為什么符號AI對商業(yè)運營至關(guān)重要?

計算機科學的最終目標是創(chuàng)建一個能夠思考、邏輯和學習的AI系統(tǒng)。另一方面，如今的大多數(shù)人工智能系統(tǒng)只具備兩種能力中的一種:學習或推理。雖然符號方法擅長于思考、解釋和管理大型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，但它們很難在感知世界中建立符號。為了解決問題，符號AI采用了自上而下的方法(例如:國際象棋計算機)?！爸灰阕銐蚺?，就會找到想要找的東西?！彼阉魇且环N象征性的AI技術(shù)。在這種情況下，計算機對潛在解決方案的逐步測試和結(jié)果的確認被稱為“搜索”。國際象棋計算機“想象”出數(shù)百萬種不同的未來走法和組合，然后根據(jù)結(jié)果“決定”哪一種走法最有可能獲勝，這就是一個很好的例子。這與人類的思維是相似的:每個花費大量時間玩棋盤游戲或策略游戲的人，在做出選擇之前至少會“玩過”一次他們思想中的動作。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以幫助傳統(tǒng)的AI算法，因為它們添加了一種“人類”的直覺，減少了需要計算的動作數(shù)量。通過整合這些技術(shù)，AlphaGo能夠在圍棋這樣復雜的游戲中擊敗人類。如果計算機計算出每一步的所有可能的移動，這就不可能實現(xiàn)。一旦將想法存儲在規(guī)則引擎中，就很難修改，這是符號AI或GOFAI的主要障礙之一。專家系統(tǒng)是單調(diào)的，這意味著添加的規(guī)則越多，系統(tǒng)中編碼的信息就越多，但新的規(guī)則不能破壞先前的知識。單調(diào)是一個僅指一個方向的術(shù)語。機器學習算法可以在新的數(shù)據(jù)上重新訓練，其更擅長記錄臨時信息，如果需要的話，以后可能會收回這些信息。例如，當數(shù)據(jù)是非平穩(wěn)時，它們會根據(jù)新數(shù)據(jù)修改參數(shù)。符號思維的第二個問題是，計算機不理解符號的含義，這意味著它們不一定與世界的其他非符號表示有關(guān)。這與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可能將符號與數(shù)據(jù)的矢量表示連接起來，這只是原始感官輸入的轉(zhuǎn)換。那么，顯而易見的問題是:“這些符號是為誰服務的?”它們對機器有用嗎?既然機器人能讓人類基于潛在的生理限制進行交流和管理信息，為什么還要使用符號呢?為什么機器不能使用向量或海豚和傳真機共享的一些嘈雜語言進行交流?

讓我們來做一個預測:當機器真的學會了以可理解的方式相互交流時，其將使用一種人類無法理解的語言。對于高帶寬設(shè)備來說，也許字的帶寬是不夠的。也許其需要額外的維度來清楚地表達自己。語言只是被機器繞過的門上的一個鑰匙孔。自然語言充其量可能是人工智能提供給人類的一個API，這樣人類就可以搭上其的順風車;在最壞的情況下，這可能是對實際機器智能的轉(zhuǎn)移。然而，我們將其與成功的巔峰混為一談，因為自然語言是我們展示智慧的方式。好處:

?創(chuàng)建知識圖譜: 創(chuàng)建知識圖譜，作為構(gòu)建任何聊天機器人或語音助手的起點。知識圖譜是未來的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，其將成為未來所有基于人工智能的應用的基礎(chǔ)。

?流程實施:數(shù)字化和組織數(shù)據(jù)的準備是企業(yè)不可避免的。因此，知識圖譜的創(chuàng)建遲早是不可避免的。建立組織程序和工作流程，這對未來頻繁的知識文檔和更新是必要的。

?最大的便利:在線處理后臺的細節(jié)，使企業(yè)能夠?qū)Ｗ⒂跀?shù)據(jù)準備和添加。在線對話AI平臺允許用戶在任何時間輕松編輯或修改任何信息。

?全面的方法:在線通過協(xié)助用戶完成流程的所有階段來提供完整的體驗。從以知識圖譜的形式存儲信息，到為聊天機器人或語音助手提供吸收事實、適當響應的能力，并允許用戶完成想要的交易(如購買)。可能性是無限的。

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