tag UzmanSistemler

Symbolic AI (GOFAI) (Sembolik (Klasik) Yapay Zeka)

Bu sayfada UzmanSistemler (Symbolic AI (GOFAI) (Sembolik (Klasik) Yapay Zeka)) etiketi ile işaretlenmiş 1 yapay zeka kavramını bulabilirsiniz.

Sembolik yapay zeka (Symbolic AI), zeka ve akıl yürütmenin semboller, kurallar ve mantıksal çıkarım yoluyla bilgisayarda temsil edilebileceği varsayımına dayanan yapay zeka paradigmasıdır. 1950'lerin ortasından 1980'lerin sonuna dek hâkim yaklaşım olan bu akım, 'Good Old-Fashioned AI' (GOFAI) olarak da bilinir. Temel fikir şudur: insan bilgisi açık önermeler ve IF-THEN kuralları biçiminde kodlanabilir; bir çıkarım motoru bu kuralları yeni olgularla eşleştirerek yeni sonuçlar türetebilir. Bu yaklaşım başlangıçta etkileyici sonuçlar vermiştir. MYCIN (1976) adlı uzman sistem, tıbbi enfeksiyon teşhisinde uzman hekim doğruluğuna erişmiş; IBM'in XCON sistemi, DEC bilgisayar siparişlerini günde milyonlarca dolarlık hata azaltımıyla otomatik konfigüre etmiştir. IBM Deep Blue, alfa-beta budama algoritmasıyla saniyede 200 milyon satranç pozisyonu değerlendirerek 1997'de dünya şampiyonu Garry Kasparov'u yenmiştir. Ancak sembolik AI'ın çekirdeğindeki temel kırılganlık giderek belirginleşmiştir: gerçek dünyanın belirsiz, gürültülü ve ölçeksiz verisiyle başa çıkamamak. Bir kedinin görüntüsünü tanımak için gereken kuralları IF-THEN zinciriyle yazmak pratikte imkânsızdır. Kural tabanları büyüdükçe çakışmalar ve boşluklar artmakta, bakım maliyeti üstel biçimde yükselmekteydi. Bu kısıtlar 1980'lerin sonunda 'Yapay Zeka Kışı'na yol açmış ve araştırma finansmanı dramatik biçimde daralmıştır. Sembolik AI bugün tarih müzesinde değildir. Satranç motorları (Stockfish, Komodo), uçak yönetim sistemleri, ilaç onay protokolleri ve kurumsal bilgi grafikleri kural tabanlı sembolik yöntemlerle çalışmaktadır. OWL ontolojileri ve mantık çıkarımına dayanan Google, Amazon ve Microsoft bilgi grafikleri sembolik AI'ın kurumsal alandaki canlılığını ortaya koymaktadır. Günümüzdeki en heyecan verici gelişme, sinir ağının ham algısal gücünü sembolik sistemin doğrulanabilir akıl yürütmesiyle birleştiren 'Neurosymbolic AI' araştırmalarıdır. DeepMind'ın AlphaGeometry modeli, nöral öneri motoru ile sembolik geometri kanıtlayıcıyı birleştirerek Uluslararası Matematik Olimpiyatı sorularını çözebilmektedir. Bu hibrit yaklaşım yorumlanabilir yapay zeka (XAI) gereksinimlerini de karşılamakta, kural tabanlı açıklamalar ile öğrenilmiş temsillerin güçlü yönlerini bir araya getirmektedir.

rule

Symbolic AI (GOFAI) (Sembolik (Klasik) Yapay Zeka)

Sembolik yapay zeka (Symbolic AI), zeka ve akıl yürütmenin semboller, kurallar ve mantıksal çıkarım yoluyla bilgisayarda temsil edilebileceği varsayımına dayanan yapay zeka paradigmasıdır. 1950'lerin ortasından 1980'lerin sonuna dek hâkim yaklaşım olan bu akım, 'Good Old-Fashioned AI' (GOFAI) olarak da bilinir. Temel fikir şudur: insan bilgisi açık önermeler ve IF-THEN kuralları biçiminde kodlanabilir; bir çıkarım motoru bu kuralları yeni olgularla eşleştirerek yeni sonuçlar türetebilir. Bu yaklaşım başlangıçta etkileyici sonuçlar vermiştir. MYCIN (1976) adlı uzman sistem, tıbbi enfeksiyon teşhisinde uzman hekim doğruluğuna erişmiş; IBM'in XCON sistemi, DEC bilgisayar siparişlerini günde milyonlarca dolarlık hata azaltımıyla otomatik konfigüre etmiştir. IBM Deep Blue, alfa-beta budama algoritmasıyla saniyede 200 milyon satranç pozisyonu değerlendirerek 1997'de dünya şampiyonu Garry Kasparov'u yenmiştir. Ancak sembolik AI'ın çekirdeğindeki temel kırılganlık giderek belirginleşmiştir: gerçek dünyanın belirsiz, gürültülü ve ölçeksiz verisiyle başa çıkamamak. Bir kedinin görüntüsünü tanımak için gereken kuralları IF-THEN zinciriyle yazmak pratikte imkânsızdır. Kural tabanları büyüdükçe çakışmalar ve boşluklar artmakta, bakım maliyeti üstel biçimde yükselmekteydi. Bu kısıtlar 1980'lerin sonunda 'Yapay Zeka Kışı'na yol açmış ve araştırma finansmanı dramatik biçimde daralmıştır. Sembolik AI bugün tarih müzesinde değildir. Satranç motorları (Stockfish, Komodo), uçak yönetim sistemleri, ilaç onay protokolleri ve kurumsal bilgi grafikleri kural tabanlı sembolik yöntemlerle çalışmaktadır. OWL ontolojileri ve mantık çıkarımına dayanan Google, Amazon ve Microsoft bilgi grafikleri sembolik AI'ın kurumsal alandaki canlılığını ortaya koymaktadır. Günümüzdeki en heyecan verici gelişme, sinir ağının ham algısal gücünü sembolik sistemin doğrulanabilir akıl yürütmesiyle birleştiren 'Neurosymbolic AI' araştırmalarıdır. DeepMind'ın AlphaGeometry modeli, nöral öneri motoru ile sembolik geometri kanıtlayıcıyı birleştirerek Uluslararası Matematik Olimpiyatı sorularını çözebilmektedir. Bu hibrit yaklaşım yorumlanabilir yapay zeka (XAI) gereksinimlerini de karşılamakta, kural tabanlı açıklamalar ile öğrenilmiş temsillerin güçlü yönlerini bir araya getirmektedir.

arrow_forward