connection
symbolic : 인간이 상징적 표현을 형성하여 주변세계를 이해하는 능력에 기반, 개념 처리를 위한 규칙을 만들고, 이 규칙은 일상적 지식을 포착하는 방식으로 공식화
symbolic: 규칙기반
신경망: 데이터기반
따라서 symbolic AI 시스템에 무언가를 설명하려면 올바른 식별을 위해 필요한 모든 정보를 명시적으로 제공해야
connection + symbolic = neural symbolic AI
neural networks와 symbolic ai 장점을 합친것
neural symbolic ai 아이디어
- neural networks: 원래 symbolic ai 는 인간 프로그래머가 정보를 제공했다면, neural networksrk symbols 만드는것 도와줌
- 데이터 기반, 학습이 되고 나면 물체 인식 뿐만 아니라, 물체를 만들수도 있음 - symbolic ai : 상식에 대한 추론이나 기존지식 적용하는 부분, symbolic AI 통해 보완
- 상징적 인공지능에게 설명하려면 명시적 모든 정보 제공
실제 세계는 symbolic representation으로 표현하기가 매우 어려움,
->이를 신경망을 이용한다면, 데이터가 많으니 correlation을 쉽게 찾을수 있고, symbolic representation도 쉽게 만들수 있다.
-> symbolic representation을 가지고 reasoing
neuro(신경/딥러닝)
Symbolic (규칙)
neuro symbolic ai : 학습+ 논리: 추론
