Wie kann ein KI-System sein Domänenwissen entwickeln? Gibt es mehr als nur maschinelles Lernen?

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Durch maschinelles Lernen kann ein System in dem Sinne selbstautomatisiert werden, dass es den zukünftigen Zustand basierend auf dem, was es bisher gelernt hat, vorhersagen kann. Meine Frage ist: Sind maschinelle Lerntechniken die einzige Möglichkeit, ein System dazu zu bringen, sein Domänenwissen zu entwickeln?

machine-learning knowledge-representation Jake Marry
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Antworten:

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Nun, wir sprechen von einem System (einer Maschine), das Wissen entwickelt (lernt), daher ist es für eine solche Technik schwierig, nicht in das maschinelle Lernen zu fallen.

Sie könnten jedoch argumentieren, dass Inferenz-Engines, die auf einer graphbasierten Wissensdatenbank arbeiten, um neue Aussagen oder Wahrscheinlichkeiten abzuleiten, nicht Teil des maschinellen Lernens sind. Natürlich wird in diesem Fall ein Teil des Wissens überhaupt nicht erworben, sondern von den Entwicklern eingegeben.

Ich lese immer noch darüber, aber ich habe den Eindruck, dass diese Wissensdatenbanken und Inferenz-Engines in den neunziger Jahren ziemlich populär wurden und viele AGI-Forscher heute noch in diese Richtung arbeiten.

BlindKungFuMaster
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Wäre es richtig zu sagen, dass einige zeitgenössische Methoden diese Wissensdatenbank über KI gegen KI-Spiel aufbauen?
DukeZhou
Sie denken vielleicht an Selbstspiel wie bei Alphago, das ist definitiv maschinelles Lernen. Ich weiß nicht, ob es Systeme gibt, die Wissensdatenbanken oder Wissensgraphen über das Selbstspiel erstellen.
BlindKungFuMaster
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Das hängt davon ab, wie weit Sie "Techniken des maschinellen Lernens" definieren. Sie können eine Definition so erstellen, dass per Definition alles Lernen unter diese Rubrik fällt. OTOH, es gibt eine so breite Palette von Techniken des maschinellen Lernens, dass dies nicht viel bringt.

Es ist wahrscheinlich sinnvoller, über die verschiedenen Arten des Lernens zu sprechen, die wir beim maschinellen Lernen / bei der künstlichen Intelligenz verwenden. Zumindest haben Sie:

  1. überwachtes Lernen
  2. unbeaufsichtigtes Lernen
  3. halbüberwachtes Lernen
  4. wettbewerbsfähiges Lernen

Und dann Dinge wie "Bestärkungslernen", die das Obige unterkategorisieren können. Die meisten dieser Dinge fallen in das, was die Leute allgemein als "maschinelles Lernen" bezeichnen.

Abgesehen davon gibt es Dinge wie Regelinduktionsalgorithmen, deduktive Logiktechniken wie induktive Logikprogrammierung, die irgendwie "lernen" können, Inferenzmaschinen, automatisiertes Denken usw., die ihre eigenen Arten haben, über die Welt zu "lernen", aber sind getrennt von dem, was normalerweise als "maschinelles Lernen" bezeichnet wird.

Aber auch in diesem Sinne kann man zu Recht fragen, ob es dort wirklich eine Trennlinie gibt oder nicht. In der Tat scheint es Grund zu der Annahme zu geben, dass zukünftige KI-Systeme einen hybriden Ansatz verwenden könnten, der viele verschiedene Techniken kombiniert, ohne zu berücksichtigen, ob sie als "maschinelles Lernen" oder "GOFAI" oder "andere" bezeichnet werden oder nicht.

Geisteskriminalität
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