Inteligentny system hybrydowy - Hybrid intelligent system
Hybrydowy system inteligentny oznacza system oprogramowania, który wykorzystuje równolegle kombinację metod i technik z podobszarów sztucznej inteligencji, takich jak:
- Systemy neuro-symboliczne
- Systemy neuro-rozmyte
- Modele hybrydowe koneksjonistyczno-symboliczne
- Rozmyte systemy ekspertowe
- Systemy eksperckie koneksjonistów
- Ewolucyjne sieci neuronowe
- Genetyczne systemy rozmyte
- Szorstka rozmyta hybrydyzacja
- Uczenie się ze wzmocnieniem metodami rozmytymi, neuronowymi lub ewolucyjnymi, a także metodami rozumowania symbolicznego.
Z punktu widzenia kognitywistyki każdy naturalny system inteligentny jest hybrydowy, ponieważ wykonuje operacje umysłowe zarówno na poziomie symbolicznym, jak i podsymbolicznym. Od kilku lat coraz częściej dyskutuje się o znaczeniu integracji systemów sztucznej inteligencji . W oparciu o założenia, że powstały już proste i specyficzne systemy AI (takie jak systemy widzenia komputerowego , syntezy mowy itp., Czy oprogramowanie wykorzystujące niektóre z wyżej wymienionych modeli) i teraz jest czas na integrację w celu stworzenia szerokiej sztucznej inteligencji systemy. Zwolennikami tego podejścia są badacze tacy jak Marvin Minsky , Ron Sun , Aaron Sloman i Michael A. Arbib .
Przykładem hybrydy jest hierarchiczny system kontroli, w którym najniższe, reaktywne warstwy są sub-symboliczne. Warstwy wyższe, mając złagodzone ograniczenia czasowe, są zdolne do wnioskowania na podstawie abstrakcyjnego modelu świata i planowania .
Inteligentne systemy zwykle opierają się na hybrydowych procesach rozumowania, które obejmują indukcję , dedukcję , uprowadzenie i wnioskowanie przez analogię .
Zobacz też
- Efekt AI
- Zastosowania sztucznej inteligencji
- Lista pojawiających się technologii
- Zarys sztucznej inteligencji
Uwagi
Bibliografia
- R. Sun i L. Bookman, (red.), Computational Architectures Integrating Neural and Symbolic Processes. Kluwer Academic Publishers, Needham, MA. 1994. http://www.cogsci.rpi.edu/~rsun/book2-ann.html
- S. Wermter i R. Sun, (red.) Hybrid Neural Systems. Springer-Verlag, Heidelberg. 2000. http://www.cogsci.rpi.edu/~rsun/book4-ann.html
- R. Sun i F. Alexandre, (red.) Connectionist-Symbolic Integration. Lawrence Erlbaum Associates, Mahwah, NJ. 1997.
- Albus, JS, Bostelman, R., Chang, T., Hong, T., Shackleford, W. i Shneier, M. Learning in a Hierarchical Control System: 4D / RCS in the DARPA LAGR Program NIST, 2006
- AS d'Avila Garcez , Luis C. Lamb & Dov M. Gabbay . Rozumowanie poznawcze neuronowo-symboliczne . Technologie kognitywne, Springer (2009). ISBN 978-3-540-73245-7 .
- International Journal of Hybrid Intelligent Systems http://www.softcomputing.net/ijhis/
- http://www.iospress.nl/html/14485869.php
- Międzynarodowa konferencja nt. Inteligentnych systemów hybrydowych http://his.hybridsystem.com/
- HIS'01: http://www.softcomputing.net/his01/
- HIS'02: https://web.archive.org/web/20060209160923/http://tamarugo.cec.uchile.cl/~his02/
- HIS'03: http://www.softcomputing.net/his03/
- HIS'04: https://web.archive.org/web/20060303051902/http://www.cs.nmt.edu/~his04/
- HIS'05: https://web.archive.org/web/20051223013031/http://www.ica.ele.puc-rio.br/his05/
- HIS'06 https://web.archive.org/web/20110510025133/http://his-ncei06.kedri.info/
- HIS'7 17–19 września 2007 r., Kaiserslautern, Niemcy, http://www.eit.uni-kl.de/koenig/HIS07_Web/his07main.html
- zasoby systemów hybrydowych: http://www.cogsci.rpi.edu/~rsun/hybrid-resource.html