Штучний інтелект (ШІ) розвивається завдяки різноманітним методам дослідження, серед яких виділяються два основних напрями: символічний (“зверху вниз”) та коннекціоністський (“знизу вгору”) підходи. Ці методи не лише мають відмінності, але й певною мірою конкурують між собою, пропонуючи різні шляхи досягнення однієї мети — створення інтелектуальних систем.
Символічний підхід
Символічний підхід, відомий також як метод “зверху вниз”, передбачає відтворення інтелекту шляхом моделювання процесів пізнання. Цей підхід базується на обробці символів і не враховує біологічну структуру мозку. Його основна ідея — побудова інтелектуальних систем через алгоритми та формальні моделі, що імітують процес мислення.
Коннекціоністський підхід
На противагу символічному методу, підхід “знизу вгору” зосереджується на створенні штучних нейронних мереж, які імітують біологічну структуру мозку. Коннекціоністська парадигма базується на припущенні, що інтелект виникає з взаємодії великої кількості простих елементів — нейронів.
Щоб зрозуміти різницю між цими підходами, розглянемо завдання створення системи для розпізнавання букв за допомогою оптичного сканера. У підході “знизу вгору” штучна нейронна мережа навчається на численних прикладах букв, поступово поліпшуючи свої результати через процес налаштування ваг між нейронами. Натомість метод “зверху вниз” передбачає розробку алгоритмів, які аналізують геометричні характеристики кожної букви. У першому випадку основою є дії нейронів, тоді як у другому — символічні описи.
Історичні віхи
Основи навчання: роль нейронів
У 1932 році Едвард Торндайк, психолог із Колумбійського університету, припустив, що навчання людини пов’язане з властивостями зв’язків між нейронами. Згодом Дональд Гебб у своїй праці “Організація поведінки” (1949) запропонував концепцію зміцнення нейронних зв’язків через повторювану активність, що стало основою багатьох сучасних моделей нейронних мереж.
Гіпотеза фізичних символів
У 1957 році Аллен Ньюелл та Герберт Саймон, прихильники символічного підходу, сформулювали гіпотезу системи фізичних символів. Вона стверджувала, що обробка символічних структур є достатньою для створення штучного інтелекту та відображає принципи людського мислення.
Розвиток методів у 20 столітті
Протягом 1950-х і 1960-х років обидва підходи розвивалися паралельно, досягаючи певних результатів. Однак у 1970-х роках інтерес до коннекціоністського підходу згас, і лише у 1980-х він знову став популярним завдяки розвитку нейронних мереж.стан
Сьогодні обидва підходи застосовуються одночасно, хоча вони мають свої обмеження. Символічні методи ефективні у спрощених умовах, але часто зазнають невдач у складному реальному світі. З іншого боку, коннекціоністські моделі не здатні точно відтворити навіть найпростіші біологічні нейронні системи.
Данило Ігнатенко
