Wiele podręczników i wykładów wprowadzających zazwyczaj dzieli sztuczną inteligencję na łączność i GOFAI (dobra staroświecka sztuczna inteligencja). Z czysto technicznego punktu widzenia wydaje się, że koneksjonizm rozwinął się w uczenie maszynowe i naukę o danych, podczas gdy w ogóle nikt nie mówi o GOFAI, symbolicznej sztucznej inteligencji czy systemach eksperckich.
Czy ktoś warty uwagi nadal pracuje nad GOFAI?
Odpowiedź
O tak, zdecydowanie. Żeby wybrać jeden przykład, masz grupę Douglasa Hofstadera w Indianie. Myślę, że większość tego, co robią, mieściłaby się w rubryce GOFAI (a przynajmniej bliżej tego niż statystyczne uczenie maszynowe).
Poza tym przejdź do CORR i przejrzyj kategoria AI . „Zobaczysz mnóstwo sieci neuronowych i probabilistycznych rzeczy, ale” znajdziesz też artykuły autorstwa ludzi zajmujących się przetwarzaniem symbolicznym / GOFAI.
Komentarze
- Nie ' nie sądzę, że praca w Hofstadter ' s naprawdę klasyfikuje się jako GOFAI. Nawet 30 lat temu (kiedy CopyCat był u szczytu rozwoju), praca była nowatorską hybrydą podejść symbolicznych i podsymbolicznych. Ale tak, prace tam teraz z pewnością różnią się od mody na statystyki ML.
- To znaczy, tak, możesz argumentować po obu stronach, ale za Celem tej dyskusji, myślę, że ' jest sprawiedliwe, aby wrzucić ich zawartość do GOFAI. To ' nie jest tak, jak tam ' jest naprawdę ścisłą definicją tego, co i tak oznacza GOFAI. 🙂
- Tak, to ' to kwestia opinii.
Odpowiedź
Jasne! Istnieje cała scena sieci semantycznej! OWL wywodzi się z DL i ramek, prawdopodobnie ma również wiele wspólnego z sieciami semantycznymi. Systemy wspomagania decyzji oparte na ekspertach są nadal rozwijane (i badane) w branżach, w których człowiek musi wziąć odpowiedzialność lub zbieranie danych się nie wydarzy. Wraz z ewolucją pomysłów zmieniają się nazwy.
Sprawdź konferencje akademickie, takie jak KR , ISWC , FOIS , jeszcze szersze konferencje AI, takie jak IJCAI mają sporą dawkę symbolicznej sztucznej inteligencji, zauważyłem nawet algorytm wyszukiwania w składzie 2019.