什麼是 符號人工智慧 什麼意思？
符號人工智慧 (Symbolic Artificial Intelligence) (也稱為 Classical AI 或 GOFAI - Good Old-Fashioned Artificial Intelligence) 代表最早的人工智慧方法之一，著重於使用符號和規則來明確表示知識。這種方法嘗試透過形式邏輯和符號操作來模擬人類的思考和推理。與現代 機器學習 與從資料學習的方法不同，象徵式 AI 依賴人類編碼的規則和知識庫來解決問題。舉例來說，在為醫療診斷設計的符號 AI 系統中，知識會透過明確的規則來表示，將症狀與可能的病症連繫起來，就像醫生在診斷過程中的推理方式一樣。
瞭解符號人工智慧
符號 AI 的實作核心是操作人類可讀的符號和規則，這些符號和規則代表真實世界的概念和關係。這些系統使用形式邏輯、決策樹和 專家系統 來處理資訊和做出決策。這種方法的運作前提是人類的智慧可以還原為符號操作，複雜的思考和推理過程被分解成較簡單的符號操作。例如，在 自然語言處理 符號化的 AI 系統在分析句子時，會將句子分解成語法元件，並應用預先定義的規則來理解句子的意思。
符號 AI 的實際應用歷來在各個領域都相當重要。在專家系統中，符號 AI 已經用於捕捉和應用人類在醫療診斷等領域的專業知識，在這些領域中可以定義明確的規則和決策路徑。在自動推理系統中，符號 AI 可讓電腦運用形式化的規則來解決複雜的邏輯問題。 推論.這些系統擅長於問題可以清楚定義、規則可以明確說明的領域。
符號 AI 系統的實作涉及到謹慎的知識工程和規則定義。專家知識必須轉換為電腦可以處理的正式邏輯陳述和規則。這個過程稱為知識表示，需要在所建模的領域和邏輯程式設計兩方面都有豐富的專業知識。由此產生的系統可追蹤邏輯步驟和應用的規則，為其決策提供清楚的解釋，這使得它們在決策透明度極為重要的應用中特別有價值。
現代的發展趨向於結合符號 AI 與機器學習的混合方法。這些系統嘗試利用兩種範例的優點 - 符號系統的明確推理和可解釋性及神經網路的模式識別和學習能力。例如，在自動駕駛車輛中，符號 AI 可處理有關交通規則的高層次推理，而神經網路則處理感測器資料以偵測物體。
符號 AI 的演進持續影響著現代 AI 的發展。儘管在許多應用中，純粹的符號方法已在很大程度上讓位給機器學習方法，但顯式知識表示和邏輯推理的原則仍然相關。目前的研究探討如何將符號推理納入 深度學習 系統，以建立更強大且可解釋的 AI 解決方案。此整合的目的在於解決純粹的 神經網路 方法，例如需要大量的 訓練資料 以及納入顯式領域知識的難度。
該領域在擴展以處理真實世界的複雜性和不確定性方面面臨著持續的挑戰。符號表示法的僵化性質可能使其難以處理含糊不清或不完整的資訊，而手動建立知識庫可能既費時又容易出錯。然而，符號 AI 能夠提供明確的推理路徑，並納入明確的領域知識，這使得它在特定應用中，尤其是需要可解釋性及形式驗證的應用中，仍具有相當的價值。
"返回詞彙索引