Home Technik Alles, was Sie über symbolische künstliche Intelligenz wissen müssen

Alles, was Sie über symbolische künstliche Intelligenz wissen müssen

Bei künstlicher Intelligenz geht es heute hauptsächlich darum künstliche neurale Netzwerke und tiefes Lernen. Aber so war es nicht immer. Tatsächlich wurde das Feld während des größten Teils seiner sechs Jahrzehnte langen Geschichte von symbolischer künstlicher Intelligenz dominiert, die auch als “klassische KI”, “regelbasierte KI” und “gute altmodische KI” bekannt ist.

Symbolische KI beinhaltet die explizite Einbettung menschlicher Wissens- und Verhaltensregeln in Computerprogramme. Die Praxis war in den ersten Jahrzehnten der KI-Forschung vielversprechend. In den letzten Jahren, als neuronale Netze, auch als verbindungsorientierte KI bekannt, an Bedeutung gewonnen haben, ist die symbolische KI auf der Strecke geblieben.

Die Rolle von Symbolen in der künstlichen Intelligenz

Symbole sind Dinge, mit denen wir andere Dinge darstellen. Symbole spielen eine wichtige Rolle im menschlichen Denk- und Denkprozess. Wenn ich Ihnen sage, dass ich eine Katze in einem Baum gesehen habe, wird Ihr Verstand schnell ein Bild zaubern.

Wir verwenden ständig Symbole, um Dinge (Katze, Auto, Flugzeug usw.) und Menschen (Lehrer, Polizei, Verkäufer) zu definieren. Symbole können abstrakte Konzepte (Bankgeschäfte) oder Dinge darstellen, die physisch nicht existieren (Webseite, Blogbeitrag usw.). Sie können auch Aktionen (ausgeführt) oder Zustände (inaktiv) beschreiben. Symbole können in Hierarchien organisiert werden (ein Auto besteht aus Türen, Fenstern, Reifen, Sitzen usw.). Sie können auch zur Beschreibung anderer Symbole verwendet werden (eine Katze mit flauschigen Ohren, ein roter Teppich usw.).

In Symbolen kommunizieren zu können, ist eines der wichtigsten Dinge, die uns intelligent machen. Daher haben Symbole auch bei der Schaffung künstlicher Intelligenz eine entscheidende Rolle gespielt.

Die frühen Pioniere der KI geglaubt dass “jeder Aspekt des Lernens oder jedes andere Merkmal der Intelligenz im Prinzip so genau beschrieben werden kann, dass eine Maschine dazu gebracht werden kann, es zu simulieren.” Daher stand die symbolische KI im Mittelpunkt und wurde zum Schwerpunkt von Forschungsprojekten. Wissenschaftler entwickelten Werkzeuge, um Symbole zu definieren und zu manipulieren.

Viele der Konzepte und Werkzeuge, die Sie in der Informatik finden, sind das Ergebnis dieser Bemühungen. Symbolische KI-Programme basieren auf der Erstellung expliziter Strukturen und Verhaltensregeln.

Ein Beispiel für symbolische KI-Werkzeuge ist die objektorientierte Programmierung. Mit OOP-Sprachen können Sie Klassen definieren, ihre Eigenschaften angeben und sie in Hierarchien organisieren. Sie können Instanzen dieser Klassen (Objekte genannt) erstellen und deren Eigenschaften bearbeiten. Klasseninstanzen können auch Aktionen ausführen, die auch als Funktionen, Methoden oder Prozeduren bezeichnet werden. Jede Methode führt eine Reihe regelbasierter Anweisungen aus, die die Eigenschaften des aktuellen und anderer Objekte lesen und ändern können.

Mit OOP können Sie umfangreiche und komplexe symbolische KI-Programme erstellen, die verschiedene Aufgaben ausführen.

Die Vorteile und Grenzen der symbolischen KI

Die symbolische künstliche Intelligenz zeigte zu Beginn der KI und des Rechnens frühe Fortschritte. Sie können die Logik regelbasierter Programme einfach visualisieren, kommunizieren und Fehler beheben.

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