シンボリック AI がビジネス運営にとって重要なのはなぜですか?

Symbol AI はビジネスの洞察を解釈し、すべての目標の達成を支援します。

多くの企業が基本的な機械学習 (ML) および深層学習 (DL) モデルを使用して人工知能を実験している一方で、シンボリック AI として知られる新しいタイプの人工知能と呼ばれる新しいテクノロジーが研究室で登場しています。人工知能の機能と人間の監視者との関係を変える可能性。

歴史上、人工知能には、記号的人工知能と非記号的人工知能の 2 つのカテゴリがあります。人工知能の種類ごとに、インテリジェント システムの構築に異なるアプローチが取られます。記号的アプローチは、ルールと知識に基づいて解釈可能な動作を備えたインテリジェント システムを作成しようとしますが、非記号的アプローチは人間の脳を模倣したコンピューティング システムを作成することを目的としています。

コンピューター サイエンスの最終目標は、思考し、論理化し、学習できる AI システムを作成することです。一方、今日のほとんどの AI システムは、学習または推論という 2 つの機能のうちの 1 つしか備えていません。記号的アプローチは、大規模なデータ構造について考え、解釈し、管理することには優れていますが、知覚世界に記号を確立するのは困難です。

問題を解決するために、シンボリック AI はトップダウンのアプローチを採用します (例: チェス コンピューター)。 「一生懸命やっていれば、探しているものはきっと見つかる。」 検索は象徴的なAI技術です。この場合、コンピュータが潜在的な解決策を段階的にテストし、結果を確認することを「検索」と呼びます。この好例は、将来の何百万もの異なる手と組み合わせを「想像」し、その結果に基づいてどの手が勝つ可能性が最も高いかを「決定」するチェス コンピューターです。これは人間の心と似ています。ボード ゲームやストラテジー ゲームをプレイするのに多くの時間を費やす人は誰でも、選択を行う前に少なくとも 1 回は頭の中でその手を「プレイ」したことがあります。ニューラル ネットワークは、「人間」の直感を追加し、計算が必要なアクションの数を減らすため、従来の AI アルゴリズムに役立ちます。これらのテクノロジーを統合することで、AlphaGo は囲碁のような複雑なゲームで人間に勝つことができます。コンピューターが各ステップで可能なすべての動きを計算した場合、これは不可能です。

アイデアがルール エンジンに保存されると、それを変更するのは難しく、これがシンボリック AI や GOFAI の主な障害の 1 つです。エキスパート システムは単調です。つまり、追加するルールが増えるほど、より多くの情報がシステム内でエンコードされますが、新しいルールによって以前の知識が破壊されることはありません。モノトーンとは一方向のみを指す言葉です。機械学習アルゴリズムは、新しいデータで再トレーニングすることができ、後で必要に応じて呼び出せる一時的な情報を記録することに優れています。たとえば、データが非定常である場合、新しいデータに基づいてパラメータを変更します。
• 記号的思考に関する 2 つ目の問題は、コンピューターが記号の意味を理解できないことです。つまり、記号は世界の他の非記号的表現と必ずしも関連しているわけではありません。これは、生の感覚入力を単に変換したものであるデータのベクトル表現にシンボルを接続するニューラル ネットワークとは異なります。
• したがって、明白な疑問は次のとおりです:「これらのシンボルは誰のためのものですか? それらは機械にとって便利ですか? 根底にある生理学的制限があるにもかかわらず、ロボットが人間と通信して情報を管理できるのに、なぜシンボルを使用するのですか? 何ですか? なぜ使用できないのですか?機械は、イルカやファックスと共通のベクトルやノイズの多い言語を使用して通信しているのでしょうか? 予測してみましょう: 機械が理解できる方法で相互に通信できるようになったとき、機械は人間には理解できない言語を使用するでしょう。高帯域幅デバイスの場合、おそらく帯域幅という言葉では十分ではありません。おそらくそれを明確に表現するには追加の次元が必要です。言語は機械によって回避されるドアの鍵穴にすぎません。自然言語はよく言えば人工知能が人間に提供する API であり、人間がその恩恵に乗ることができますが、悪く言えば実際の機械知能からの流用かもしれません。しかし、自然言語は知性を証明する手段であるため、私たちはこれを成功の頂点と混同しています。
• 利点:

ナレッジ グラフの作成: チャットボットまたは音声アシスタントを構築するための開始点としてナレッジ グラフを作成します。ナレッジ グラフは将来のデータ構造であり、将来のすべての人工知能ベースのアプリケーションの基礎となります。 ######プロセスの実装: 企業にとって組織データのデジタル化と準備は避けられません。したがって、ナレッジグラフの作成は遅かれ早かれ避けられません。今後頻繁に知識の文書化と更新を行うために必要となる組織的な手順とワークフローを確立します。 ######最大の利便性: バックエンドの詳細はオンラインで処理されるため、企業はデータの準備と追加に集中できます。オンライン会話 AI プラットフォームを使用すると、ユーザーはいつでも簡単に情報を編集または変更できます。 ######包括的なアプローチ: オンラインでは、プロセスのすべての段階でユーザーを支援することで、完全なエクスペリエンスを提供します。ナレッジ グラフの形式で情報を保存することから、チャットボットや音声アシスタントに事実を吸収し、適切に応答し、ユーザーが希望のトランザクション (購入など) を完了できるようにする機能を提供します。可能性は無限大。 ######

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