IA simbólica: a chave para a máquina pensante

Mesmo que muitas empresas estejam apenas começando a mergulhar no pool de IA com modelos rudimentares de aprendizado de máquina (ML) e aprendizado profundo (DL), uma nova forma da tecnologia conhecida como IA simbólica está emergindo do laboratório que tem o potencial de mudar tanto a forma como a IA funciona quanto como ela se relaciona com seus supervisores humanos.

Os adeptos da IA ​​simbólica dizem que ela segue mais de perto a lógica da inteligência biológica porque analisa símbolos, não apenas dados, para chegar a conclusões mais intuitivas e baseadas em conhecimento. É mais comumente usado em modelos linguísticos como processamento de linguagem herbal (NLP) e compreensão de linguagem herbal (NLU), mas está rapidamente encontrando seu caminho para ML e outros tipos de IA, onde pode trazer visibilidade muito necessária para processos algorítmicos.

O que é velho é novo

A tecnologia, na verdade, remonta à década de 1950, diz Luca Scagliarini do professional.ai, mas foi considerado antiquado na década de 1990, quando a demanda por conhecimento processual dos processos sensoriais e motores estava em alta. Agora que a IA está encarregada de sistemas de ordem awesome e gerenciamento de dados, a capacidade de se envolver em pensamento lógico e representação de conhecimento é prison novamente.

Uma das chaves para o sucesso da IA ​​simbólica é a maneira como ela funciona em um ambiente baseado em regras. Os modelos típicos de IA tendem a se desviar de sua intenção authentic à medida que novos dados influenciam as mudanças no algoritmo. Scagliarini diz que as regras da IA ​​simbólica resistem à deriva, de modo que os modelos podem ser criados muito mais rapidamente e com muito menos dados para começar e, em seguida, exigem menos retreinamento quando entram nos ambientes de produção.

Por serem limitados por regras, no entanto, os algoritmos simbólicos não podem melhorar ao longo do pace, o que é, afinal, uma das principais propostas de valor que a IA traz para a mesa, diz Jans AasmanCEO da Franz Inc., fornecedora de soluções de gráficos de conhecimento. É por isso que a IA simbólica está sendo integrada ao ML, DL e outras formas de IA sem regras para criar ambientes híbridos que fornecem o melhor dos dois mundos: inteligência de máquina completa com lógica baseada cérebros que melhoram a cada aplicação.

Isso, por sua vez, permite que a IA seja treinada usando várias técnicas, incluindo inferência semântica e aprendizado supervisionado e não supervisionado, o que acabará criando sistemas de IA que podem raciocinar, aprender e se envolver em interações de perguntas e respostas em linguagem herbal com humanos. Essa tecnologia já está encontrando seu caminho em tarefas tão complexas como análise de fraude, otimização da cadeia de suprimentos e pesquisa sociológica.

Solucionador de problema

Isso cria um ponto de virada an important para a empresa, diz Jelani Harper da Analytics Week. Desenvolvedores de malha de dados como Stardog estão trabalhando para combinar IA lógica e estatística para analisar dados categóricos; ou seja, dados que foram categorizados em ordem de importância para a empresa. A IA simbólica desempenha o papel an important de interpretar as regras que regem esses dados e fazer uma determinação fundamentada de sua precisão. Em última análise, isso permitirá que as organizações apliquem várias formas de IA para resolver praticamente todas e quaisquer situações enfrentadas no mundo virtual – essencialmente usando uma IA para superar as deficiências de outra.

Para organizações ansiosas pelo dia em que poderão interagir com a IA como uma pessoa, a IA simbólica é como isso acontecerá, diz jornalista de tecnologia Surya Maddula. Afinal, nós, humanos, desenvolvemos a razão aprendendo primeiro as regras de como as coisas se relacionam, depois aplicando essas regras a outras situações – praticamente da mesma forma que a IA simbólica é treinada. Integrar essa forma de raciocínio cognitivo em redes neurais profundas cria o que os pesquisadores estão chamando de IA neurossimbólica, que aprenderá e amadurecerá usando a mesma estrutura orientada a regras básicas que fazemos.

Embora isso possa ser enervante para alguns, deve-se lembrar que a IA simbólica ainda funciona apenas com números, apenas de uma maneira diferente. Ao criar uma máquina de pensamento mais humana, as organizações poderão democratizar a tecnologia em toda a força de trabalho para que ela possa ser aplicada às situações do mundo actual que enfrentamos todos os dias.

Certamente não será capaz de resolver todos os nossos problemas, mas nos aliviará dos mais irritantes.