論文の概要: Intersymbolic AI: Interlinking Symbolic AI and Subsymbolic AI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.11563v1
- Date: Mon, 17 Jun 2024 14:01:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-18 14:32:20.244220
- Title: Intersymbolic AI: Interlinking Symbolic AI and Subsymbolic AI
- Title（参考訳）: Intersymbolic AI: Interlinking Symbolic AIとSubsymbolic AI
- Authors: André Platzer,
- Abstract要約: シンボルAIは、シンボルAIとサブシンボルAIを組み合わせて、AIの有効性を高める。
シンボルAIは、象徴AIの世界と、その構成的象徴的重要性と意味を結びつける。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.20902205123321
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This perspective piece calls for the study of the new field of Intersymbolic AI, by which we mean the combination of symbolic AI, whose building blocks have inherent significance/meaning, with subsymbolic AI, whose entirety creates significance/effect despite the fact that individual building blocks escape meaning. Canonical kinds of symbolic AI are logic, games and planning. Canonical kinds of subsymbolic AI are (un)supervised machine and reinforcement learning. Intersymbolic AI interlinks the worlds of symbolic AI with its compositional symbolic significance and meaning and of subsymbolic AI with its summative significance or effect to enable culminations of insights from both worlds by going between and across symbolic AI insights with subsymbolic AI techniques that are being helped by symbolic AI principles. For example, Intersymbolic AI may start with symbolic AI to understand a dynamic system, continue with subsymbolic AI to learn its control, and end with symbolic AI to safely use the outcome of the learned subsymbolic AI controller in the dynamic system. Intersymbolic AI combines both symbolic and subsymbolic AI to increase the effectiveness of AI compared to either kind of AI alone, in much the same way that the combination of both conscious and subconscious thought increases the effectiveness of human thought compared to either kind of thought alone. Some successful contributions to the Intersymbolic AI paradigm are surveyed here but many more are considered possible by advancing Intersymbolic AI.
- Abstract（参考訳）: この視点は、ビルディングブロックが固有の意味/意味を持つシンボリックAIと、個々のビルディングブロックが意味を逃れるという事実にもかかわらず、全体が重要性/効果を生み出すサブシンボリックAIの組み合わせをいう。
標準的なAIは論理、ゲーム、計画である。
標準的なサブシンボリックAIは、教師なしの機械と強化学習である。
シンボルAIは、シンボルAIの世界と、その構成的象徴的重要性と意味と、その要約的重要性または効果とを関連付け、シンボルAIの原則によって助けられているサブシンボルAIの知見と、シンボルAIの洞察の間を行き来することで、両方の世界からの洞察の達成を可能にする。
例えば、インターシンボリックAIは、動的システムを理解するためにシンボリックAIから始まり、その制御を学ぶためにサブシンボリックAIを使い続ける。
シンボルAIは、シンボルAIとサブシンボリックAIの両方を組み合わせて、いずれの種類のAIよりもAIの有効性を高める。
Intersymbolic AIパラダイムへのいくつかの成功コントリビューションはここで調査されている。
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