सिम्बॉलिक एआय म्हणजे काय? तुम्हाला फक्त हे माहित असणे आवश्यक आहे.

आजकाल जेव्हा लोक एआय बद्दल बोलतात तेव्हा संभाषण जवळजवळ नेहमीच अशा चॅटबॉट्सवर जाते जे विचित्रपणे मानवी वाटतात, डेटा क्रंच करणारे प्रचंड न्यूरल नेटवर्क्स किंवा काही थकलेल्या मानवांपेक्षा मांजरींना चांगले ओळखणाऱ्या प्रतिमा-ओळख प्रणाली. पण त्या चर्चेच्या खूप आधी, सिम्बॉलिक एआय . आणि विचित्रपणे पुरेसे - ते अजूनही येथे आहे, अजूनही उपयुक्त आहे. ते मुळात संगणकांना लोकांसारखे तर्क करायला शिकवण्याबद्दल आहे: प्रतीके, तर्कशास्त्र आणि नियम . जुन्या पद्धतीचे? कदाचित. पण "ब्लॅक बॉक्स" एआयने वेडे असलेल्या जगात, सिम्बॉलिक एआयची स्पष्टता थोडी ताजी वाटते [1].

या लेखानंतर तुम्हाला वाचायला आवडतील असे लेख:

🔗 एआय ट्रेनर म्हणजे काय?
आधुनिक एआय प्रशिक्षकांची भूमिका आणि जबाबदाऱ्या स्पष्ट करतात.

🔗 डेटा सायन्सची जागा एआय घेईल का?
एआय प्रगती डेटा सायन्स करिअरला धोका निर्माण करते का याचा शोध घेते.

🔗 एआयला त्याची माहिती कुठून मिळते?
शिकण्यासाठी आणि जुळवून घेण्यासाठी एआय मॉडेल्स वापरत असलेल्या स्रोतांचे विश्लेषण करते.

प्रतिकात्मक एआय मूलभूत गोष्टी✨

हा करार आहे: प्रतीकात्मक एआय स्पष्टतेवर . तुम्ही तर्कशास्त्राचा मागोवा घेऊ शकता, नियमांकडे डोकावू शकता आणि का म्हटले ते अक्षरशः पाहू शकता. त्याची तुलना एका न्यूरल नेटवर्कशी करा जी फक्त उत्तर देते - ते किशोरवयीन मुलाला "का?" असे विचारण्यासारखे आहे आणि खांदे उंचावणे आहे. त्याउलट, प्रतीकात्मक प्रणाली म्हणतील: "कारण A आणि B म्हणजे C, म्हणून C." स्वतःचे स्पष्टीकरण देण्याची ती क्षमता उच्च-दाबाच्या गोष्टींसाठी (औषध, वित्त, अगदी न्यायालयीन खोली) गेम-चेंजर आहे जिथे कोणीतरी नेहमीच पुरावा मागतो [5].

छोटीशी गोष्ट: एका मोठ्या बँकेतील अनुपालन पथकाने नियम इंजिनमध्ये मंजुरी धोरणे एन्कोड केली. जसे की: “if origin_country ∈ {X} and missing_beneficiary_info → escalate.” निकाल? प्रत्येक ध्वजांकित प्रकरण शोधण्यायोग्य, मानवी-वाचनीय तर्काची साखळी घेऊन आले. लेखापरीक्षकांना आवडले . ते प्रतीकात्मक AI ची महाशक्ती आहे - पारदर्शक, तपासणी करण्यायोग्य विचारसरणी .

जलद तुलना सारणी 📊

प्रतीकात्मक एआय कसे कार्य करते (प्रॅक्टिसमध्ये) 🛠️

त्याच्या गाभ्यामध्ये, सिम्बॉलिक एआय फक्त दोन गोष्टी आहेत: चिन्हे (संकल्पना) आणि नियम (त्या संकल्पना कशा जोडल्या जातात). उदाहरण:

• चिन्हे: कुत्रा , प्राणी , शेपूट

• नियम: जर X हा कुत्रा असेल तर X हा प्राणी आहे.

येथून, तुम्ही डिजिटल LEGO तुकड्यांसारख्या लॉजिकच्या साखळ्या तयार करण्यास सुरुवात करू शकता. क्लासिक एक्सपर्ट सिस्टम्सने तथ्ये त्रिकोणांमध्ये (विशेषता-ऑब्जेक्ट-व्हॅल्यू) संग्रहित केली आणि प्रश्न चरण-दर-चरण सिद्ध करण्यासाठी ध्येय-निर्देशित नियम दुभाष्याचा

प्रतिकात्मक एआयची वास्तविक जीवनातील उदाहरणे 🌍

1. MYCIN - संसर्गजन्य रोगांसाठी वैद्यकीय तज्ञ प्रणाली. नियम-आधारित, स्पष्टीकरण-अनुकूल [1].

2. डेंड्रल - स्पेक्ट्रोमेट्री डेटावरून आण्विक रचनांचा अंदाज लावणारा प्रारंभिक रसायनशास्त्र एआय [2].

3. गुगल नॉलेज ग्राफ - "गोष्टी, स्ट्रिंग नाही" प्रश्नांची उत्तरे देण्यासाठी घटकांचे (लोक, ठिकाणे, गोष्टी) + त्यांचे संबंध मॅप करणे [3].

4. नियम-आधारित बॉट्स - ग्राहक समर्थनासाठी स्क्रिप्टेड फ्लो; सुसंगततेसाठी ठोस, खुल्या गप्पांसाठी कमकुवत.

प्रतीकात्मक एआय का अडखळला (पण मेला नाही) 📉➡️📈

येथेच सिम्बॉलिक एआयचा उदय होतो: गोंधळलेले, अपूर्ण, विरोधाभासी वास्तविक जग. प्रचंड नियमांचा आधार राखणे थकवणारे आहे आणि ठिसूळ नियम तुटण्यापर्यंत वाढू शकतात.

तरीही - ते कधीच पूर्णपणे गेले नाही. न्यूरो-सिम्बॉलिक एआय : न्यूरल जाळे (धारणेत चांगले) आणि प्रतीकात्मक तर्कशास्त्र (तर्क करण्यात चांगले) मिसळा. रिले टीमसारखे विचार करा: न्यूरल भाग थांबण्याचे चिन्ह शोधतो, नंतर प्रतीकात्मक भाग वाहतूक कायद्यानुसार त्याचा अर्थ काय आहे हे शोधतो. ते कॉम्बो अशा प्रणालींचे आश्वासन देते जे अधिक स्मार्ट आणि स्पष्टीकरणात्मक [4][5].

प्रतीकात्मक एआयची ताकद 💡

• पारदर्शक तर्कशास्त्र : तुम्ही प्रत्येक पायरीचे अनुसरण करू शकता [1][5].

• नियमन-अनुकूल : धोरणे आणि कायदेशीर नियमांना स्वच्छपणे जुळवते [5].

• मॉड्यूलर देखभाल : संपूर्ण मॉन्स्टर मॉडेलला पुन्हा प्रशिक्षण न देता तुम्ही एक नियम बदलू शकता [1].

सिम्बॉलिक एआय च्या कमकुवतपणा ⚠️

• समजण्याच्या बाबतीत भयानक : प्रतिमा, ऑडिओ, गोंधळलेला मजकूर - येथे तंत्रिका जाळे वर्चस्व गाजवते.

• स्केलिंग वेदना : तज्ञांचे नियम काढणे आणि अपडेट करणे कंटाळवाणे आहे [2].

• कडकपणा : नियम त्यांच्या क्षेत्राबाहेर मोडतात; अनिश्चितता पकडणे कठीण आहे (जरी काही सिस्टम हॅक केलेल्या आंशिक निराकरणे) [1].

प्रतीकात्मक एआयसाठी पुढचा मार्ग 🚀

भविष्य कदाचित शुद्ध प्रतीकात्मक किंवा शुद्ध तंत्रिका नसावे. ते संकरित असेल. कल्पना करा:

1. न्यूरल → रॉ पिक्सेल/टेक्स्ट/ऑडिओमधून पॅटर्न काढते.

2. न्यूरो-सिम्बॉलिक → नमुन्यांना संरचित संकल्पनांमध्ये उचलते.

3. प्रतीकात्मक → नियम, बंधने लागू करते आणि नंतर - महत्त्वाचे म्हणजे - स्पष्ट करते .

ही अशी वळण आहे जिथे यंत्रे मानवी युक्तिवादांसारखी दिसू लागतात: पहा, रचना करा, समायोजित करा [4][5].

पूर्ण करत आहे 📝

तर, प्रतीकात्मक एआय: ते तर्क-चालित, नियम-आधारित, स्पष्टीकरण-तयार आहे. आकर्षक नाही, परंतु ते असे काही खोल जाळे शोधते जे अजूनही करू शकत नाही: स्पष्ट, ऑडिट करण्यायोग्य तर्क दोन्ही घेतलेल्या प्रणाली - धारणा आणि प्रमाणासाठी न्यूरल जाळे, तर्क आणि विश्वासासाठी प्रतीकात्मक [4][5].

मेटा वर्णन: प्रतीकात्मक एआय स्पष्ट केले - नियम-आधारित प्रणाली, ताकद/कमकुवतता आणि न्यूरो-सिम्बॉलिक (लॉजिक + एमएल) हा पुढे जाण्याचा मार्ग का आहे.

हॅशटॅग:
#कृत्रिम बुद्धिमत्ता 🤖 #प्रतीकात्मक एआय 🧩 #मशीन लर्निंग #न्यूरोसिम्बोलिक एआय ⚡ #तंत्रज्ञानाचे स्पष्टीकरण #ज्ञानाचे प्रतिनिधित्व #एआयअंतर्दृष्टी #एआयचे भविष्य

संदर्भ

[1] बुकानन, बीजी, आणि शॉर्टलिफ, ईएच नियम-आधारित तज्ञ प्रणाली: स्टॅनफोर्ड ह्युरिस्टिक प्रोग्रामिंग प्रकल्पाचे एमवायसीआयएन प्रयोग , अध्याय १५. पीडीएफ

[2] लिंडसे, आरके, बुकानन, बीजी, फीगेनबॉम, ईए, आणि लेडरबर्ग, जे. "डेंड्रल: वैज्ञानिक गृहीतक निर्मितीसाठी पहिल्या तज्ञ प्रणालीचा केस स्टडी." कृत्रिम बुद्धिमत्ता 61 (1993): 209–261. पीडीएफ

[3] गुगल. "ज्ञान आलेख सादर करत आहे: गोष्टी, तार नाही." अधिकृत गुगल ब्लॉग (१६ मे २०१२). लिंक

[४] मोनरो, डी. "न्यूरोसिम्बोलिक एआय." एसीएमचे कम्युनिकेशन्स (ऑक्टोबर २०२२). डीओआय

[5] साहो, बी., आणि इतर. "उच्च-स्तरीय निर्णय घेण्यामध्ये स्पष्टीकरणात्मक कृत्रिम बुद्धिमत्तेची भूमिका: एक पुनरावलोकन." पॅटर्न (२०२३). पबमेड सेंट्रल. लिंक