ఈ రోజుల్లో ప్రజలు AI గురించి మాట్లాడేటప్పుడు, సంభాషణ దాదాపు ఎల్లప్పుడూ వింతగా మానవ శబ్దం చేసే చాట్బాట్ల వైపు, డేటాను క్రంచ్ చేసే భారీ నాడీ నెట్వర్క్లు లేదా అలసిపోయిన మానవుల కంటే పిల్లులను బాగా గుర్తించే ఇమేజ్-రికగ్నిషన్ సిస్టమ్ల వైపుకు వెళుతుంది. కానీ ఆ సంచలనం కంటే చాలా కాలం ముందు, సింబాలిక్ AI . మరియు వింతగా సరిపోతుంది - ఇది ఇప్పటికీ ఇక్కడ ఉంది, ఇప్పటికీ ఉపయోగకరంగా ఉంది. ఇది ప్రాథమికంగా కంప్యూటర్లకు ప్రజలు చేసే విధంగా తర్కం నేర్పించడం గురించి: చిహ్నాలు, తర్కం మరియు నియమాలను . పాతకాలపుదా? బహుశా. కానీ "బ్లాక్ బాక్స్" AIతో నిమగ్నమైన ప్రపంచంలో, సింబాలిక్ AI యొక్క స్పష్టత కొంత రిఫ్రెషింగ్గా అనిపిస్తుంది [1].
దీని తర్వాత మీరు చదవడానికి ఇష్టపడే కథనాలు:
🔗 AI ట్రైనర్ అంటే ఏమిటి?
ఆధునిక AI శిక్షకుల పాత్ర మరియు బాధ్యతలను వివరిస్తుంది.
🔗 డేటా సైన్స్ స్థానంలో AI వస్తుందా?
AI పురోగతులు డేటా సైన్స్ కెరీర్లను బెదిరిస్తాయో లేదో అన్వేషిస్తుంది.
🔗 AI తన సమాచారాన్ని ఎక్కడి నుండి పొందుతుంది?
నేర్చుకోవడానికి మరియు స్వీకరించడానికి AI మోడల్లు ఉపయోగించే వనరులను వివరిస్తుంది.
సింబాలిక్ AI బేసిక్స్✨
స్పష్టతపై నిర్మించబడింది . మీరు తర్కాన్ని కనుగొనవచ్చు, నియమాలను పరిశీలించవచ్చు మరియు ఎందుకు చేసిందో అక్షరాలా చూడవచ్చు. దానిని ఒక సమాధానం చెప్పే నాడీ వలయంతో పోల్చండి - ఇది ఒక యువకుడిని “ఎందుకు?” అని అడిగి భుజాలు తడుముకున్నట్లుగా ఉంటుంది. దీనికి విరుద్ధంగా, సింబాలిక్ వ్యవస్థలు ఇలా చెబుతాయి: “ఎందుకంటే A మరియు B C ని సూచిస్తాయి, కాబట్టి C.” తనను తాను వివరించుకునే సామర్థ్యం అధిక-పన్ను వస్తువులకు (ఔషధం, ఆర్థికం, కోర్టు గది కూడా) గేమ్-ఛేంజర్, ఇక్కడ ఎవరైనా ఎల్లప్పుడూ రుజువు అడుగుతారు [5].
చిన్న కథ: ఒక పెద్ద బ్యాంకులోని సమ్మతి బృందం ఆంక్షల విధానాలను నియమాల ఇంజిన్లో ఎన్కోడ్ చేసింది. ఇలాంటివి: “మూలం_దేశం ∈ {X} మరియు తప్పిపోయిన_లబ్ధిదారుని_సమాచారం → తీవ్రతరం అయితే.” ఫలితం? ఫ్లాగ్ చేయబడిన ప్రతి కేసు గుర్తించదగిన, మానవులు చదవగలిగే తార్కిక గొలుసుతో వచ్చింది. ఆడిటర్లు ఇష్టపడ్డారు . అది సింబాలిక్ AI యొక్క సూపర్ పవర్ - పారదర్శకమైన, తనిఖీ చేయగల ఆలోచన .
త్వరిత పోలిక పట్టిక 📊
| సాధనం / విధానం | ఎవరు ఉపయోగిస్తారు | ధర పరిధి | ఇది ఎందుకు పనిచేస్తుంది (లేదా పనిచేయదు) |
|---|---|---|---|
| నిపుణుల వ్యవస్థలు 🧠 | డాక్టర్లు, ఇంజనీర్లు | ఖరీదైన సెటప్ | చాలా స్పష్టమైన నియమ ఆధారిత తార్కికం, కానీ పెళుసుగా ఉంటుంది [1] |
| జ్ఞాన గ్రాఫ్లు 🌐 | సెర్చ్ ఇంజన్లు, డేటా | మిశ్రమ ఖర్చు | [3] స్థాయిలో ఎంటిటీలు + సంబంధాలను కలుపుతుంది |
| నియమ ఆధారిత చాట్బాట్లు 💬 | కస్టమర్ సేవ | తక్కువ–మధ్యస్థం | త్వరగా నిర్మించవచ్చు; కానీ స్వల్పభేదం ఉందా? అంతగా లేదు |
| న్యూరో-సింబాలిక్ AI ⚡ | పరిశోధకులు, స్టార్టప్లు | ముందుగా అధిక ధరకు | లాజిక్ + ML = వివరించదగిన నమూనా [4] |
సింబాలిక్ AI ఎలా పనిచేస్తుంది (ఆచరణలో) 🛠️
సింబాలిక్ AI దాని ప్రధాన భాగంలో కేవలం రెండు విషయాలు: చిహ్నాలు (భావనలు) మరియు నియమాలు (ఆ భావనలు ఎలా అనుసంధానించబడతాయి). ఉదాహరణ:
-
చిహ్నాలు:
కుక్క,జంతువు,తోక -
నియమం: X ఒక కుక్క అయితే → X ఒక జంతువు.
ఇక్కడి నుండి, మీరు డిజిటల్ LEGO ముక్కల వంటి తర్కం గొలుసులను నిర్మించడం ప్రారంభించవచ్చు. క్లాసిక్ నిపుణుల వ్యవస్థలు వాస్తవాలను ట్రిపుల్స్లో (లక్షణం–వస్తువు–విలువ) నిల్వ చేశాయి మరియు ప్రశ్నలను దశలవారీగా నిరూపించడానికి లక్ష్య-నిర్దేశిత నియమ ఇంటర్ప్రెటర్ను
సింబాలిక్ AI యొక్క నిజ జీవిత ఉదాహరణలు 🌍
-
MYCIN - అంటు వ్యాధులకు వైద్య నిపుణుల వ్యవస్థ. నియమాల ఆధారిత, వివరణకు అనుకూలమైనది [1].
-
డెండ్రల్ - స్పెక్ట్రోమెట్రీ డేటా నుండి పరమాణు నిర్మాణాలను ఊహించిన ప్రారంభ రసాయన శాస్త్రం AI [2].
-
గూగుల్ నాలెడ్జ్ గ్రాఫ్ - “విషయాలు, స్ట్రింగ్లు కాదు” అనే ప్రశ్నలకు సమాధానం ఇవ్వడానికి ఎంటిటీలు (వ్యక్తులు, ప్రదేశాలు, వస్తువులు) + వాటి సంబంధాలను మ్యాపింగ్ చేయడం [3].
-
నియమ-ఆధారిత బాట్లు - కస్టమర్ మద్దతు కోసం స్క్రిప్ట్ చేయబడిన ప్రవాహాలు; స్థిరత్వానికి దృఢమైనవి, ఓపెన్ చిట్-చాట్కు బలహీనమైనవి.
సింబాలిక్ AI ఎందుకు తడబడింది (కానీ చనిపోలేదు) 📉➡️📈
సింబాలిక్ AI పైకి ఎక్కడం ఇక్కడే: గజిబిజిగా, అసంపూర్ణంగా, విరుద్ధమైన వాస్తవ ప్రపంచం. భారీ నియమాల స్థావరాన్ని నిర్వహించడం అలసిపోతుంది మరియు పెళుసైన నియమాలు విచ్ఛిన్నమయ్యే వరకు బెలూన్ కావచ్చు.
అయినప్పటికీ - అది ఎప్పుడూ పూర్తిగా పోలేదు. న్యూరో-సింబాలిక్ AI ని : న్యూరల్ నెట్స్ (గ్రహణలో మంచిది) ను సింబాలిక్ లాజిక్ (తార్కికంలో మంచిది) తో కలపండి. దీనిని రిలే బృందం లాగా ఆలోచించండి: న్యూరల్ భాగం ఒక స్టాప్ సైన్ను గుర్తించింది, ఆపై సింబాలిక్ భాగం ట్రాఫిక్ చట్టం ప్రకారం దాని అర్థం ఏమిటో గుర్తిస్తుంది. ఆ కాంబో మరియు వివరించదగిన వ్యవస్థలను [4][5].
సింబాలిక్ AI యొక్క బలాలు 💡
-
పారదర్శక తర్కం : మీరు ప్రతి దశను అనుసరించవచ్చు [1][5].
-
నియంత్రణకు అనుకూలమైనది : విధానాలు మరియు చట్టపరమైన నియమాలకు స్పష్టంగా మ్యాప్ చేస్తుంది [5].
-
మాడ్యులర్ నిర్వహణ : మొత్తం రాక్షస నమూనాను తిరిగి శిక్షణ ఇవ్వకుండానే మీరు ఒక నియమాన్ని సర్దుబాటు చేయవచ్చు [1].
సింబాలిక్ AI యొక్క బలహీనతలు ⚠️
-
అవగాహనలో భయంకరంగా ఉంది : చిత్రాలు, ఆడియో, గజిబిజిగా ఉన్న వచనం - నాడీ వలలు ఇక్కడ ఆధిపత్యం చెలాయిస్తున్నాయి.
-
స్కేలింగ్ నొప్పులు : నిపుణుల నియమాలను సంగ్రహించడం మరియు నవీకరించడం శ్రమతో కూడుకున్నది [2].
-
దృఢత్వం : నియమాలు వారి జోన్ వెలుపల ఉల్లంఘించబడతాయి; అనిశ్చితిని సంగ్రహించడం కష్టం (కొన్ని వ్యవస్థలు పాక్షిక పరిష్కారాలను హ్యాక్ చేసినప్పటికీ) [1].
సింబాలిక్ AI కోసం ముందుకు సాగే మార్గం 🚀
భవిష్యత్తు బహుశా పూర్తిగా ప్రతీకాత్మకమైనది లేదా పూర్తిగా నాడీ సంబంధమైనది కాకపోవచ్చు. ఇది ఒక సంకరజాతి. ఊహించుకోండి:
-
న్యూరల్ → ముడి పిక్సెల్లు/టెక్స్ట్/ఆడియో నుండి నమూనాలను సంగ్రహిస్తుంది.
-
న్యూరో-సింబాలిక్ → నమూనాలను నిర్మాణాత్మక భావనలలోకి ఎత్తివేస్తుంది.
-
సింబాలిక్ → నియమాలు, పరిమితులను వర్తింపజేస్తుంది, ఆపై - ముఖ్యంగా - వివరిస్తుంది .
అదే యంత్రాలు మానవ తార్కికతను పోలి ఉండటం ప్రారంభించే లూప్: చూడండి, నిర్మాణం, సమర్థించండి [4][5].
పూర్తి చేయడం 📝
కాబట్టి, సింబాలిక్ AI: ఇది తర్కం-ఆధారితమైనది, నియమాల-ఆధారితమైనది, వివరణ-సిద్ధంగా ఉంది. మెరుస్తున్నది కాదు, కానీ లోతైన వలలు ఇప్పటికీ చేయలేని దానిని ఇది గుర్తిస్తుంది: స్పష్టమైన, ఆడిట్ చేయగల తార్కికం . స్మార్ట్ బెట్? రెండు శిబిరాల నుండి అరువు తెచ్చుకునే వ్యవస్థలు - అవగాహన మరియు స్కేల్ కోసం నాడీ వలలు, తార్కికం మరియు నమ్మకానికి ప్రతీక [4][5].
మెటా వివరణ: సింబాలిక్ AI వివరించబడింది - నియమ-ఆధారిత వ్యవస్థలు, బలాలు/బలహీనతలు మరియు న్యూరో-సింబాలిక్ (లాజిక్ + ML) ఎందుకు ముందుకు సాగుతుంది.
హ్యాష్ట్యాగ్లు:
#కృత్రిమ మేధస్సు 🤖 #సింబాలిక్AI 🧩 #మెషిన్ లెర్నింగ్ #న్యూరోసింబాలిక్AI ⚡ #టెక్ ఎక్స్ప్లెయిన్డ్ #నాలెడ్జ్ రిప్రజెంటేషన్ #AIఇన్సైట్స్ #ఫ్యూచర్ఆఫ్AI
ప్రస్తావనలు
[1] బుకానన్, బిజి, & షార్ట్లిఫ్, ఇహెచ్ రూల్-బేస్డ్ ఎక్స్పర్ట్ సిస్టమ్స్: ది మైసిన్ ఎక్స్పెరిమెంట్స్ ఆఫ్ ది స్టాన్ఫోర్డ్ హ్యూరిస్టిక్ ప్రోగ్రామింగ్ ప్రాజెక్ట్ , అధ్యాయం 15. పిడిఎఫ్
[2] లిండ్సే, ఆర్కె, బుకానన్, బిజి, ఫీగెన్బామ్, ఇఎ, & లెడర్బర్గ్, జె. “డెండ్రల్: శాస్త్రీయ పరికల్పన నిర్మాణం కోసం మొదటి నిపుణుల వ్యవస్థ యొక్క కేస్ స్టడీ.” ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ 61 (1993): 209–261. PDF
[3] గూగుల్. “నాలెడ్జ్ గ్రాఫ్ను పరిచయం చేస్తోంది: స్ట్రింగ్లు కాదు, విషయాలు.” అధికారిక గూగుల్ బ్లాగ్ (మే 16, 2012). లింక్
[4] మన్రో, డి. “న్యూరోసింబాలిక్ AI.” కమ్యూనికేషన్స్ ఆఫ్ ది ACM (అక్టోబర్ 2022). DOI
[5] సహోహ్, బి., మరియు ఇతరులు. “అధిక-స్టేక్స్ నిర్ణయం తీసుకోవడంలో వివరించదగిన కృత్రిమ మేధస్సు పాత్ర: ఒక సమీక్ష.” ప్యాటర్న్స్ (2023). పబ్మెడ్ సెంట్రల్. లింక్