Die Neurosymbolische Künstliche Intelligenz (KI) ist eine Form der KI, die die Leistungsfähigkeit von neuronalen Netzen und symbolischem Denken kombiniert. Es handelt sich um einen relativ neuen Bereich der KI, der in den letzten Jahren aufgrund seines Potenzials zur Lösung komplexer Probleme, die mit herkömmlicher KI nicht gelöst werden können, an Bedeutung gewonnen hat.
Neurosymbolische KI ist eine Form der KI, die die Leistungsfähigkeit von neuronalen Netzen und symbolischem Denken kombiniert. Neuronale Netze verwenden große Datenmengen, um Muster zu erkennen und Schlussfolgerungen zu ziehen, während das symbolische Denken Symbole wie Wörter und Zahlen verwendet, um Probleme zu lösen.
Neuronale Netze werden in der Neurosymbolischen KI eingesetzt, um Muster zu erkennen und Schlussfolgerungen aus großen Datenmengen zu ziehen. Sie verwenden ein Netzwerk miteinander verbundener Neuronen, um Daten zu verarbeiten und Entscheidungen zu treffen.
Symbolisches Denken wird in der Neurosymbolischen KI eingesetzt, um Probleme zu lösen und Entscheidungen zu treffen. Symbolisches Denken beinhaltet die Verwendung von Symbolen, wie z.B. Wörter und Zahlen, um Probleme darzustellen und zu lösen.
Die Neurosymbolische KI kann in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt werden, z. B. in der Verarbeitung natürlicher Sprache, im Computerbild, in der Robotik und in autonomen Fahrzeugen. Sie kann auch zur Lösung komplexer Probleme in der Medizin, im Finanzwesen und in anderen Bereichen eingesetzt werden.
Die neurosymbolische KI ist ein relativ neues Gebiet der KI und es gibt noch viele Herausforderungen, die bewältigt werden müssen. Zu den Herausforderungen gehören der Umgang mit großen Datenmengen, der Umgang mit symbolischen Schlussfolgerungen und der Umgang mit unsicheren und unvollständigen Informationen.
Die neurosymbolische KI unterscheidet sich von der traditionellen KI dadurch, dass sie sowohl neuronale Netze als auch symbolisches Denken kombiniert, um komplexe Probleme zu lösen. Herkömmliche KI verlässt sich ausschließlich auf neuronale Netze oder symbolisches Denken, um Entscheidungen zu treffen, während die neurosymbolische KI die Leistung beider kombiniert.
Neurosymbolische künstliche Intelligenz ist eine relativ neue Form der KI, die die Leistungsfähigkeit von neuronalen Netzen und symbolischem Denken kombiniert. Sie hat das Potenzial, komplexe Probleme zu lösen, die mit herkömmlicher KI möglicherweise nicht gelöst werden können, und bietet eine Vielzahl von Anwendungsmöglichkeiten. Es gibt noch viele Herausforderungen, die angegangen werden müssen, aber die neurosymbolische KI könnte ein leistungsfähiges Werkzeug für die Zukunft der KI sein.
Ein subsymbolisches KI-Programm ist ein Computerprogramm, das subsymbolische Darstellungen verwendet, um Probleme zu lösen. Subsymbolische Darstellungen sind Darstellungen, die nicht auf Symbolen beruhen. Stattdessen basieren sie auf Beziehungen zwischen Objekten. Eine subsymbolische Darstellung eines Stuhls könnte zum Beispiel aus einer Reihe von Punkten im Raum bestehen, die die Beine, die Sitzfläche und die Rückenlehne des Stuhls darstellen.
Neurosymbolisches Lernen ist eine Form der künstlichen Intelligenz, bei der neuronale Netze mit symbolischem Denken kombiniert werden. Dieser Ansatz beruht auf der Tatsache, dass neuronale Netze gut darin sind, aus Daten zu lernen, während symbolisches Denken gut darin ist, aus Daten zu verallgemeinern. Durch die Kombination dieser beiden Ansätze kann das neuro-symbolische Lernen sowohl aus Daten als auch aus allgemeinem Wissen über die Welt lernen.
Es gibt vier Ansätze für die KI, die wie folgt lauten:
1. maschinelles Lernen
2. Verarbeitung natürlicher Sprache
3. Robotik
4. prädiktive Analytik
Die wissenschaftliche Bezeichnung für künstliche Intelligenz ist maschinelles Lernen.
Es gibt vier Haupttypen von neuronalen Netzen: überwachtes Lernen, unbeaufsichtigtes Lernen, Verstärkungslernen und halbüberwachtes Lernen.
Beim überwachten Lernen erhält das neuronale Netz einen Satz von Trainingsdaten, und das Netz wird dann "trainiert", um die richtige Ausgabe für jede Eingabe zu lernen. Nach Abschluss des Trainings kann das Netz dann dazu verwendet werden, die Ausgabe für neue, nicht gesehene Daten vorherzusagen.
Beim unüberwachten Lernen erhält das neuronale Netz eine Reihe von Daten, ohne dass ihm mitgeteilt wird, wie die korrekte Ausgabe aussehen soll. Das Netz muss dann lernen, Muster in den Daten zu erkennen und die Daten zu Clustern zusammenzufassen.
Beim verstärkenden Lernen erhält das neuronale Netz einen Datensatz und eine Belohnung für die korrekte Vorhersage der Ausgabe. Das Netz wird dann so "trainiert", dass es für jede Eingabe die richtige Ausgabe lernt, um die Belohnung zu maximieren.
Halbüberwachtes Lernen ist eine Kombination aus überwachtem und unüberwachtem Lernen, bei der das neuronale Netz eine Reihe von Daten erhält und ihm die korrekte Ausgabe für einen Teil der Daten, aber nicht für alle Daten mitgeteilt wird. Das Netzwerk muss dann lernen, Muster in den Daten zu erkennen und die richtige Ausgabe für die Daten vorherzusagen, für die es nicht die richtige Ausgabe erhalten hat.