NeuroSymbolic AI: Design Transparent and Trustworthy Systems that Understand the World as You Do = Introduction In an era where technology is advancing at an unprecedented pace, it is crucial to understand the process of technology evolution and its impact on human society. The development of artificial intelligence (AI) has been one of the most significant milestones in this journey, with the potential to revolutionize various aspects of our lives. However, the rapid growth of AI has also raised concerns about its limitations, potential biases, and the need for transparency and accountability. To address these challenges, the concept of NeuroSymbolic AI has emerged, which combines the strengths of both symbolic and connectionist AI approaches to create more transparent and trustworthy systems. In this article, we will delve into the inner workings of AI, explore the decline of symbolic AI, and discuss the future developments and potential of Neurosymbolic AI. The Rise and Fall of Symbolic AI - Symbolic AI, also known as traditional AI, has been the cornerstone of AI research for decades. It relies on hand-coded rules and logical reasoning to perform tasks such as playing chess, recognizing faces, and natural language processing. However, with the advent of deep learning techniques, symbolic AI has faced a decline in popularity due to its limitations in handling complex tasks and lack of adaptability.

NeuroSymbolic AI: Разработка прозрачных и заслуживающих доверия систем, которые понимают мир так, как вы делаете = Введение В эпоху, когда технологии развиваются беспрецедентными темпами, крайне важно понимать процесс эволюции технологий и его влияние на человеческое общество. Развитие искусственного интеллекта (ИИ) было одной из самых значительных вех в этом путешествии, с потенциалом революционизировать различные аспекты нашей жизни. Тем не менее, быстрый рост ИИ также вызвал обеспокоенность по поводу его ограничений, потенциальных предубеждений и необходимости прозрачности и подотчетности. Для решения этих проблем появилась концепция NeuroSymbolic AI, которая объединяет сильные стороны как символического, так и коннекционистского подходов к ИИ для создания более прозрачных и заслуживающих доверия систем. В этой статье мы углубимся во внутреннюю работу ИИ, исследуем упадок символического ИИ и обсудим будущие разработки и потенциал нейросимволического ИИ. Взлет и падение символического ИИ - Символический ИИ, также известный как традиционный ИИ, был краеугольным камнем исследований ИИ на протяжении десятилетий. Он опирается на правила ручного кодирования и логические рассуждения для выполнения таких задач, как игра в шахматы, распознавание лиц и обработка естественного языка. Однако с появлением методик глубокого обучения символический ИИ столкнулся со снижением популярности из-за своих ограничений в обработке сложных задач и недостаточной адаптивности.

NeuroSymbolic AI : Développer des systèmes transparents et crédibles qui comprennent le monde comme vous le faites = Introduction À une époque où la technologie évolue à un rythme sans précédent, il est essentiel de comprendre le processus d'évolution de la technologie et son impact sur la société humaine. développement de l'intelligence artificielle (IA) a été l'une des étapes les plus importantes de ce voyage, avec le potentiel de révolutionner différents aspects de notre vie. Cependant, la croissance rapide de l'IA a également suscité des inquiétudes au sujet de ses limites, de ses préjugés potentiels et de la nécessité de la transparence et de la responsabilité. Pour résoudre ces problèmes, le concept NeuroSymbolic AI est apparu, qui réunit les forces des approches symboliques et connectionnistes de l'IA pour créer des systèmes plus transparents et plus crédibles. Dans cet article, nous allons approfondir le travail interne de l'IA, explorer le déclin de l'IA symbolique et discuter des développements futurs et du potentiel de l'IA neurosimvolique. Décollage et chute de l'IA symbolique - L'IA symbolique, également connue sous le nom d'IA traditionnelle, a été la pierre angulaire de la recherche sur l'IA pendant des décennies. Il s'appuie sur les règles de codage manuel et le raisonnement logique pour effectuer des tâches telles que le jeu d'échecs, la reconnaissance faciale et le traitement du langage naturel. Cependant, avec l'apparition des techniques d'apprentissage profond, l'IA symbolique a connu une baisse de popularité en raison de ses limites dans le traitement des tâches complexes et de son manque d'adaptabilité.

NeuroSymbolic AI: Desarrollo de sistemas transparentes y creíbles que entiendan el mundo de la manera en que lo hace = Introducción En una era en la que la tecnología evoluciona a un ritmo sin precedentes, es fundamental comprender el proceso de evolución de la tecnología y su impacto en la sociedad humana. desarrollo de la inteligencia artificial (IA) ha sido uno de los hitos más significativos en este viaje, con el potencial de revolucionar diversos aspectos de nuestras vidas. n embargo, el rápido crecimiento de la IA también ha generado preocupación por sus limitaciones, posibles prejuicios y la necesidad de transparencia y rendición de cuentas. Para resolver estos problemas, surgió el concepto de IA NeuroSymbolic, que combina las fortalezas de los enfoques simbólicos y connectionistas de la IA para crear sistemas más transparentes y creíbles. En este artículo, profundizaremos en el trabajo interno de la IA, exploraremos la decadencia de la IA simbólica y discutiremos los desarrollos futuros y el potencial de la IA neurosimólica. despegue y caída de la IA simbólica - La IA simbólica, también conocida como IA tradicional, ha sido la piedra angular de la investigación de la IA durante décadas. Se basa en reglas de codificación manual y razonamiento lógico para realizar tareas como jugar al ajedrez, reconocer rostros y procesar el lenguaje natural. n embargo, con la llegada de las técnicas de aprendizaje profundo, la AI simbólica se enfrentó a una disminución de popularidad debido a sus limitaciones en el procesamiento de tareas complejas y a la falta de adaptabilidad.

NeuroSymbolic AI: Desenvolver sistemas transparentes e credíveis que compreendam o mundo como vocês fazem = Introdução a uma era em que a tecnologia evolui a um ritmo sem precedentes, é fundamental compreender o processo de evolução da tecnologia e seus efeitos na sociedade humana. O Desenvolvimento da Inteligência Artificial (IA) foi um dos vetos mais importantes nesta viagem, com o potencial de revolucionar vários aspectos de nossas vidas. No entanto, o rápido crescimento da IA também causou preocupação sobre suas limitações, potenciais preconceitos e a necessidade de transparência e responsabilidade. Para resolver esses problemas, surgiu o conceito de AI, que reúne os pontos fortes de abordagens simbólicas e conectionistas da IA para criar sistemas mais transparentes e credíveis. Neste artigo, vamos nos aprofundar no trabalho interno da IA, explorar o declínio da IA simbólica e discutir o futuro desenvolvimento e potencial da IA neurossimólica. O descolamento e a queda da IA simbólica - A IA simbólica, também conhecida como a IA tradicional, foi a pedra fundamental da pesquisa da IA durante décadas. Baseia-se em regras de codificação manual e raciocínio lógico para tarefas como xadrez, reconhecimento facial e tratamento de linguagem natural. No entanto, com as técnicas de aprendizagem profunda, a IA simbólica enfrentou uma diminuição da popularidade devido às suas limitações no processamento de tarefas complexas e à falta de adaptabilidade.

NeuroSymbolic AI: Lo sviluppo di sistemi trasparenti e credibili che comprendano il mondo come si fa = Introduzione In un'epoca in cui la tecnologia si sviluppa a un ritmo senza precedenti, è fondamentale comprendere l'evoluzione della tecnologia e il suo impatto sulla società umana. Lo sviluppo dell'intelligenza artificiale (IA) è stato uno dei passaggi più importanti di questo viaggio, con il potenziale di rivoluzionare diversi aspetti della nostra vita. Tuttavia, la rapida crescita dell'IA ha sollevato preoccupazioni anche per le sue restrizioni, i suoi potenziali pregiudizi e la necessità di trasparenza e responsabilità. Per affrontare questi problemi è emerso il concetto di «AI», che unisce i punti di forza di un approccio simbolico e connessionista all'intelligenza artificiale per creare sistemi più trasparenti e credibili. In questo articolo, approfondiremo il lavoro interno dell'IA, esploreremo il declino dell'intelligenza artificiale simbolica e discuteremo i futuri sviluppi e le potenzialità dell'intelligenza artificiale neurale. Il decollo e la caduta dell'IA simbolica - L'IA simbolica, nota anche come IA tradizionale, è stata la pietra miliare della ricerca dell'IA per decenni. basa su regole di codifica manuale e ragionamenti logici per attività come il gioco degli scacchi, il riconoscimento facciale e l'elaborazione del linguaggio naturale. Tuttavia, con l'introduzione di tecniche di apprendimento approfondito, l'IA simbolica ha subito un calo di popolarità a causa dei suoi limiti di elaborazione delle attività complesse e della mancanza di adattabilità.

NeuroSymbolic AI: Entwicklung transparenter und vertrauenswürdiger Systeme, die die Welt so verstehen, wie e es tun = Einführung In einer Zeit, in der sich die Technologie in einem beispiellosen Tempo entwickelt, ist es von entscheidender Bedeutung, den technologischen Evolutionsprozess und seine Auswirkungen auf die menschliche Gesellschaft zu verstehen. Die Entwicklung künstlicher Intelligenz (KI) war einer der wichtigsten Meilensteine auf dieser Reise, mit dem Potenzial, verschiedene Aspekte unseres bens zu revolutionieren. Das rasante Wachstum der KI hat jedoch auch Bedenken hinsichtlich ihrer Einschränkungen, potenzieller Vorurteile und der Notwendigkeit von Transparenz und Rechenschaftspflicht aufgeworfen. Um diese Herausforderungen anzugehen, ist das NeuroSymbolic AI-Konzept entstanden, das die Stärken sowohl symbolischer als auch konnektionistischer KI-Ansätze kombiniert, um transparentere und vertrauenswürdigere Systeme zu schaffen. In diesem Artikel werden wir tiefer in das Innenleben der KI eintauchen, den Niedergang der symbolischen KI untersuchen und zukünftige Entwicklungen und Potenziale der neurosymmetrischen KI diskutieren. Aufstieg und Fall der symbolischen KI - Symbolische KI, auch bekannt als traditionelle KI, ist seit Jahrzehnten ein Eckpfeiler der KI-Forschung. Es stützt sich auf manuelle Kodierungsregeln und logische Argumentation, um Aufgaben wie Schachspiel, Gesichtserkennung und natürliche Sprachverarbeitung auszuführen. Mit dem Aufkommen von Deep-arning-Techniken ist die symbolische KI jedoch aufgrund ihrer Einschränkungen bei der Verarbeitung komplexer Aufgaben und ihrer unzureichenden Anpassungsfähigkeit mit einem Rückgang der Popularität konfrontiert.

NeuroSymbolic AI: Rozwój przejrzystych i godnych zaufania systemów, które rozumieją świat tak jak ty = Wprowadzenie W czasach, gdy technologia ewoluuje w bezprecedensowym tempie, kluczowe znaczenie ma zrozumienie ewolucji technologii i jej wpływu na społeczeństwo ludzkie. Rozwój sztucznej inteligencji (AI) był jednym z największych kamieni milowych w tej podróży, z potencjałem rewolucjonizacji różnych aspektów naszego życia. Jednakże szybki wzrost liczby AI wzbudził również obawy dotyczące jego ograniczeń, potencjalnych stronniczości oraz potrzeby przejrzystości i odpowiedzialności. Aby rozwiązać te problemy, pojawiła się koncepcja NeuroSymbolic AI, która łączy w sobie mocne strony zarówno symbolicznego, jak i connekcjonistycznego podejścia do AI, aby stworzyć bardziej przejrzyste i godne zaufania systemy. W tym artykule zagłębiamy się w wewnętrzne działania AI, badamy upadek symbolicznej sztucznej inteligencji i omawiamy przyszłe zmiany i potencjał neurosymbolowej sztucznej inteligencji. Wzrost i upadek symbolicznej sztucznej inteligencji - Symboliczna sztuczna inteligencja, znana również jako tradycyjna AI, jest kamieniem węgielnym badań nad sztuczną inteligencją od dziesięcioleci. Opiera się na ręcznych zasadach kodowania i logicznym rozumowaniu do wykonywania zadań, takich jak gra w szachy, rozpoznawanie twarzy i naturalne przetwarzanie języka. Jednak wraz z pojawieniem się technik głębokiego uczenia się, symboliczna AI stoi w obliczu spadku popularności ze względu na swoje ograniczenia w przetwarzaniu złożonych zadań i brak zdolności adaptacyjnych.

''

NeuroSymbolic AI: Dünyayı sizin gibi anlayan şeffaf ve güvenilir sistemler geliştirmek = Giriş Teknolojinin benzeri görülmemiş bir hızla geliştiği bir çağda, teknolojinin evrimini ve insan toplumu üzerindeki etkisini anlamak çok önemlidir. Yapay zekanın (AI) gelişimi, hayatımızın farklı yönlerinde devrim yapma potansiyeli ile bu yolculuktaki en büyük kilometre taşlarından biri olmuştur. Bununla birlikte, AI'nın hızlı yükselişi, sınırlamaları, potansiyel önyargıları ve şeffaflık ve hesap verebilirlik ihtiyacı ile ilgili endişeleri de artırdı. Bu sorunları çözmek için, daha şeffaf ve güvenilir sistemler oluşturmak için hem sembolik hem de bağlantıcı yaklaşımların AI'daki güçlü yönlerini birleştiren NeuroSymbolic AI kavramı ortaya çıkmıştır. Bu makalede, AI'nın iç işleyişini inceliyoruz, sembolik AI'nın düşüşünü araştırıyoruz ve gelecekteki gelişmeleri ve nörosimbolik AI'nın potansiyelini tartışıyoruz. Sembolik AI'nın yükselişi ve düşüşü - Geleneksel AI olarak da bilinen sembolik AI, onlarca yıldır AI araştırmasının temel taşı olmuştur. Satranç oynamak, yüz tanıma ve doğal dil işleme gibi görevleri yerine getirmek için manuel kodlama kurallarına ve mantıksal akıl yürütmeye dayanır. Bununla birlikte, derin öğrenme tekniklerinin ortaya çıkmasıyla birlikte, sembolik AI, karmaşık görevlerin işlenmesindeki sınırlamaları ve uyarlanabilirlik eksikliği nedeniyle popülaritesinde bir düşüşle karşı karşıya kalmıştır.

الذكاء الاصطناعي الرمزي العصبي: تطوير أنظمة شفافة وجديرة بالثقة تفهم العالم كما تفعل = مقدمة في عصر تتطور فيه التكنولوجيا بوتيرة غير مسبوقة، من الأهمية بمكان فهم تطور التكنولوجيا وتأثيرها على المجتمع البشري. كان تطوير الذكاء الاصطناعي (AI) أحد أكبر المعالم في هذه الرحلة، مع إمكانية إحداث ثورة في جوانب مختلفة من حياتنا. ومع ذلك، فإن الارتفاع السريع للذكاء الاصطناعي أثار أيضًا مخاوف بشأن حدوده وتحيزاته المحتملة والحاجة إلى الشفافية والمساءلة. لحل هذه المشكلات، ظهر مفهوم الذكاء الاصطناعي NeuroSymbolic، والذي يجمع بين نقاط القوة لكل من الأساليب الرمزية والتواصلية للذكاء الاصطناعي لإنشاء أنظمة أكثر شفافية وجديرة بالثقة. في هذه المقالة، نتعمق في الأعمال الداخلية للذكاء الاصطناعي، ونستكشف تراجع الذكاء الاصطناعي الرمزي، ونناقش التطورات المستقبلية وإمكانات الذكاء الاصطناعي العصبي. كان صعود وسقوط الذكاء الاصطناعي الرمزي - الذكاء الاصطناعي الرمزي، المعروف أيضًا باسم الذكاء الاصطناعي التقليدي، حجر الزاوية في أبحاث الذكاء الاصطناعي لعقود. يعتمد على قواعد الترميز اليدوية والتفكير المنطقي لأداء مهام مثل لعب الشطرنج والتعرف على الوجه ومعالجة اللغة الطبيعية. ومع ذلك، مع ظهور تقنيات التعلم العميق، واجه الذكاء الاصطناعي الرمزي انخفاضًا في الشعبية بسبب قيوده في معالجة المهام المعقدة ونقص القدرة على التكيف.

NeuroSymbolic AI：開發透明和可信的系統，以您所做的方式了解世界=引言在技術以前所未有的速度發展的時代，了解技術的發展過程及其對人類社會的影響至關重要。人工智能（AI）的發展是這一旅程中最重要的裏程碑之一，有可能徹底改變我們生活的各個方面。然而，AI的快速增長也引發了對其局限性、潛在偏見以及透明度和問責制需求的擔憂。為了解決這些問題，出現了NeuroSymbolic AI概念，該概念結合了象征主義和連接主義的AI方法的優勢，以創建更加透明和可信的系統。本文將深入研究AI的內部工作，研究象征性AI的衰落，並討論神經共生AI的未來發展和潛力。象征性AI的興衰象征性AI，也稱為傳統AI，幾十來一直是AI研究的基石。它依靠手動編碼規則和邏輯推理來執行象棋遊戲，面部識別和自然語言處理等任務。但是，隨著深度學習技術的出現，象征性AI由於其處理復雜任務的局限性和適應性不足而面臨受歡迎程度的下降。