user
Mitkä ovat symbolisen tekoälyn tärkeimmät haitat?
assistant
Symbolinen tekoäly, joka tunnetaan myös nimellä Good Old-Fashioned AI (GOFAI), perustuu ihmisen määrittelemiin symboleihin, sääntöihin ja logiikkaan tiedon esittämisessä ja käsittelyssä. Vaikka se on ollut menestyksekäs joissakin sovelluksissa, tähän lähestymistapaan liittyy useita haittoja:

1. Rajoitettu skaalautuvuus: Symboliset tekoälyjärjestelmät ovat usein käsityönä tehtyjä ja räätälöityjä tiettyihin ongelmiin. Näiden järjestelmien skaalaus suurempien ja monimutkaisempien ongelmien käsittelyyn voi olla haastavaa ja aikaa vievää.

2. Sopeutumiskyvyn puute: Ne eivät ole helposti mukautettavissa uusiin ongelmiin tai muuttuviin ympäristöihin.

3. Epävarmuuden mallintamisen vaikeus: Symbolisilla tekoälyjärjestelmillä on usein vaikeuksia käsitellä tilanteita, joissa on epävarmuutta tai epätäydellistä tietoa. Todennäköisyyspohjaista päättelyä ja päätöksentekoa ei ole helppo sisällyttää symbolisiin järjestelmiin.

4. Rajoitettu yleistettävyys: Symbolisten tekoälyjärjestelmien yleistettävyys uusiin tilanteisiin tai ongelma-alueisiin on usein heikko. Ne on yleensä suunniteltu toimimaan tiettyjen rajoitusten puitteissa, ja ne saattavat epäonnistua, kun ne joutuvat kohtaamaan tuntemattomia skenaarioita.

5. Kyvyttömyys oppia tiedoista: Toisin kuin koneoppimis- ja neuroverkkopohjaiset lähestymistavat, symboliset tekoälyjärjestelmät eivät luonnollisesti opi datasta. Tämän vuoksi ne soveltuvat huonommin tehtäviin, jotka edellyttävät oppimista suurista tietomääristä tai sopeutumista uuteen tietoon ajan myötä.

6. Vaikeus mallintaa ihmisen kaltaista älykkyyttä: Symbolisten tekoälyjärjestelmien on usein vaikea mallintaa ihmisen kaltaista älykkyyttä tai tervettä järkeä. Tämä johtuu siitä, että ihmisen älykkyys ei perustu pelkästään logiikkaan ja sääntöihin vaan myös intuitioon, kokemukseen ja kontekstin ymmärtämiseen.

7. Hauras käyttäytyminen: Ne saattavat siis epäonnistua, jos ne kohtaavat tilanteita, jotka poikkeavat hieman niistä, joita ne on suunniteltu käsittelemään. Tämä voi johtaa odottamattomiin tai virheellisiin lopputuloksiin.

8. Yhdistelmäräjähdys: Tällöin symbolien ja sääntöjen mahdollisten yhdistelmien määrä kasvaa eksponentiaalisesti, jolloin kaikkien mahdollisuuksien tutkiminen on laskennallisesti mahdotonta.