Символический ИИ может объяснить понимание бизнеса и помочь ему в достижении всех его целей.
Несмотря на то, что многие компании экспериментируют с ИИ, используя рудиментарные модели машинного обучения (МО) и глубокого обучения (ГО), в лаборатории появляется новый вид ИИ, называемый символическим ИИ, который может изменить как функции ИИ, так и его отношения с человеком. надзиратели. В истории ИИ есть две группы: символический ИИ и несимволический ИИ, каждая из которых использует особый подход к построению интеллектуальной системы. Символический метод пытался создать интеллектуальную систему с объяснимыми действиями, основанными на правилах и знаниях, тогда как несимволический метод стремился создать вычислительную систему, смоделированную по образцу человеческого мозга. Конечной целью компьютерных наук является создание системы ИИ, способной мыслить, логически мыслить и обучаться. С другой стороны, большинство современных систем ИИ обладают только одной из двух способностей: обучением или мышлением. Хотя символические подходы преуспевают в мышлении, объяснении и управлении большими структурами данных, они изо всех сил пытаются установить свои символы в воспринимаемом мире.
Для решения проблем Symbolic AI использует нисходящий подход (пример: шахматный компьютер). «Вы найдете то, что ищете, если будете искать достаточно внимательно». Поиск — это метод символического ИИ. Пошаговая проверка компьютером возможных решений и подтверждение результатов в данном сценарии называется «поиском». Хорошей иллюстрацией этого является шахматный компьютер, который «воображает» миллионы различных будущих ходов и комбинаций, а затем «решает», какие ходы имеют наибольшую вероятность выигрыша на основе результатов. Аналогия с человеческим разумом очевидна: каждый, кто провел значительное количество времени, играя в настольную или стратегическую игру, хотя бы раз «проигрывал» движения в своих мыслях, прежде чем сделать выбор. Нейронные сети могут помочь традиционным алгоритмам ИИ, поскольку они добавляют им «человеческое» чутье, уменьшая количество движений, которые необходимо вычислить. Интегрировав эти технологии, AlphaGo смогла победить человека в такой сложной игре, как го. Если бы компьютер просчитывал все возможные движения на каждом шаге, это было бы невозможно.
Сложность модификации идей после того, как они были сохранены в механизме правил, была одним из ключевых камней преткновения символического ИИ или GOFAI. Экспертные системы монотонны, это означает, что чем больше правил вы добавляете, тем больше информации закодировано в системе, но новые правила не могут разрушить предыдущие знания. Монотонный – это термин, который относится только к одному направлению. Алгоритмы машинного обучения могут быть переобучены на свежих данных, они лучше фиксируют предварительную информацию, которая может быть отозвана позже, если потребуется; например, когда данные нестационарны, они изменят свои параметры в зависимости от этих новых данных.
Вторая проблема с символическим мышлением заключается в том, что компьютер не понимает, что означают символы, а это означает, что они не обязательно связаны с какими-либо другими несимволическими представлениями мира. Это контрастирует с нейронными сетями, которые могут связывать символы с векторизованными представлениями данных, которые являются просто переводами необработанного сенсорного ввода.
Тогда возникает очевидный вопрос: «Для кого предназначены символы?» Полезны ли они для машин? Зачем роботам использовать символы, если они позволяют разумным людям общаться и управлять информацией на основе лежащих в основе физиологических ограничений? Почему машины не могут общаться с помощью векторов или какого-то шумного языка, общего для дельфинов и факсимильных аппаратов? Сделаем прогноз: когда машины научатся внятно общаться друг с другом, это будет язык, который люди не смогут понять. Возможно, пропускная способность слов недостаточна для устройств с высокой пропускной способностью. Возможно, им нужны дополнительные измерения, чтобы ясно выразить себя. Язык — это всего лишь замочная скважина в двери, которую обходят машины. Естественный язык в лучшем случае может быть API, который ИИ предоставляет людям, чтобы они могли ездить на его фалдах; в худшем случае это может быть отклонением от того, что влечет за собой настоящий машинный интеллект. Однако мы смешиваем это с вершиной успеха, поскольку естественный язык — это то, как мы демонстрируем наш интеллект.
Преимущества:
Создание графа знаний: мы создаем График знаний для наших клиентов в качестве отправной точки для создания любого чат-бота или голосового помощника. Мы считаем, что Knowledge Graph — это структура данных будущего. Он послужит основой для всех будущих приложений на основе ИИ.
Реализация процесса: Оцифровка и подготовка организационных данных неизбежны для бизнеса. В результате создание Графа знаний неизбежно рано или поздно. Onlim устанавливает организационные процедуры и рабочие процессы, которые потребуются в будущем для частого документирования и обновления знаний.
Десятилетний опыт воплощен в жизнь: Команда Onlim обладает многолетним опытом построения графов. Клиенты могут извлечь пользу и извлечь уроки из этой обширной базы знаний по мере продвижения к своей цели — внедрению чат-бота/голосового помощника.
Максимальное удобство: в фоновом режиме все мельчайшие детали берет на себя онлайн, позволяя компаниям сосредоточиться на подготовке и добавлении данных. Платформа интерактивного разговорного ИИ позволяет вам легко редактировать или изменять любую информацию в любое время.
Комплексный подход: Онлайн обеспечивает полный опыт, помогая клиентам на всех этапах процесса. От хранения информации в форме графика знаний до предоставления чат-ботов или голосовых помощников, способных поглощать факты, реагировать соответствующим образом и позволять пользователям выполнять желаемые транзакции, такие как покупки, возможности безграничны.
Больше популярных историй
- Что именно нужно для того, чтобы ИИ стал идеально «разумным»?
- Генеративный ИИ поможет людям создать гиперреальное население в Метавселенной
- Hertzbleed взламывает компьютерные чипы для кражи конфиденциальных данных
- AlphaFold2 от DeepMind решает давнюю проблему свертывания белков
- Получит ли разумный ИИ равные права с людьми в будущем?
- У Crypto Sphere сейчас 20 000 токенов! 10 лучших покупок сегодня
- Python больше не переоценивают благодаря Python 3.11
Сообщение Почему символический ИИ чрезвычайно важен для бизнес-операций? появился сначала на .
