Нейро символикалык Ai машина акыры логиканы да, үйрөнүүнү да чече алат

Кредит сүрөтү:

iStock

Нейро-символикалык AI: Акыры логиканы да, үйрөнүүнү да чече ала турган машина

Символикалык жасалма интеллект (AI) жана терең нейрон тармактарында чектөөлөр бар, бирок окумуштуулар аларды бириктирип, акылдуураак AI түзүүнүн жолун табышты.

Author:
Жазуучу аты
Quantumrun Foresight
April 13, 2023

Machine Learning (ML) ар дайым өзүнүн уникалдуу көйгөйлөрү менен келечектүү технология болуп келген, бирок изилдөөчүлөр чоң маалыматтардан тышкары логикага негизделген системаны түзүүнү көздөшөт. Логикага негизделген системалар системанын чечим кабыл алуу процессин түшүнүүнүн ачык-айкын жана чечмеленүүчү жолун камсыз кыла турган символикалык өкүлчүлүктөр жана ой жүгүртүүлөр менен иштөө үчүн иштелип чыккан.

Нейро-символикалык AI контексти

Нейро-символикалык AI (композиттик AI деп да аталат) жасалма интеллекттин (AI) эки бутагын бириктирет. Биринчиден, символдук AI мамилелерди жана эрежелерди (б.а. объекттин түсүн жана формасын) түшүнүү үчүн символдорду колдонот. Символикалык AI иштеши үчүн, билим базасы так, деталдуу жана толук болушу керек. Бул талап ал өз алдынча үйрөнө албайт жана билим базасын жаңыртуу үчүн адамдын тажрыйбасына көз каранды экенин билдирет.

Нейро-символикалык AIдин башка компоненти бул терең нейрон тармактары (терең торлор) же терең үйрөнүү (DL). Бул технология чоң маалымат топтомдорун иштеп чыгууну өз алдынча үйрөнүү үчүн адамдын мээсинин нейрондорун туураган түйүндөрдүн көптөгөн катмарларын колдонот. Мисалы, терең торлор иттердин жана мышыктардын ар кандай сүрөттөрүнөн өтүп, кайсынысы кайсы экенин так аныктай алат жана алар убакыттын өтүшү менен жакшырат. Бирок, терең торлор татаал мамилелерди иштете албайт. Символикалык AI менен терең торлорду айкалыштыруу менен изилдөөчүлөр DLди чоң көлөмдөгү маалыматтарды билим базасына айлантуу үчүн колдонушат, андан кийин символикалык AI эрежелерди жана мамилелерди аныктай алат же аныктай алат. Бул айкалышы кыйла натыйжалуу жана так билим ачууга жана чечим кабыл алууга мүмкүндүк берет.

Нейро-символикалык AI кайрылган дагы бир аймак - бул терең тордун кымбат окутуу процесси. Кошумчалай кетсек, терең торлор кирүүчү маалыматтардын майда өзгөрүүлөрүнө сезгич болушу мүмкүн, бул классификация каталарына алып келет. Алар ошондой эле абстракттуу ой жүгүртүү жана көп окутуу маалыматтары жок суроолорго жооп берүү менен күрөшүшөт. Андан тышкары, бул тармактардын ички иштеши татаал жана адамдар үчүн түшүнүү кыйын болгондуктан, алардын алдын ала айткан жүйөлөрүн чечмелөө кыйынга турат.

Бузуучу таасир

Стэнфорд университетинин изилдөөчүлөрү негизги 100,000D фигуралардын (квадраттар, шарлар, цилиндрлер ж.б.) 3 98.9 сүрөтүн колдонуу менен курама AI боюнча алгачкы изилдөөлөрдү жүргүзүштү, андан кийин гибридди маалыматтарды иштеп чыгууга жана мамилелерди чыгарууга үйрөтүү үчүн ар кандай суроолорду колдонушту (мисалы, кубтар кызылбы? ). Алар нейро-символикалык AI бул суроолорго 10 пайызга туура жооп бере аларын аныкташкан. Кошумчалай кетсек, гибрид чечимдерди иштеп чыгуу үчүн окуу маалыматтарынын XNUMX пайызын гана талап кылган.

Символдор же эрежелер терең торлорду көзөмөлдөгөндүктөн, изилдөөчүлөр алардын кантип “үйрөнүп жатканын” жана бузулуулар кайда болорун оңой көрө алышат. Буга чейин бул терең торлордун алсыз жактарынын бири болгон, татаал коддордун жана алгоритмдердин катмарларынын жана катмарларынын себебинен байкоо жүргүзүү мүмкүн эмес. Нейро-символикалык AI жолдогу объектилерди жана айлана-чөйрөдөгү өзгөрүүлөрдү таануу үчүн өзүн-өзү башкарган унааларда сыналууда. Андан кийин бул тышкы факторлорго туура реакция кылууга үйрөтүлөт.

Бирок, каймана AI менен терең торлордун айкалышы өнүккөн AIга карай эң жакшы жолбу деген ар кандай пикирлер бар. Кээ бир изилдөөчүлөр, мисалы, Браун университетинин окумуштуулары, бул гибриддик ыкма адамдын акылы жеткен абстрактуу ой жүгүртүүнүн деңгээлине дал келбеши мүмкүн деп эсептешет. Адамдын акылы объекттердин символикалык көрүнүштөрүн түзө алат жана атайын символикалык компонентке муктаж болбостон, биологиялык нейрондук тармактарды колдонуу менен бул символдор аркылуу ой жүгүртүүнүн ар кандай түрлөрүн жасай алат. Кээ бир эксперттер адамдын жөндөмдүүлүктөрүн туураган терең торлорго функцияларды кошуу сыяктуу альтернативалык ыкмалар AI мүмкүнчүлүктөрүн жогорулатууда натыйжалуураак болушу мүмкүн деп ырасташат.

Нейро-символикалык AI үчүн колдонмолор

Нейро-символикалык AI үчүн кээ бир колдонмолор төмөнкүлөрдү камтышы мүмкүн:

Адамдын буйруктарын жана мотивациясын жакшыраак түшүнө алган чатботтор сыяктуу боттор так жоопторду жана кызматтарды чыгарат.
Аны медициналык диагностика, дарылоону пландаштыруу жана дары-дармектерди иштеп чыгуу сыяктуу татаал жана сезимтал маселелерди чечүү сценарийлеринде колдонуу. Технологияны транспорт, энергетика жана өндүрүш сыяктуу тармактарда илимий жана технологиялык изилдөөлөрдү тездетүү үчүн да колдонсо болот.
Азыркы учурда адамдын акыл-эсин талап кылган чечимдерди кабыл алуу процесстерин автоматташтыруу. Натыйжада, мындай колдонмолор кардарларды тейлөө сыяктуу кээ бир тармактарда боорукердикти жана жоопкерчиликти жоготууга алып келиши мүмкүн.
Электр энергиясын проактивдүү үнөмдөө жана коопсуздук чараларын ишке ашыруу сыяктуу ар кандай сценарийлерди иштете алган интуитивдик акылдуу шаймандар жана виртуалдык жардамчылар.
Жеке жашоого, менчикке жана жоопкерчиликке байланыштуу маселелер сыяктуу жаңы этикалык жана укуктук суроолор.
Өкмөттө жана башка саясий шарттарда чечимдерди кабыл алуу жакшыртылды. Бул технология дагы максаттуу жарнама жана гипер-жекелештирилген жарнактарды жана медианы түзүү аркылуу коомдук пикирге таасир этиш үчүн колдонулушу мүмкүн.