AI Neuro-simbolik: Mesin anu tungtungna tiasa ngadamel logika sareng diajar

• Author:
• Ngaran pangarang

  Quantumrun tetempoan
• April 13, 2023

Pembelajaran mesin (ML) sok janten téknologi anu ngajangjikeun kalayan tantangan anu unik, tapi panalungtik milarian nyiptakeun sistem dumasar-logika anu ngalangkungan data ageung. Sistem dumasar-logika dirancang pikeun dianggo sareng representasi simbolis sareng penalaran, anu tiasa masihan cara anu langkung transparan sareng tiasa diinterpretasi pikeun ngartos prosés pengambilan kaputusan sistem. 

Kontéks AI Neuro-simbolik

AI neuro-simbolik (disebut oge AI komposit) ngagabungkeun dua cabang kecerdasan jieunan (AI). Anu mimiti nyaéta AI simbolis, anu ngagunakeun simbol pikeun ngarti hubungan sareng aturan (nyaéta, warna sareng bentuk hiji obyék). Pikeun AI simbolis tiasa dianggo, dasar pangaweruh kedah tepat, detil, sareng lengkep. Sarat ieu hartosna yén éta henteu tiasa diajar nyalira sareng gumantung kana kaahlian manusa pikeun tetep ngamutahirkeun dasar pangaweruh. 

Komponén séjén tina neuro-simbolik AI nyaéta jaringan saraf jero (jaring jero) atanapi pembelajaran jero (DL). Téknologi ieu ngagunakeun sababaraha lapisan titik anu meniru neuron otak manusa pikeun diajar mandiri ngolah set data anu ageung. Contona, jaring jero bisa ngaliwatan gambar béda tina ucing jeung anjing pikeun akurat ngaidentipikasi nu mana, sarta aranjeunna ngaronjatkeun kana waktu. Nanging, anu teu tiasa dilakukeun ku jaring jero nyaéta ngolah hubungan anu kompleks. Ku ngagabungkeun AI simbolis jeung jaring jero, panalungtik ngagunakeun DL pikeun churn jumlah badag data kana basis pangaweruh, nu satutasna AI simbolis bisa infer atawa nangtukeun aturan jeung hubungan. Kombinasi ieu ngamungkinkeun pikeun panemuan pangaweruh anu langkung éfisién sareng akurat sareng pengambilan kaputusan.

Wewengkon séjén anu alamat AI neuro-simbolik nyaéta prosés palatihan anu mahal pisan. Salaku tambahan, jaring jero tiasa sénsitip kana parobahan data input leutik, nyababkeun kasalahan klasifikasi. Éta ogé bajoang sareng penalaran abstrak sareng ngawalon patarosan tanpa seueur data latihan. Saterusna, cara internal tina jaringan ieu rumit sarta hésé pikeun manusa ngartos, sahingga tangtangan pikeun napsirkeun alesan balik prediksi maranéhanana.

Dampak ngaganggu

Panaliti ti Universitas Stanford ngalaksanakeun studi awal ngeunaan AI komposit nganggo 100,000 gambar bentuk dasar 3D (kuadrat, spheres, silinder, jsb.) Aranjeunna teras nganggo patarosan anu béda pikeun ngalatih hibrida pikeun ngolah data sareng nyimpulkeun hubungan (contona, naha kubus beureum? ). Aranjeunna mendakan yén AI neuro-simbolik tiasa ngajawab patarosan ieu leres 98.9 persén waktos. Salaku tambahan, hibrida ngan meryogikeun 10 persén data pelatihan pikeun ngembangkeun solusi. 

Kusabab simbol atawa aturan ngadalikeun jaring jero, peneliti bisa kalayan gampang ningali kumaha aranjeunna "diajar" na dimana breakdowns lumangsung. Sateuacanna, ieu mangrupikeun salah sahiji kalemahan jaring jero, henteu mampuh dilacak kusabab lapisan sareng lapisan kode sareng algoritma anu rumit. AI neuro-simbolik keur diuji dina kandaraan timer nyetir pikeun mikawanoh objék di jalan jeung sagala parobahan dina lingkungan. Ieu lajeng dilatih pikeun meta appropriately kana ieu faktor éksternal. 

Nanging, aya pendapat anu béda-béda naha kombinasi AI simbolis sareng jaring jero mangrupikeun jalan anu pangsaéna pikeun AI anu langkung maju. Sababaraha peneliti, sapertos anu ti Universitas Brown, yakin yén pendekatan hibrid ieu tiasa henteu cocog sareng tingkat penalaran abstrak anu dihontal ku pikiran manusa. Pikiran manusa tiasa nyiptakeun representasi simbolis objék sareng ngalaksanakeun rupa-rupa jinis penalaran nganggo simbol-simbol ieu, nganggo jaringan saraf biologis, tanpa peryogi komponén simbolis khusus. Sababaraha ahli ngajawab yén métode alternatif, kayaning nambahkeun fitur kana jaring jero nu meniru kamampuhan manusa, bisa jadi leuwih éféktif dina ngaronjatkeun kamampuh AI.

Aplikasi pikeun AI neuro-simbolik

Sababaraha aplikasi pikeun AI neuro-simbolik tiasa kalebet:

• Bot, sapertos chatbots, anu tiasa langkung ngartos paréntah sareng motivasi manusa, ngahasilkeun réspon sareng jasa anu langkung akurat.
• Aplikasina dina skenario ngarengsekeun masalah anu langkung rumit sareng sénsitip sapertos diagnosis médis, perencanaan perawatan, sareng pamekaran narkoba. Téknologi ogé tiasa diterapkeun pikeun ngagancangkeun panalungtikan ilmiah sareng téknologi pikeun widang sapertos transportasi, tanaga, sareng manufaktur. 
• The automation prosés-nyieun kaputusan anu ayeuna merlukeun judgment manusa. Hasilna, aplikasi sapertos kitu tiasa nyababkeun leungitna empati sareng akuntabilitas dina sababaraha widang sapertos palayanan palanggan.
• Perkakas pinter anu langkung intuitif sareng asisten virtual anu tiasa ngolah skénario anu béda, sapertos proaktif ngahémat listrik sareng ngalaksanakeun ukuran kaamanan.
• Patarosan etika sareng hukum anyar, sapertos masalah anu aya hubunganana sareng privasi, kapamilikan, sareng tanggung jawab.
• Ningkatkeun kaputusan dina pamaréntahan sareng kontéks politik anu sanés. Téknologi ieu ogé tiasa dianggo pikeun mangaruhan pendapat umum ngalangkungan iklan anu langkung sasar sareng ngahasilkeun iklan sareng média anu dipersonalisasikeun.

Patarosan anu kedah diperhatoskeun

• Kumaha deui saur anjeun AI neuro-simbolik bakal mangaruhan kahirupan urang sadidinten?
• Kumaha téknologi ieu tiasa dianggo dina industri sanés?