Apa pendekatan kecerdasan buatan yang berbeda?

Pendekatan kecerdasan buatan yang berbeda dapat diklasifikasikan menjadi tiga kelompok yang berbeda: simulasi otak, simbolik dan sub-simbolik, dan statistik.Pendekatan simbolik dan sub-simbolik dapat diklasifikasikan lebih lanjut ke dalam kelompok mereka sendiri: simulasi kognitif, kecerdasan berbasis logika dan kecerdasan berbasis pengetahuan berada di bawah pendekatan simbolik, sementara teori-teori kecerdasan bottom-up dan komputasi diidentifikasi sebagai kecerdasan buatan sub-simbolik sub-simbolik sub-simbolikpendekatan.Bertahun -tahun kemajuan dalam penelitian dan penerapan teori -teori ini telah mengarah pada pembentukan pendekatan terintegrasi, menggabungkan prinsip -prinsip dari berbagai aliran pemikiran untuk menghasilkan sistem kecerdasan buatan (AI) yang lebih canggih.

Pengembangan AI pertama kali mencapai langkah perkembangan besar selama tahun 1940 -an.Dengan memanfaatkan prinsip -prinsip dari neurologi, cybernetics, dan teori pemrosesan kognitif dasar, para peneliti dapat membangun robot dengan tingkat kecerdasan primitif berdasarkan simulasi otak, yang memungkinkan penghindaran hambatan tertentu melalui deteksi sensorik.Namun, kemajuan terbatas antara tahun 1940-an dan 1960-an, menyebabkan pengabaian paradigma ini, dengan para peneliti memilih untuk mengembangkan pendekatan kecerdasan buatan lainnya yang lebih menjanjikan.ke dalam manipulasi simbol, percaya bahwa kemampuan manusia untuk belajar dan beradaptasi dengan objek di lingkungan mereka berkisar pada interpretasi dan reinterpretasi objek sebagai simbol dasar.Kursi, misalnya, dapat disederhanakan menjadi simbol yang mendefinisikannya sebagai objek untuk duduk.Simbol ini kemudian dapat dimanipulasi dan diproyeksikan ke benda -benda lain.Para peneliti dapat menciptakan sejumlah pendekatan kecerdasan buatan yang fleksibel dan dinamis dengan memasukkan pendekatan simbolik ini ke dalam pengembangan AI.

Kemampuan untuk mensimulasikan pendekatan kognitif yang berbeda untuk pemikiran simbolik memungkinkan pengembang AI untuk menciptakan kecerdasan berbasis logika dan berdasarkan pengetahuan.Pendekatan berbasis logika bekerja pada prinsip-prinsip yang mendasari pemikiran logis, berfokus hampir seluruhnya pada penyelesaian masalah daripada mereplikasi kemampuan berpikir seperti manusia.Logika akhirnya diimbangi oleh Logic Scruffy, yang memperhitungkan fakta bahwa solusi dapat ditemukan di luar algoritma logis yang diberikan.Kecerdasan berbasis pengetahuan, di sisi lain, mengambil keuntungan dari kemampuan komputer untuk menyimpan, memproses, dan mengingat sejumlah besar data untuk memberikan solusi terhadap masalah.

Minat dalam simulasi otak dihidupkan kembali pada 1980-an setelah kemajuan dalam kecerdasan simbolik melambat.Hal ini mengarah pada penciptaan sistem sub-simbolik, pendekatan kecerdasan buatan yang berkisar pada menggabungkan pemikiran dengan kecerdasan yang lebih mendasar yang diperlukan untuk pergerakan dan pelestarian diri.Ini memungkinkan model untuk menghubungkan lingkungan di sekitar mereka dengan data di penyimpanan memori mereka.Pendekatan statistik yang dikembangkan pada 1990-an membantu memoles pendekatan kecerdasan buatan simbolik dan sub-simbolik dengan menggunakan algoritma matematika yang canggih untuk menentukan tindakan yang paling mungkin menghasilkan keberhasilan mesin.Penelitian sering menangani pengembangan AI menggunakan prinsip -prinsip dari semua pendekatan.