Các phương pháp trí tuệ nhân tạo khác nhau là gì?

Các phương pháp trí tuệ nhân tạo khác nhau có thể được phân loại thành ba nhóm riêng biệt: mô phỏng não, biểu tượng và phụ, và thống kê.Các phương pháp biểu tượng và biểu tượng phụ có thể được phân loại thêm thành các nhóm của riêng họ: mô phỏng nhận thức, trí thông minh dựa trên logic và trí thông minh dựa trên kiến thức thuộc về phương pháp biểu tượngcách tiếp cận.Nhiều năm tiến bộ trong nghiên cứu và áp dụng các lý thuyết này đã dẫn đến sự hình thành các phương pháp tích hợp, kết hợp các nguyên tắc từ nhiều trường phái tư tưởng để tạo ra các hệ thống Trí tuệ nhân tạo (AI) tinh vi hơn..Bằng cách sử dụng các nguyên tắc từ thần kinh, điều khiển học và các lý thuyết xử lý nhận thức cơ bản, các nhà nghiên cứu đã có thể chế tạo robot với mức độ thông minh nguyên thủy dựa trên mô phỏng não, cho phép tránh một số trở ngại nhất định thông qua phát hiện cảm giác.Tuy nhiên, sự tiến bộ hạn chế giữa những năm 1940 và 1960, đã dẫn đến việc từ bỏ mô hình này, với các nhà nghiên cứu đã chọn phát triển các phương pháp trí tuệ nhân tạo khác, hứa hẹn hơn.Để thao túng biểu tượng, tin rằng khả năng của con người tìm hiểu và thích nghi với các đối tượng trong môi trường của họ xoay quanh việc giải thích và diễn giải lại các đối tượng như các biểu tượng cơ bản.Một chiếc ghế, ví dụ, có thể được đơn giản hóa thành một biểu tượng xác định nó là một đối tượng để ngồi.Biểu tượng này sau đó có thể được thao tác và chiếu lên các đối tượng khác.Các nhà nghiên cứu đã có thể tạo ra một số phương pháp trí tuệ nhân tạo linh hoạt và năng động bằng cách kết hợp phương pháp biểu tượng này vào sự phát triển của AI. Khả năng mô phỏng các phương pháp nhận thức khác nhau để suy nghĩ tượng trưng cho phép các nhà phát triển AI tạo ra trí thông minh dựa trên logic và dựa trên kiến thức.Cách tiếp cận dựa trên logic đã làm việc dựa trên các nguyên tắc cơ bản của tư duy logic, tập trung gần như hoàn toàn vào việc giải quyết các vấn đề thay vì sao chép khả năng tư duy giống con người.Logic cuối cùng đã được cân bằng bởi logic scruffy, có tính đến thực tế là các giải pháp có thể được tìm thấy bên ngoài một thuật toán logic nhất định.Mặt khác, trí thông minh dựa trên kiến thức đã tận dụng khả năng của máy tính để lưu trữ, xử lý và nhớ lại một lượng lớn dữ liệu để cung cấp các giải pháp cho các vấn đề. Quan tâm đến mô phỏng não đã được hồi sinh vào những năm 1980 sau khi tiến bộ trong trí thông minh biểu tượng chậm lại.Điều này dẫn đến việc tạo ra các hệ thống biểu tượng phụ, các phương pháp tiếp cận trí tuệ nhân tạo xoay quanh việc kết hợp suy nghĩ với trí thông minh cơ bản hơn cần thiết cho sự di chuyển và tự bảo tồn.Điều này cho phép các mô hình liên hệ với môi trường xung quanh chúng với dữ liệu trong các cửa hàng bộ nhớ của họ.Phương pháp thống kê được phát triển vào những năm 1990 đã giúp đánh bóng cả phương pháp trí tuệ nhân tạo biểu tượng và biểu tượng phụ bằng cách sử dụng các thuật toán toán học tinh vi để xác định quá trình hành động có khả năng dẫn đến thành công của máy móc.Nghiên cứu thường giải quyết sự phát triển của AI bằng cách sử dụng các nguyên tắc từ tất cả các phương pháp.