ხელოვნური ინტელექტის ეს ფილიალი ორიენტირებულია სისტემების შემუშავებაზე, რომლებსაც შეუძლიათ ლოგიკური მსჯელობა და დასკვნების გამოტანა ინფორმაციაზე.
ხელოვნური ინტელექტის რთულ სფეროში, მსჯელობას უზარმაზარი მნიშვნელობა აქვს, მიზნად ისახავს გაიმეოროს ადამიანების უნარი, გამოიტანონ ლოგიკური დასკვნები და გადაჭრას პრობლემები ხელმისაწვდომი ინფორმაციის საფუძველზე. მიუხედავად იმისა, რომ ჯერ არ არის მიღწეული სრულყოფილი ადამიანის მსგავსი მსჯელობა, AI მსჯელობა მნიშვნელოვან როლს ასრულებს რამდენიმე ასპექტში:
რას მოიცავს ის:
დედუქციური მსჯელობა: დადგენილი ფაქტებიდან და წესებიდან ლოგიკური დასკვნების გამოტანა, ხელოვნური ინტელექტის სისტემებს საშუალებას აძლევს გადაჭრას პრობლემები ცნობილი პრინციპების გამოყენებით.
ინდუქციური მსჯელობა: ზოგადი შაბლონების დასკვნა კონკრეტული მაგალითებიდან, რაც საშუალებას აძლევს ხელოვნურ ინტელექტს ისწავლოს და მოერგოს ახალ სიტუაციებს წარსულ გამოცდილებაზე დაყრდნობით.
აბდუქციური მსჯელობა: დაკვირვებული მონაცემების საუკეთესო შესაძლო ახსნა-განმარტების გაკეთება, თუნდაც მთლად გარკვეული არ იყოს, გადამწყვეტი ამოცანებისთვის, როგორიცაა ანომალიის გამოვლენა ან დიაგნოზი.
Როგორ მუშაობს:
ცოდნის წარმოდგენა: ინფორმაციის შენახვა და ორგანიზება, როგორიცაა ფაქტები, წესები და ურთიერთობები, აუცილებელია მსჯელობისთვის. ეს შეიძლება მოიცავდეს სიმბოლურ წარმოდგენებს, ლოგიკურ გამონათქვამებს ან ცოდნის კოდირებულ ნერვულ ქსელებსაც კი.
დასკვნის ალგორითმები: ეს ალგორითმები მანიპულირებენ და მსჯელობენ წარმოდგენილი ცოდნით, აკეთებენ დასკვნებს, აკეთებენ პროგნოზებს ან წყვეტენ პრობლემებს. მაგალითები მოიცავს წესებზე დაფუძნებულ სისტემებს, ალბათურ მსჯელობას და ღრმა სწავლის ტექნიკას.
ახსნა და დასაბუთება: იდეალურ შემთხვევაში, ხელოვნური ინტელექტის მსჯელობა უნდა იყოს გამჭვირვალე და ახსნადი, რაც საშუალებას მისცემს ადამიანებს გაიგონ, თუ როგორ მიიღება დასკვნები და დაამყაროს ნდობა სისტემის მიმართ.
აპლიკაციები:
საექსპერტო სისტემები: საექსპერტო ცოდნის მიღება კონკრეტულ სფეროებში დაავადებების დიაგნოსტიკის, პროდუქტების რეკომენდაციის ან ფინანსური გადაწყვეტილებების მისაღებად.
ბუნებრივი ენის დამუშავება: რთულ კითხვებზე გააზრება და მათზე პასუხის გაცემა, ტექსტის შეჯამება ან შემოქმედებითი შინაარსის გენერირება.
** რობოტიკა: ** მსჯელობა გარემოზე, მოქმედებების დაგეგმვა და გადაწყვეტილების მიღება რეალურ დროში ავტონომიური ნავიგაციისა და მანიპულაციისთვის.
მანქანური სწავლება: სწავლა მონაცემებიდან, პროგნოზების გაკეთება და შაბლონების იდენტიფიცირება სხვადასხვა მსჯელობის ტექნიკის გამოყენებით.
გამოწვევები და მომავალი:
საღი აზრის მსჯელობა: საღი აზრის ცოდნის ინტეგრირება და სამყაროს იმპლიციტური გაგება ხელოვნური ინტელექტის გამოწვევად რჩება.
გაურკვევლობა და არასრულყოფილება: არასრულ ან არასანდო ინფორმაციასთან გამკლავება მოითხოვს მსჯელობის მოწინავე ტექნიკას.
ახსნადობა და ნდობა: ხელოვნური ინტელექტის მსჯელობის გამჭვირვალობა და გასაგები გადამწყვეტია ნდობისა და მიღებისთვის.
საერთო ჯამში, AI-ში მსჯელობა არის განვითარებადი სფერო, რომელსაც აქვს უზარმაზარი პოტენციალი მანქანური დაზვერვის წინსვლისთვის. ძლიერი და ასახსნელი მსჯელობის შესაძლებლობების განვითარებით, ჩვენ შეგვიძლია გავხსნათ ხელოვნური ინტელექტის ახალი შესაძლებლობები რთული პრობლემების გადასაჭრელად, სამყაროსთან მნიშვნელოვანი ურთიერთობისთვის და საბოლოოდ დაგვეხმარება უკეთ გავიგოთ საკუთარი თავი და გარემო.
