న్యూరో-సింబాలిక్ AI: చివరకు లాజిక్ మరియు లెర్నింగ్ రెండింటినీ నిర్వహించగల యంత్రం

• రచయిత గురించి:
• రచయిత పేరు

  క్వాంటమ్రన్ దూరదృష్టి
• ఏప్రిల్ 13, 2023

మెషిన్ లెర్నింగ్ (ML) ఎల్లప్పుడూ దాని ప్రత్యేక సవాళ్లతో మంచి సాంకేతికతను కలిగి ఉంది, అయితే పరిశోధకులు పెద్ద డేటాకు మించిన లాజిక్-ఆధారిత వ్యవస్థను రూపొందించాలని చూస్తున్నారు. లాజిక్-ఆధారిత సిస్టమ్‌లు సింబాలిక్ ప్రాతినిధ్యాలు మరియు తార్కికంతో పనిచేయడానికి రూపొందించబడ్డాయి, ఇది సిస్టమ్ యొక్క నిర్ణయాత్మక ప్రక్రియను అర్థం చేసుకోవడానికి మరింత పారదర్శకమైన మరియు అర్థమయ్యే మార్గాన్ని అందిస్తుంది. 

న్యూరో-సింబాలిక్ AI సందర్భం

న్యూరో-సింబాలిక్ AI (కాంపోజిట్ AI అని కూడా పిలుస్తారు) కృత్రిమ మేధస్సు (AI) యొక్క రెండు శాఖలను మిళితం చేస్తుంది. మొదటిది సింబాలిక్ AI, ఇది సంబంధాలు మరియు నియమాలను అర్థం చేసుకోవడానికి చిహ్నాలను ఉపయోగిస్తుంది (అంటే, వస్తువు యొక్క రంగు మరియు ఆకృతి). సింబాలిక్ AI పనిచేయాలంటే, నాలెడ్జ్ బేస్ ఖచ్చితంగా, వివరంగా మరియు సమగ్రంగా ఉండాలి. ఈ ఆవశ్యకత అంటే అది స్వయంగా నేర్చుకోదు మరియు నాలెడ్జ్ బేస్‌ను అప్‌డేట్ చేయడంలో మానవ నైపుణ్యం మీద ఆధారపడి ఉంటుంది. 

న్యూరో-సింబాలిక్ AI యొక్క ఇతర భాగం డీప్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు (డీప్ నెట్స్) లేదా డీప్ లెర్నింగ్ (DL). ఈ సాంకేతికత పెద్ద డేటాసెట్‌లను ప్రాసెస్ చేయడానికి స్వీయ-నేర్చుకునేందుకు మానవ మెదడు యొక్క న్యూరాన్‌లను అనుకరించే అనేక నోడ్‌ల పొరలను ఉపయోగిస్తుంది. ఉదాహరణకు, లోతైన వలలు పిల్లులు మరియు కుక్కల యొక్క విభిన్న చిత్రాల ద్వారా ఏవి ఖచ్చితంగా గుర్తించగలవు మరియు అవి కాలక్రమేణా మెరుగుపడతాయి. అయినప్పటికీ, లోతైన వలలు చేయలేనిది సంక్లిష్ట సంబంధాలను ప్రాసెస్ చేయడం. సింబాలిక్ AI మరియు డీప్ నెట్‌లను కలపడం ద్వారా, పరిశోధకులు పెద్ద మొత్తంలో డేటాను నాలెడ్జ్ బేస్‌లోకి మార్చడానికి DLని ఉపయోగిస్తారు, ఆ తర్వాత సింబాలిక్ AI నియమాలు మరియు సంబంధాలను ఊహించగలదు లేదా గుర్తించగలదు. ఈ కలయిక మరింత సమర్థవంతమైన మరియు ఖచ్చితమైన జ్ఞాన ఆవిష్కరణ మరియు నిర్ణయం తీసుకోవడానికి అనుమతిస్తుంది.

న్యూరో-సింబాలిక్ AI చిరునామాలు డీప్ నెట్ యొక్క ఖరీదైన శిక్షణా ప్రక్రియ. అదనంగా, డీప్ నెట్‌లు చిన్న ఇన్‌పుట్ డేటా మార్పులకు సున్నితంగా ఉంటాయి, ఇది వర్గీకరణ లోపాలకు దారి తీస్తుంది. వారు వియుక్త తార్కికం మరియు ఎక్కువ శిక్షణ డేటా లేకుండా ప్రశ్నలకు సమాధానం ఇవ్వడంతో కూడా పోరాడుతున్నారు. ఇంకా, ఈ నెట్‌వర్క్‌ల అంతర్గత పనితీరు సంక్లిష్టంగా ఉంటుంది మరియు మానవులకు అర్థం చేసుకోవడం కష్టం, వారి అంచనాల వెనుక ఉన్న కారణాన్ని అర్థం చేసుకోవడం సవాలుగా మారుతుంది.

విఘాతం కలిగించే ప్రభావం

స్టాన్‌ఫోర్డ్ యూనివర్శిటీ పరిశోధకులు ప్రాథమిక 100,000D ఆకారాల (చతురస్రాలు, గోళాలు, సిలిండర్‌లు మొదలైనవి) 3 చిత్రాలను ఉపయోగించి మిశ్రమ AI యొక్క ప్రాథమిక అధ్యయనాలను నిర్వహించారు, ఆపై వారు డేటాను ప్రాసెస్ చేయడానికి మరియు సంబంధాలను అంచనా వేయడానికి హైబ్రిడ్‌కు శిక్షణ ఇవ్వడానికి వివిధ ప్రశ్నలను ఉపయోగించారు (ఉదా, క్యూబ్‌లు ఎరుపు రంగులో ఉన్నాయా? ) న్యూరో-సింబాలిక్ AI ఈ ప్రశ్నలకు 98.9 శాతం సమయానికి సరిగ్గా సమాధానం ఇవ్వగలదని వారు కనుగొన్నారు. అదనంగా, పరిష్కారాలను అభివృద్ధి చేయడానికి హైబ్రిడ్‌కు 10 శాతం శిక్షణ డేటా మాత్రమే అవసరం. 

చిహ్నాలు లేదా నియమాలు లోతైన నెట్‌లను నియంత్రిస్తాయి కాబట్టి, పరిశోధకులు అవి ఎలా “నేర్చుకుంటున్నాయి” మరియు ఎక్కడ విచ్ఛిన్నం అవుతున్నాయో సులభంగా చూడగలరు. గతంలో, ఇది లోతైన నెట్‌ల యొక్క బలహీనతలలో ఒకటి, సంక్లిష్ట సంకేతాలు మరియు అల్గారిథమ్‌ల పొరలు మరియు పొరల కారణంగా ట్రాక్ చేయలేకపోవడం. రహదారిపై వస్తువులు మరియు పర్యావరణంలో ఏవైనా మార్పులను గుర్తించడానికి స్వీయ-డ్రైవింగ్ వాహనాలలో న్యూరో-సింబాలిక్ AI పరీక్షించబడుతోంది. ఈ బాహ్య కారకాలకు తగిన విధంగా ప్రతిస్పందించడానికి శిక్షణ ఇవ్వబడుతుంది. 

అయినప్పటికీ, సింబాలిక్ AI మరియు డీప్ నెట్‌ల కలయిక మరింత అధునాతన AIకి ఉత్తమ మార్గం కాదా అనే దానిపై భిన్నాభిప్రాయాలు ఉన్నాయి. బ్రౌన్ యూనివర్శిటీకి చెందిన కొందరు పరిశోధకులు, ఈ హైబ్రిడ్ విధానం మానవ మనస్సులు సాధించిన నైరూప్య తార్కికం స్థాయికి సరిపోలడం లేదని నమ్ముతారు. మానవ మనస్సు వస్తువుల యొక్క సంకేత ప్రాతినిధ్యాలను సృష్టించగలదు మరియు ఈ చిహ్నాలను ఉపయోగించి, జీవసంబంధ నాడీ నెట్‌వర్క్‌లను ఉపయోగించి, అంకితమైన సింబాలిక్ భాగం అవసరం లేకుండా వివిధ రకాల తార్కికాలను నిర్వహించగలదు. మానవ సామర్థ్యాలను అనుకరించే డీప్ నెట్‌లకు ఫీచర్‌లను జోడించడం వంటి ప్రత్యామ్నాయ పద్ధతులు AI సామర్థ్యాలను మెరుగుపరచడంలో మరింత ప్రభావవంతంగా ఉండవచ్చని కొందరు నిపుణులు వాదిస్తున్నారు.

న్యూరో-సింబాలిక్ AI కోసం అప్లికేషన్లు

న్యూరో-సింబాలిక్ AI కోసం కొన్ని అప్లికేషన్లు వీటిని కలిగి ఉండవచ్చు:

• చాట్‌బాట్‌ల వంటి బాట్‌లు, మానవ ఆదేశాలు మరియు ప్రేరణను బాగా అర్థం చేసుకోగలవు, మరింత ఖచ్చితమైన ప్రతిస్పందనలు మరియు సేవలను ఉత్పత్తి చేస్తాయి.
• మెడికల్ డయాగ్నసిస్, ట్రీట్‌మెంట్ ప్లానింగ్ మరియు డ్రగ్ డెవలప్‌మెంట్ వంటి సంక్లిష్టమైన మరియు సున్నితమైన సమస్య-పరిష్కార దృశ్యాలలో దీని అప్లికేషన్. రవాణా, శక్తి మరియు తయారీ వంటి రంగాల కోసం శాస్త్రీయ మరియు సాంకేతిక పరిశోధనలను వేగవంతం చేయడానికి కూడా సాంకేతికతను అన్వయించవచ్చు. 
• ప్రస్తుతం మానవ తీర్పు అవసరమయ్యే నిర్ణయాత్మక ప్రక్రియల ఆటోమేషన్. ఫలితంగా, ఇటువంటి అప్లికేషన్‌లు కస్టమర్ సర్వీస్ వంటి నిర్దిష్ట రంగాలలో తాదాత్మ్యం మరియు జవాబుదారీతనం కోల్పోవడానికి దారితీయవచ్చు.
• ముందస్తుగా విద్యుత్‌ను ఆదా చేయడం మరియు భద్రతా చర్యలను అమలు చేయడం వంటి విభిన్న దృశ్యాలను ప్రాసెస్ చేయగల మరింత స్పష్టమైన స్మార్ట్ ఉపకరణాలు మరియు వర్చువల్ సహాయకులు.
• గోప్యత, యాజమాన్యం మరియు బాధ్యతకు సంబంధించిన సమస్యలు వంటి కొత్త నైతిక మరియు చట్టపరమైన ప్రశ్నలు.
• ప్రభుత్వం మరియు ఇతర రాజకీయ సందర్భాలలో మెరుగైన నిర్ణయాధికారం. ఈ సాంకేతికత మరింత లక్ష్య ప్రకటనలు మరియు హైపర్-వ్యక్తిగతీకరించిన ప్రకటనలు మరియు మీడియా ద్వారా ప్రజల అభిప్రాయాన్ని ప్రభావితం చేయడానికి కూడా ఉపయోగించవచ్చు.

పరిగణించవలసిన ప్రశ్నలు

• న్యూరో-సింబాలిక్ AI మన రోజువారీ జీవితాలను ఎలా ప్రభావితం చేస్తుందని మీరు అనుకుంటున్నారు?
• ఈ సాంకేతికతను ఇతర పరిశ్రమలలో ఎలా ఉపయోగించవచ్చు?