Souhrn
Výzkumná komunita AI se stále častěji domnívá, že samotné neuronové sítě, které stojí za velkými jazykovými modely (LLM), nebudou stačit k dosažení lidské úrovně inteligence. Místo toho se objevuje silný trend směřující k integraci tzv. symbolické AI – staršího přístupu založeného na formální logice a pravidlech – s moderními neuronovými architekturami. Tento hybridní přístup, známý jako neurosymbolická AI, zaznamenává od roku 2021 prudký nárůst zájmu v akademickém výzkumu.
Klíčové body
- Většina členů Asociace pro rozvoj umělé inteligence (AAAI) považuje samotné neuronové sítě za nedostačující pro dosažení obecné umělé inteligence (AGI).
- Symbolická AI využívá formální logiku, pravidla typu „pokud–pak“ a strukturované reprezentace znalostí, jako jsou Vennovy diagramy nebo hierarchie pojmů.
- Neurosymbolická AI kombinuje schopnost neuronových sítí učit se z dat s precizní logikou symbolických systémů.
- Tento přístup slibuje robustnější, důvěryhodnější a interpretabilnější AI systémy.
- Zájem o neurosymbolickou AI v akademických kruzích prudce roste od roku 2021, jak ukazují analýzy publikačních trendů.
Podrobnosti
Symbolická AI, někdy označovaná jako „dobrá stará umělá inteligence“, byla dominantní v oboru až do začátku 2010. let. Její síla spočívá v explicitní reprezentaci znalostí a schopnosti provádět logické odvozování – například určit, že „každá kočka je savec“ a „každý savec je zvíře“, tedy „každá kočka je zvíře“. Naopak neuronové sítě, které dnes pohánějí modely jako ChatGPT nebo Gemini, se vyznačují schopností rozpoznávat vzory v obrovských datových sadách, ale často postrádají schopnost logického uvažování a vysvětlitelnosti. Výsledkem jsou systémy, které generují přesvědčivý text, ale mohou selhat u jednoduchých logických úloh. Neurosymbolická AI se snaží tyto dvě síly spojit: neuronové sítě zpracovávají neformální, šumivá data (např. text nebo obraz), zatímco symbolické komponenty zajišťují logickou konzistenci a odvozování. Tento přístup může vést k aplikacím v oblastech, kde je spolehlivost klíčová – například v medicíně, právních systémech nebo autonomních vozidlech.
Proč je to důležité
Neurosymbolická AI představuje potenciální cestu ven z „monokultury“ neuronových sítí, která v posledních letech ovládla výzkum i průmysl. Pokud se tato integrace podaří, mohla by přinést systémy, které nejen rozumí jazyku, ale i logicky uvažují, odvozují a vysvětlují svá rozhodnutí – což je klíčový krok směrem k obecné umělé inteligenci. Pro průmysl to znamená možnost vytvářet bezpečnější a transparentnější AI řešení, která budou schopna spolupracovat s lidmi v kritických doménách.
Zdroj: 📰 Nature.com