神经符号AI：通过AI组合提供创新

跟着天下的成长，新期间技能一定会保持其最新的情势，在这些情势中，仅被以为是新技能还不足，相反，跟着需求的增添，它们必要成长以自我更新。人工智能规模的很多专家以为，它必要跟着时刻而改变。人工智能的技能有许多种，个中一些处于最前沿，而另一些则位于某些条理之下（譬喻神经收集和标记AI）。人工智能创新虽然并不料味着在整个规模带来变革。小型组合和差异AI技能的融合也可以将发现、创新和更好的实现带入快节拍的天下。

据美国麻省理工学院、IBM沃森人工智能尝试室研究员大卫·考克斯暗示，AI急切的必要改变，然而，他对这种变革的提议是一个艰涩的术语“神经象征性的AI”。

正如他指出的那样，神经标记AI并不是一种全新的AI方法，而是两种现有的构建思想要领的团结。“标记AI”部门是指建设人工智能的第一种主流要领，“神经”部门是指深度进修神经收集。

神经收集与标记AI的事变方法差异，由于它们是数据驱动的。为了向标记AI体系表明某些内容，一小我私人必要显式提供全部信息，以便可以或许正确辨认，同时实习神经收集执行此使命，一小我私人只需向其表现数千张图片即可。一旦变得足够智慧，它将可以或许辨认该工具并组本钱身的相似工具。这样的工具有也许在实际天下中现实上从未存在过。

可是，神经标记AI背后的设法是将这些要领团结起来，以将进修和逻辑团结起来。很明明，神经收集将使天下简化为标记，而不是依赖人类措施员来为它们做，从而将使标记AI体系变得更智能。另外，标记AI算法将有助于将知识推理和规模常识转化为深度进修。随后，这也许会导致AI体系在处理赏罚伟大使命方面取得重大盼望，涉及从无人驾驶汽车到NLP的全部事物，同时必要更少的数据举办培训。

AI研究职员戴维·考克斯（David Cox）暗示：“神经收集和象征性设法真的是美满的互补。由于神经收集为您提供了从实际天下的紊乱状态变为天下的标记暗示的谜底，可以找到图像中的全部相干性。一旦有了标记暗示，就可以在推理方面做一些很是神奇的工作。”

（编辑：湖南网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!