ما هو الذكاء الاصطناعي الرمزي؟ كل ما تحتاج لمعرفته.

عندما يتحدث الناس عن الذكاء الاصطناعي هذه الأيام، يكاد الحديث ينتقل مباشرةً إلى روبوتات الدردشة التي تبدو بشرية بشكلٍ غريب، أو الشبكات العصبية الضخمة التي تعالج البيانات، أو أنظمة التعرف على الصور التي ترصد القطط بدقةٍ تفوق قدرة بعض البشر المرهقين. ولكن قبل كل هذه الضجة، كان هناك الذكاء الاصطناعي الرمزي . والغريب في الأمر أنه لا يزال موجودًا، ولا يزال مفيدًا. يدور هذا النوع من الذكاء الاصطناعي حول تعليم الحواسيب التفكير كما يفعل البشر: باستخدام الرموز والمنطق والقواعد . هل هو أسلوب قديم؟ ربما. ولكن في عالمٍ مهووسٍ بالذكاء الاصطناعي "المبهم"، تبدو وضوح الذكاء الاصطناعي الرمزي منعشةً نوعًا ما [1].

مقالات قد ترغب في قراءتها بعد هذه المقالة:

🔗 ما هو مدرب الذكاء الاصطناعي؟
يشرح دور ومسؤوليات مدربي الذكاء الاصطناعي الحديثين.

🔗 هل سيتم استبدال علم البيانات بالذكاء الاصطناعي؟
يستكشف هذا البحث ما إذا كانت التطورات في مجال الذكاء الاصطناعي تهدد وظائف علوم البيانات.

🔗 من أين يحصل الذكاء الاصطناعي على معلوماته؟
يحلل المصادر التي تستخدمها نماذج الذكاء الاصطناعي للتعلم والتكيف.

أساسيات الذكاء الاصطناعي الرمزي ✨

إليكم الخلاصة: الذكاء الاصطناعي الرمزي مبني على الوضوح . يمكنك تتبع المنطق، وفهم القواعد، ومعرفة سبب قول الآلة ما قالته. قارن ذلك بشبكة عصبية تُخرج إجابة جاهزة - الأمر أشبه بسؤال مراهق "لماذا؟" والحصول على رد فعل سلبي. على النقيض، ستقول الأنظمة الرمزية: "لأن أ و ب يستلزمان ج، إذن ج". هذه القدرة على شرح نفسها تُحدث نقلة نوعية في المجالات الحساسة (الطب، والتمويل، وحتى المحاكم) حيث يُطلب الدليل دائمًا [5].

قصة قصيرة: قام فريق امتثال في بنك كبير بترميز سياسات العقوبات في محرك قواعد. قواعد مثل: "إذا كانت الدولة الأصلية تنتمي إلى {X} ومعلومات إعجاب المدققين . هذه هي القوة الخارقة للذكاء الاصطناعي الرمزي - التفكير الشفاف والقابل للفحص .

جدول مقارنة سريع 📊

كيف يعمل الذكاء الاصطناعي الرمزي (عمليًا) 🛠️

في جوهرها، تتكون الذكاء الاصطناعي الرمزي من عنصرين فقط: الرموز (المفاهيم) والقواعد (كيفية ترابط هذه المفاهيم). مثال:

• الرموز: كلب ، حيوان ، هاس تيل

• القاعدة: إذا كان X كلبًا ← فإن X حيوان.

من هنا، يمكنك البدء في بناء سلاسل منطقية - مثل قطع الليغو الرقمية. حتى أن أنظمة الخبراء الكلاسيكية كانت تخزن الحقائق في ثلاثيات (الخاصية - الكائن - القيمة) وتستخدم مترجم قواعد موجه نحو الهدف لإثبات الاستعلامات خطوة بخطوة [1].

أمثلة واقعية للذكاء الاصطناعي الرمزي 🌍

1. MYCIN - نظام خبير طبي للأمراض المعدية. قائم على القواعد، سهل التفسير [1].

2. DENDRAL - الذكاء الاصطناعي الكيميائي المبكر الذي خمّن الهياكل الجزيئية من بيانات قياس الطيف [2].

3. مخطط المعرفة من جوجل - رسم خرائط الكيانات (الأشخاص، الأماكن، الأشياء) + علاقاتها للإجابة على استعلامات "الأشياء، وليس السلاسل النصية" [3].

4. الروبوتات القائمة على القواعد - تدفقات مكتوبة لدعم العملاء؛ قوية من أجل الاتساق، وضعيفة من أجل الدردشة المفتوحة.

لماذا تعثر الذكاء الاصطناعي الرمزي (لكنه لم يفشل) 📉➡️📈

وهنا تكمن مشكلة الذكاء الاصطناعي الرمزي: العالم الحقيقي الفوضوي، والناقص، والمتناقض. فالحفاظ على قاعدة قواعد ضخمة أمر مرهق، وقد تتضخم القواعد الهشة حتى تنهار.

ومع ذلك، لم يختفِ هذا الأمر تمامًا. وهنا يأتي دور الذكاء الاصطناعي العصبي الرمزي : وهو مزيج من الشبكات العصبية (البارعة في الإدراك) والمنطق الرمزي (البارع في الاستدلال). تخيل الأمر كفريق تتابع: يكتشف الجزء العصبي إشارة التوقف، ثم يحدد الجزء الرمزي معناها وفقًا لقانون المرور. يعد هذا المزيج بأنظمة أكثر ذكاءً وقابلية للتفسير [4][5].

نقاط قوة الذكاء الاصطناعي الرمزي 💡

• منطق شفاف : يمكنك اتباع كل خطوة [1][5].

• متوافق مع الأنظمة : يتوافق بشكل واضح مع السياسات والقواعد القانونية [5].

• الصيانة المعيارية : يمكنك تعديل قاعدة واحدة دون إعادة تدريب نموذج الوحش بالكامل [1].

نقاط ضعف الذكاء الاصطناعي الرمزي ⚠️

• ضعيف جداً في الإدراك : الصور، الصوت، النصوص غير المنظمة - الشبكات العصبية هي المهيمنة هنا.

• آلام التوسع : استخراج وتحديث قواعد الخبراء أمر شاق [2].

• الصلابة : تنكسر القواعد خارج نطاقها؛ يصعب التقاط عدم اليقين (على الرغم من أن بعض الأنظمة قد اخترقت إصلاحات جزئية) [1].

الطريق أمام الذكاء الاصطناعي الرمزي 🚀

ربما لن يكون المستقبل رمزياً بحتاً أو عصبياً بحتاً، بل سيكون مزيجاً بينهما. تخيل:

1. الشبكة العصبية ← تستخرج الأنماط من وحدات البكسل/النصوص/الصوت الخام.

2. عصبي-رمزي ← يحول الأنماط إلى مفاهيم منظمة.

3. الرمزي ← يطبق القواعد والقيود، ثم - والأهم من ذلك - يشرح .

هذه هي الحلقة التي تبدأ فيها الآلات في التشابه مع التفكير البشري: انظر، هيكلة، تبرير [4][5].

ختامًا 📝

إذن، الذكاء الاصطناعي الرمزي: هو ذكاء منطقي قائم على القواعد، وجاهز للتفسير. ليس مبهراً، لكنه يحقق ما لا تزال الشبكات العميقة عاجزة عنه: التفكير الواضح والقابل للتدقيق . ما هو الخيار الأمثل؟ أنظمة تجمع بين كلا النوعين - الشبكات العصبية للإدراك والقياس، والذكاء الرمزي للتفكير والثقة [4][5].

الوصف التعريفي: شرح الذكاء الاصطناعي الرمزي - الأنظمة القائمة على القواعد، نقاط القوة/الضعف، ولماذا يعتبر الذكاء العصبي الرمزي (المنطق + التعلم الآلي) هو الطريق إلى الأمام.

الهاشتاغات:
الذكاء الاصطناعي 🤖الذكاء الاصطناعي الرمزي 🧩التعلم الآليالذكاء الاصطناعي العصبي الرمزي ⚡شرح التقنيةتمثيل المعرفةرؤى الذكاء الاصطناعيمستقبل الذكاء الاصطناعي

مراجع

[1] بوكانان، بي جي، وشورتليف، إي إتش، أنظمة الخبراء القائمة على القواعد: تجارب مايسين لمشروع ستانفورد للبرمجة الاستدلالية ، الفصل 15. PDF

[2] ليندسي، آر كيه، بوكانان، بي جي، فيجنباوم، إي إيه، وليدربيرج، جيه. "ديندرال: دراسة حالة لأول نظام خبير لتكوين الفرضيات العلمية." الذكاء الاصطناعي 61 (1993): 209-261. PDF

[3] جوجل. "تقديم مخطط المعرفة: أشياء، لا سلاسل نصية." مدونة جوجل الرسمية (16 مايو 2012). رابط

[4] مونرو، د. "الذكاء الاصطناعي العصبي الرمزي". اتصالات رابطة مكائن ​​الحوسبة (أكتوبر 2022). DOI

[5] ساهوه، ب.، وآخرون. "دور الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير في اتخاذ القرارات المصيرية: مراجعة". أنماط (2023). ببمد سنترال. رابط