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In artificial intelligence, symbolic artificial intelligence is the term for the collection of all methods in artificial intelligence research that are based on high-level symbolic (human-readable) representations of problems, logic and search. Symbolic AI used tools such as logic programming, production rules, semantic nets and frames, and it developed applications such as knowledge-based systems (in particular, expert systems), symbolic mathematics, automated theorem provers, ontologies, the semantic web, and automated planning and scheduling systems. The Symbolic AI paradigm led to seminal ideas in search, symbolic programming languages, agents, multi-agent systems, the semantic web, and the strengths and limitations of formal knowledge and reasoning systems.

AttributesValues
rdfs:label
  • Intel·ligència artificial simbòlica (ca)
  • Inteligencia artificial simbólica (es)
  • Intelligenza artificiale simbolica (it)
  • Symbolic artificial intelligence (en)
  • Символический искусственный интеллект (ru)
  • 符號人工智能 (zh)
rdfs:comment
  • La intel·ligència artificial simbòlica, també anomenada GOFAI (les sigles de Good Old-Fashioned AI) es refereix a la intel·ligència artificial més primitiva, clàssica i simbòlica. La intel·ligència artificial normal, en canvi, engloba programació i robòtica evolucionada. L’objectiu d’aquesta és construir sistemes informàtics útils que substitueixin o ajudin a tasques humanes. L’objectiu de la GOFAI, en canvi, és desenvolupar teories de la ment explicatives. (ca)
  • L'intelligenza artificiale simbolica indica i metodi nella ricerca sull'intelligenza artificiale che si basano su rappresentazioni di problemi "simboliche" di (leggibili dall'uomo), logica e ricerca. L'IA simbolica è stata il paradigma dominante della ricerca sull'IA dalla metà degli anni '50 fino alla fine degli anni '80. (it)
  • Inteligencia artificial simbólica es el nombre colectivo para todos los métodos de investigación de la inteligencia artificial que se basan en representaciones de alto nivel "simbólico" de los problemas, la lógica matemática y la búsqueda. IA simbólica fue el paradigma dominante de la investigación en IA desde mediados de los cincuenta hasta finales de los años ochenta. Después, se introdujeron enfoques sub-simbólicos más recientes a la IA, basado en redes neuronales, estadística, optimización numérica y otras técnicas. La IA simbólica se sigue aplicando en algunos dominios más pequeños (como la representación del conocimiento), pero la mayoría de las aplicaciones de IA en el siglo XXI no emplean símbolos legibles como sus objetos primarios. (es)
  • In artificial intelligence, symbolic artificial intelligence is the term for the collection of all methods in artificial intelligence research that are based on high-level symbolic (human-readable) representations of problems, logic and search. Symbolic AI used tools such as logic programming, production rules, semantic nets and frames, and it developed applications such as knowledge-based systems (in particular, expert systems), symbolic mathematics, automated theorem provers, ontologies, the semantic web, and automated planning and scheduling systems. The Symbolic AI paradigm led to seminal ideas in search, symbolic programming languages, agents, multi-agent systems, the semantic web, and the strengths and limitations of formal knowledge and reasoning systems. (en)
  • Символический искусственный интеллект — собирательное название для всех методов исследования искусственного интеллекта, основанных на высокоуровневом «символическом» (человекочитаемом) представлении задач, логики и поиска. Символический ИИ лёг в основу доминирующей парадигмы исследований ИИ с середины 1950-х до конца 1980-х. (ru)
  • 符号人工智慧(英語:Symbolic artificial intelligence)是人工智慧研究中的一個集合術語,泛指所有「基於問題、逻辑和搜索的高級『符號』(人類可讀)表徵」的方法。从1950年代中期到1980年代后期,符號AI一直是AI研究的主要范式 。 1985年,在他的書《 人工智慧:非常的想法 》中探讨了人工智慧研究的哲学含义,将符號人工智慧命名为GOFAI(Good Old-Fashioned Artificial Intelligence,指的是“有效的老式人工智慧)。在机器人学領域 ,类似的术语是GOFR(“有效的老式机器人学”)。 该方法基于这样的假设:「智慧的许多特征可以透過符号處理来实现。」在1960年代中期,艾伦·纽厄尔和赫伯特·西蒙將該假设定义为「物理符号系统假設」。 符號人工智慧中,有一種常用的形式是专家系统 ,該系統使用產出規則網路。產出規則是以类似「If-Then语句的关系」來连接符号。专家系统會使用人类可读的符号來处理规则,藉此进行推論,并确定還需要哪些其他信息,也就是還要问什么问题。 符號方法的反对者包括罗德尼·布鲁克斯等機器人學專家 ,他们打算生产無符號表徵(或仅具最低限度的表徵)的自律機器人,其它反对者還包括研究人员,他们应用诸如人工神经网络和最佳化之类的技术来解决机器学习和控制工程中的问题 。 (zh)
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