В 21 веке искусственный интеллект меняет все. Люди используют ИИ, генеративный ИИ и постоянно говорят о LLM в Интернете, как будто они являются самой распространенной темой для разговоров, а разговоры каждый день поднимают множество незаданных вопросов и ответов об ИИ. ИИ использовался в самых разных областях с выдающимися результатами, но чтобы двигаться вперед в этой революции ИИ, ИИ трансформировался в ОИИ или ИСИ, важно, чтобы ИИ обладал большими способностями к рассуждениям для достижения цели. Многие исследования показали, что ИИ все еще отстает в рассуждениях от человека.
Причины использования ИИ:
Контекстное обоснование
Контекстное мышление помогает машинам понять значение информации в различных сценариях и прийти к наиболее надежным контекстным выводам. Например, система ИИ, которая пытается диагностировать заболевание, должна понимать контекст симптомов пациента, например его возраст, историю болезни и образ жизни.
Здравый смысл
Рассуждения на основе здравого смысла — это способность рассуждать о мире таким образом, который согласуется с человеческим здравым смыслом. Графики знаний могут помочь ИИ в рассуждениях, более приближенных к человеческому здравому смыслу, путем фиксации знаний здравого смысла в форме взаимосвязей между сущностями. распознавая закономерности, машины могут научиться делать прогнозы и выводы о мире. Это помогает ИИ заполнять пробелы, устранять неясности и принимать разумные решения, основанные на интуиции.
Рассуждения о выводах и выводах
Рассуждения на основе вывода и дедукции — это два типа рассуждений, которые позволяют системам ИИ делать выводы на основе существующей информации. Рассуждение о выводе - это процесс вывода выводов из общих утверждений, а рассуждение о дедукции - это процесс вывода выводов из конкретных утверждений. Системы ИИ могут выполнять дедуктивные рассуждения, анализируя отношения и делая логические выводы. Они могут выводить новые факты из существующих, выявлять неявные связи и выводить недостающую информацию с помощью распознавания образов и транзитивных отношений.
Рассуждения в реальном времени
Рассуждения в реальном времени — это способность рассуждать об информации, которая постоянно меняется. Это важно для систем ИИ, которым необходимо принимать решения в режиме реального времени, таких как беспилотные автомобили и системы медицинской диагностики. Графы знаний могут поддерживать обновления в реальном времени, превращая их в динамические хранилища знаний.
Обоснование масштабируемости и эффективности
Масштабируемость относится к способности системы обрабатывать увеличивающиеся объемы данных и сложности, а эффективность относится к количеству ресурсов (времени, памяти и т. д.), потребляемых системой. Этого можно достичь с помощью распределенных вычислений, алгоритмов аппроксимации, представления знаний и сжатия данных.
Интеграция человеческих знаний
Интеграция человеческих знаний в рассуждения ИИ — важная область исследований. По мере того как системы искусственного интеллекта становятся все более сложными и мощными, им необходимо будет иметь доступ к человеческим знаниям и обрабатывать их, чтобы принимать точные и надежные решения. Этого можно добиться с помощью специалистов-людей, краудсорсинга, интерактивных систем.
Поскольку искусственный интеллект продвигается вперед, внедряя более совершенные рассуждения, он открывает эпоху, когда машины превзойдут все границы, объединив человеческую интуицию с искусственным интеллектом.
