEGO бөліктері сияқты логикалық тізбектерді құруды бастауға болады. үш есе (атрибут-объект-мән) сақтайды сұрауларды кезең-кезеңімен дәлелдеу үшін мақсатқа бағытталған ереже аудармашысын
Символдық AI-ның өмірден алынған мысалдары 🌍
-
MYCIN – жұқпалы аурулардың медициналық сараптамалық жүйесі. Ережеге негізделген, түсіндіруге ыңғайлы [1].
-
DENDRAL – спектрометрия деректерінен молекулалық құрылымдарды болжайтын ерте химия AI [2].
-
Google Knowledge Graph – нысандарды (адамдар, орындар, заттар) + олардың қарым-қатынастары «жолдар емес, заттар» сұрауларына жауап беру [3].
-
Ережеге негізделген боттар – тұтынушыларды қолдауға арналған сценарийлік ағындар; тұрақтылық үшін қатты, ашық чат үшін әлсіз.
Неліктен символдық AI сүрінді (бірақ өлмеді) 📉➡️📈
Символдық AI дәл осы жерде қозғалады: бейберекет, толық емес, қарама-қайшы шынайы әлем. Үлкен ереже базасын сақтау шаршатады, ал сынғыш ережелер бұзылғанша шаршауы мүмкін.
Дегенмен - ол ешқашан толығымен жойылған жоқ. Нейро-символдық AI енгізіңіз : нейрондық желілерді (қабылдауда жақсы) символдық логикамен (ойлауда жақсы) араластырыңыз. Оны эстафеталық топ сияқты елестетіп көріңіз: жүйке бөлігі тоқтау белгісін байқайды, содан кейін символдық бөлік жол қозғалысы туралы заң бойынша нені білдіретінін анықтайды. Бұл комбинация және түсінікті жүйелерді [4][5].
Символдық AI күшті жақтары 💡
-
Мөлдір логика : әр қадамды орындай аласыз [1][5].
-
Реттеуге ыңғайлы : саясаттар мен заң ережелеріне таза карталар [5].
-
Модульдік күтім : сіз бір ережені бүкіл құбыжық үлгісін қайта оқытпай-ақ өзгерте аласыз [1].
Символдық АИ әлсіз жақтары ⚠️
-
Қабылдау қорқынышты : суреттер, аудио, беймаза мәтін - нейрондық желілер бұл жерде басым.
-
Ауырсынуды масштабтау : сарапшылық ережелерді шығару және жаңарту жалықтырады [2].
-
Қаттылық : ережелер өз аймағынан тыс бұзылады; белгісіздікті анықтау қиын (бірақ кейбір жүйелер жартылай түзетулерді бұзды) [1].
Символдық AI үшін алда жол 🚀
Болашақ таза символдық немесе таза нейрондық емес шығар. Ол гибридті. Елестетіңіз:
-
Нейрондық → өңделмеген пикселдерден/мәтіннен/аудиодан үлгілерді шығарады.
-
Нейро-символдық → үлгілерді құрылымдық ұғымдарға көтереді.
-
Символдық → ережелерді, шектеулерді қолданады, содан кейін - маңызды - түсіндіреді .
Бұл машиналардың адамның ойлауына ұқсайтын циклі: қараңыз, құрылымдаңыз, негіздеңіз [4][5].
Оны орау 📝
Сонымен, Symbolic AI: бұл логикаға негізделген, ережеге негізделген, түсіндіруге дайын. Жарқын емес, бірақ ол әлі де жете алмайтын терең нәрсені шегелейді: анық, тексерілетін дәлелдер . Ақылды ставка? Екі қарыз алатын жүйелер - қабылдау және масштаб үшін нейрондық желілер, пайымдау мен сенім үшін символдық [4][5].
Мета сипаттамасы: Символдық AI түсіндірілді - ережеге негізделген жүйелер, күшті/әлсіз жақтары және неліктен нейро-символдық (логика + ML) алға апаратын жол.
Хэштегтер:
#ЖасандыИнтеллект 🤖 #СимволдықAI 🧩 #Машиналықүйрену #НейроСимволикалықAI ⚡ #ТехникалықТүсіндірілді #БілімӨкілдігі #AIInsights #FutureOfAI
Анықтамалар
[1] Buchanan, BG, & Shortliffe, EH Rule-Based Expert Systems: The MYCIN Experiments of Stanford Heuristic Programming Project , Ch. 15. PDF
[2] Lindsay, RK, Buchanan, BG, Feigenbaum, EA, & Lederberg, J. “DENDRAL: ғылыми гипотезаны қалыптастыруға арналған алғашқы сараптамалық жүйенің кейс зерттеуі”. Жасанды интеллект 61 (1993): 209–261. PDF
[3] Google. «Білім графигін енгізу: жолдар емес, заттар». Ресми Google блогы (2012 жылдың 16 мамыры). Сілтеме
[4] Монро, Д. “Нейросимволдық AI.” ACM коммуникациялары (2022 ж. қазан). DOI
[5] Sahoh, B., et al. «Түсіндірілетін жасанды интеллекттің маңызды шешім қабылдаудағы рөлі: шолу». Үлгілер (2023). PubMed Central. Сілтеме