Khám phá AI tượng trưng: Tìm hiểu cách các hệ thống dựa trên quy tắc mô phỏng lý luận của con người, kết hợp logic và AI hiện đại để tạo ra các giải pháp mạnh mẽ, dễ giải thích.
Trí tuệ nhân tạo tượng trưng, còn được gọi là AI dựa trên quy tắc hoặc AI theo phong cách cổ điển (GOFAI), là một phương pháp tiếp cận trí tuệ nhân tạo tập trung vào việc thể hiện kiến thức một cách rõ ràng bằng các ký hiệu và quy tắc. Không giống như học máy, học các mẫu từ dữ liệu, Trí tuệ nhân tạo tượng trưng hướng đến việc mã hóa kiến thức mà con người có thể hiểu được thành một hệ thống, cho phép nó lý luận và giải quyết vấn đề theo cách bắt chước nhận thức của con người. Phương pháp này dựa vào logic, quy tắc và biểu diễn ký hiệu hơn là các mô hình thống kê hoặc mạng nơ-ron.
Trọng tâm của Trí tuệ nhân tạo tượng trưng là ý tưởng thể hiện kiến thức dưới dạng có cấu trúc, tượng trưng. Điều này thường đạt được bằng các kỹ thuật như hệ thống dựa trên quy tắc, lập trình logic và mạng ngữ nghĩa. Các biểu diễn này cho phép các hệ thống AI thao tác các ký hiệu, đưa ra suy luận và thực hiện lý luận logic. Ví dụ, một hệ thống có thể sử dụng các quy tắc "nếu-thì" để đưa ra quyết định hoặc sử dụng mạng ngữ nghĩa để hiểu mối quan hệ giữa các khái niệm. Hệ thống chuyên gia, một ví dụ kinh điển về Trí tuệ nhân tạo tượng trưng, sử dụng cơ sở kiến thức về các quy tắc và sự kiện để mô phỏng quá trình ra quyết định của một chuyên gia con người trong một lĩnh vực cụ thể.
Bất chấp sự phát triển của máy học, AI tượng trưng vẫn có liên quan trong một số lĩnh vực mà việc biểu diễn kiến thức rõ ràng và lý luận đóng vai trò quan trọng.
Hệ thống chuyên gia: Trí tuệ nhân tạo tượng trưng xuất sắc trong việc tạo ra các hệ thống chuyên gia đóng gói kiến thức chuyên ngành để giải quyết các vấn đề phức tạp. Ví dụ, trong phân tích hình ảnh y tế , các hệ thống tượng trưng có thể được thiết kế để chẩn đoán bệnh dựa trên một tập hợp các quy tắc logic có nguồn gốc từ chuyên môn y tế. Các hệ thống này có thể diễn giải các triệu chứng và dữ liệu y tế để đưa ra các gợi ý chẩn đoán, tương tự như quá trình suy luận của bác sĩ.
Robot và Lập kế hoạch: Trí tuệ nhân tạo tượng trưng có giá trị trong lĩnh vực robot để lập kế hoạch và ra quyết định cấp cao. Hãy xem xét hệ thống tự động hóa quy trình bằng robot (RPA) được thiết kế để tự động hóa các tác vụ trong kho. Trí tuệ nhân tạo tượng trưng có thể được sử dụng để lập kế hoạch cho robot di chuyển trong kho, lấy hàng và giao hàng đến các địa điểm được chỉ định, tất cả đều dựa trên các quy tắc được xác định trước và kiến thức về môi trường và tác vụ. Điều này trái ngược với các phương pháp dựa vào việc học chuyển động của robot trực tiếp từ dữ liệu.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Trong khi NLP hiện đại bị chi phối bởi các phương pháp thống kê và học sâu, AI tượng trưng đóng vai trò trong một số khía cạnh của việc hiểu ngôn ngữ. Đối với các tác vụ đòi hỏi phân tích ngữ nghĩa sâu hoặc tạo văn bản dựa trên quy tắc, các phương pháp tiếp cận tượng trưng có thể hiệu quả. Ví dụ, trong quá trình phát triển chatbot ban đầu, các hệ thống đã sử dụng các quy tắc tượng trưng để hiểu và phản hồi các truy vấn của người dùng, mặc dù các quy tắc này phần lớn đã được thay thế bằng các mô hình được đào tạo trên các tập dữ liệu lớn.
Sự khác biệt chính giữa Trí tuệ nhân tạo tượng trưng và học máy nằm ở cách tiếp cận giải quyết vấn đề của chúng. Trí tuệ nhân tạo tượng trưng dựa trên kiến thức được lập trình rõ ràng và các quy tắc lý luận, khiến nó có thể diễn giải và minh bạch. Ngược lại, học máy, đặc biệt là học sâu , học ngầm từ các tập dữ liệu lớn, thường dẫn đến các mô hình "hộp đen" khó diễn giải.
Trong khi Trí tuệ nhân tạo tượng trưng có hiệu quả đối với các nhiệm vụ đòi hỏi lý luận logic và kiến thức rõ ràng, nó có thể gặp khó khăn với các nhiệm vụ liên quan đến nhận thức, nhận dạng mẫu hoặc học từ dữ liệu nhiễu, không có cấu trúc - những lĩnh vực mà máy học vượt trội. Trí tuệ nhân tạo hiện đại thường tích hợp cả hai phương pháp, tận dụng thế mạnh của từng phương pháp để xây dựng các hệ thống mạnh mẽ và linh hoạt hơn. Ví dụ, một hệ thống lai có thể sử dụng máy học để phát hiện đối tượng bằng cách sử dụng Ultralytics YOLOv8 và AI tượng trưng để suy luận cấp cao về các đối tượng được phát hiện.
Trí tuệ nhân tạo tượng trưng phải đối mặt với những thách thức trong việc mở rộng quy mô theo các kịch bản phức tạp, thực tế và trong việc thích ứng với thông tin mới mà không cần lập trình lại thủ công. "Nút thắt cổ chai trong việc tiếp thu kiến thức"—khó khăn trong việc mã hóa thủ công một lượng lớn kiến thức—là một hạn chế đáng kể.
Bất chấp những thách thức này, các nguyên tắc AI tượng trưng vẫn tiếp tục ảnh hưởng đến nghiên cứu AI. Kết hợp lý luận tượng trưng với học máy, trong các lĩnh vực như AI có thể giải thích (XAI) và AI thần kinh tượng trưng, là một lĩnh vực nghiên cứu tích cực. Các phương pháp tiếp cận kết hợp này nhằm mục đích tạo ra các hệ thống AI vừa thông minh vừa dễ hiểu, thu hẹp khoảng cách giữa AI dựa trên quy tắc và AI dựa trên dữ liệu. Khi AI phát triển, việc tích hợp các điểm mạnh của AI tượng trưng với các kỹ thuật học máy hiện đại có thể mở đường cho trí tuệ nhân tạo mạnh mẽ hơn và giống con người hơn.
