Definition
Neurosymbolische KI ist eine Hybird aus symbolischer und neuronaler KI. Eine klassische (symbolische) regelbasierte KI wird zu einem neuronalen Netz hinzugefügt.
Die Zukunft: Neurosymbolische KI
Ein vorteilhafter Weg
| Symbolische KI | Neuronale KI | |
|---|---|---|
| Wissensrepräsentation | Logische Symbolen | Millionen von unbenannte neuronale Verbindungen |
| Wissenserwerb | Menschlicher Input | Erfahrungen (Training) |
Symbolische KI geht mit logische Symbolen um, welche von Menschen interpretierbar sind, da sie auch von Menschen selbst ergestellt wurden. Es ist also möglich, herauszufinden wie der Computer zu einer Antwort kommt und ihn zu korrigieren (verbessern). Das ist jedoch mit neuronale Netzwerke unmöglich, da diese aus Millionen von unbekannte neuronale Verbindungen bestehen.
Neuronale KI hingegen ist viel besser, wenn es darum geht, Wissen zu erwerben. Aus Erfahrungen generiert die KI ständig wachsendes Wissen (Training). Symbolische KI muss dagegen mit menschlicher Input gefüttert werden. Jedoch ist es für neuronale Netzwerke schwierig, abstrakte Fragen ohne grosse Mengen von training data, was teuer ist, zu verstehen und zu beantworten.
Da einige der Schwächen der neuronalen KI die Stärken der symbolischen KI sind und umgekehrt, macht es auch Sinn, sie zu kombinieren. Grob gesagt, werden bei diesem Hybridverfahren neuronale Netzwerke eingesetzt, um eine Wissensbasis aufzubauen. Das Hybrid dann anhand dieses Wissens mithilfe symbolischer Komponenten lernen und folgern.
