符號人工智能

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符號人工智能symbolic AI),又有叫老派人工智能good old-fashioned AI,簡稱「GOFAI」)[1],係最早期(同埋俾好多人認為係最易明)嘅人工智能運算方法:喺 1950 年代人工智能領域啱啱起步嗰陣,啲科學家好多都認為人類智能只不過係對邏輯符號嘅玩弄[2],而符號人工智能做法就將所受嘅輸入數值用一大柞邏輯符號計算,再按照呢啲計算俾個輸出數值出嚟睇;舉個例說明,如果家吓有個設計者想教部電腦幫手睇病(輸入值係「有關病人嘅資訊」,而輸出值係「診斷」),噉就要教佢「if 一個普遍健康嘅大人發燒then 佢有可能係感冒」、「if 一個普遍健康嘅大人發燒,then 佢都有可能係肺炎」... 等嘅若干條法則[3]

即係話符號性人工智能嘅做法建基於三個諗頭[3]

  • 表示一個智能系統嘅模型可以完全明文噉定義(即係忽略咗內隱知識);
  • 呢個模型當中嘅知識可以用邏輯符號表達;同埋
  • 認知作業可以描述為做喺呢啲符號身上嘅形式作業。

符號人工智能呢種做法可以話係比較原始,而且冇幾耐啲科學家就發現,喺好多情況之下都會因為可能性太多,搞到設計者做唔到逐個逐個情況講嗮俾部電腦聽要點做(可以睇吓有關複雜性嘅討論)[4][5]

[編輯]

  1. Understanding the difference between Symbolic AI & Non Symbolic AI. 互聯網檔案館歸檔,歸檔日期2018年12月5號,.. Analytics India.
  2. Haugeland, John (1985), Artificial Intelligence: The Very Idea, Cambridge, Mass: MIT Press.
  3. 3.0 3.1 Flasiński, M. (2016). Symbolic Artificial Intelligence. In Introduction to Artificial Intelligence (pp. 15-22). Springer, Cham.
  4. Haugeland 1985, pp. 112–117.
  5. The most dramatic case of sub-symbolic AI being pushed into the background was the devastating critique of perceptrons by Marvin Minsky and Seymour Papert in 1969. See History of AI, AI winter, or Frank Rosenblatt.