Symbolische KI:Argumentation mit Symbolen
Symbolische KI, auch bekannt als gute altmodische AI (Gofai) , ist der klassische Ansatz für künstliche Intelligenz. Es dominierte das Feld von den 1950er bis Ende der 1980er Jahre und ist heute noch relevant. Hier ist eine Aufschlüsselung:
Kernidee: Die symbolische KI repräsentiert Wissen und Intelligenz durch Symbole und Regeln . Diese Symbole können Objekte, Konzepte, Beziehungen oder eine andere aussagekräftige Entität darstellen.
denken Sie daran wie:
* Algebra: Verwenden von Variablen (Symbolen) und Gleichungen (Regeln) zur Lösung von Problemen.
* Schach: Stücke als Symbole darstellen und Regeln zur Bestimmung der rechtlichen Bewegungen verwenden.
Schlüsselmerkmale:
* Explizite Wissensrepräsentation: Wissen wird ausdrücklich in Form von Symbolen und Regeln codiert.
* Regelbasiertes Denken: Systeme verwenden logisches Denken und vordefinierte Regeln, um Symbole zu manipulieren und Schlussfolgerungen zu ziehen.
* Top-Down-Ansatz: Beginnt mit hochrangigen Konzepten und unterteilt sie in kleinere, überschaubare Regeln.
Beispiele für symbolische AI -Systeme:
* Expertensysteme: Erfassen und wenden Sie das Wissen menschlicher Experten in bestimmten Bereichen (z. B. medizinische Diagnose) auf und wenden Sie sie an.
* Logische Programmiersprachen: Verwenden Sie wie Prolog formale Logik, um Wissen darzustellen und Probleme zu lösen.
* NLP -Systeme (Early Natural Language Processing): Verwendete symbolische Darstellungen der Sprache, um Text zu verstehen und zu generieren.
Stärken der symbolischen AI:
* Erklärung: Argumentationsprozesse sind transparent und leicht zu verstehen.
* Argumentation mit Unsicherheit: Kann unsichere Informationen mit probabilistischen Methoden bewältigen.
* geeignet für gut definierte Probleme: Wirksam in Domänen mit klaren Regeln und Darstellungen.
Einschränkungen der symbolischen AI:
* Wissenserfassung Engpass: Das Wissen manuell kodierender Wissen ist zeitaufwändig und schwierig.
* Brechung: Systeme können leicht durch unerwartete Eingaben oder geringfügige Variationen der Daten täuschen werden.
* Argumentation des gesunden Menschenverstandes: Kämpfe mit Aufgaben, die gesunden Menschenverstand oder Wissen im realen Welt erfordern.
Symbolische AI gegen andere KI -Ansätze:
* Connectionist AI (neuronale Netze): Im Gegensatz zu symbolischer KI beruht Connectionist KI auf Lernen aus Daten und nicht auf expliziten Regeln.
* Hybrid -AI -Systeme: Kombinieren Sie Elemente sowohl symbolischer als auch verbindlicher Ansätze, um ihre Stärken zu nutzen.
Relevanz heute:
Während symbolische KI möglicherweise nicht das dominierende Paradigma ist, ist es weit davon entfernt, veraltet zu sein. Es bleibt in Gebieten wie:
* Argumentation und Planung: Robotik, Spielspiel, automatisierter Theorem.
* Wissensdarstellung: Semantisches Web, Ontologien, Wissensgrafiken.
* Hybrid -AI -Systeme: Kombinieren symbolischer Denken mit tiefem Lernen für verbesserte Fähigkeiten.
Die symbolische KI bietet einen logischen Rahmen für die Darstellung von Wissen und Argumentation. Während es Einschränkungen hat, machen seine Stärken es weiterhin zu einem relevanten und wertvollen Ansatz in verschiedenen KI -Anwendungen.
