سمبوليکه مصنوعي ځيرکتيا

سمبوليکه مصنوعي ويښيارتيا يا سمبوليکه مصنوعي ځيرکتيا   یوه اصطلاح ده چې د مصنوعي ځيرکتيا څېړنې کې د ټولو مېتودونو ټولګې ته اشاره کوي چې د لوړې کچې (د انسان لوست وړ) سمبولیکو نمایشونو او همدارنګه منطق او لټون پراساس دي. سمبولیک AI له 1950زېږديز څخه تر 1980زېږديز کال پورې د AI څېړنې غالب تمثیل و.  

په 1985 کې په خپل کتاب کې مصنوعي ځيرکتيا: دا نظریه پخپله ، چې د مصنوعي ځيرکتيا څېړنې فلسفي اغېزې لټوي، جان هاګلینډ د سمبولیکه مصنوعي ځيرکتيا د ښه زاړه مصنوعي ځيرکتيا لپاره () نوم ورکړ. په روباټيک کې، هغه د GOFR (ښه زوړ روبوټکس) په څېرر ورته اصطلاح کارولې.

دا طریقه د دې انګېرنې پر بنسټ ولاړه ده چې د مصنوعي ځيرکتيا ډېری اړخونه د سمبولونو په کارولو سره ترلاسه کېدی شي، یوه فرضیه چې په 1960 کې د الان نیویل او هربرټ الکساندر سیمون لخوا د " فزیکي سمبول سیسټم " په توګه تعریف شوې.

د سمبولیکه مصنوعي ځيرکتيا یوه مشهوره بڼه ماهر سيسټم دی چې د قاعدې تولید سیسټم لپاره شبکه کاروي. د تولید قواعد او سمبولونه د بیان په څېر اړيکې سره تړلي دي. د استدلال لپاره، د ماهر سيستم مقررات پروسس کوي ترڅو مالومه کړي چې کومو زياتي مالوماتو ته اړتيا لري، چې د انسان د لوست وړ سمبولونو لپاره کومې پوښتنې وپوښتي.

د سمبولیک روش په مخالفینو کې روبوټیسټان شامل دي، لکه روډني بروکس ، چې موخه یې د سمبولیک استازيتوب (یا یوازې لږترلږه نمایندګۍ) کارولو پرته د خپلواکو روباټونو جوړول دي، او همدارنګه د کمپیوټري ځيرکتيا څېړونکي چې د عصبي شبکو او اصلاح کولو تخنیکونو څخه کار اخلي د ستونزو حل کولو لپاره د ماشین زده کړه او د  کنټرول انجينري کاروي.

سمبولیکه مصنوعي ويښارتيا يا ځيرکتيا په ماشینونو کې د هراړخیزه، د انساني ويښيارتيا په څېر د ويښيارتيا توليدول دي، پداسې حال کې چې ډېرې عصري څېړنې په ځانګړو فرعي ستونزو تمرکز کوي. د عمومي ځيرکتيا څېړنه اوس د ټوليزې مصنوعي ځيرکتيا په فرعي ساحه کې مطالعه کیږي.

ماشینونه په اصل کې د سمبولونو لخوا ښودل شوو آخذو پراساس د محصولاتو جوړولو لپاره ډیزاین شوي. سمبولونه هغه وخت کارول کیږي کله چې آخذه مشخصه او مالومه وي. مګر کله چې ناڅرګندتیا شتون ولري، لکه وړاندوینې، استازیتوب د مصنوعي عصبي شبکو په کارولو سره ترسره کیږي.  په دې وروستیو کې، د نیورو سمبولیک کمپیوټینګ تر نامه لاندې د سمبولیک او ارتباطي مصنوعي ځيرکتيا طریقې د ادغام لپاره هڅې شوي. لکه څنګه چې لیسلي ویلینټ او ډیری نورو استدلال کړی ، Artur S. d'Avila Garcez, Tarek R. Besold, Luc De Raedt, Peter Földiák, Pascal Hitzler, Thomas Icard, Kai-Uwe Kühnberger, Luís C. Lamb, Risto Miikkulainen, Daniel L. Silver: Neural-Symbolic Learning and Reasoning: Contributions and Challenges. AAAI Spring Symposia 2015, Stanford, AAAI Press. په مؤثره توګه د بډایه کمپیوټري ادراکي ماډلونو رامینځته کول د ماشین زده کړې ماډلونو او سمبولیک استدلال ترکیب ته اړتیا لري.

 د دولتي فضا لټون 
سمبوليکه مصنوي ځيرکتيا د يوې کوچنۍ نړۍ په څېر ګڼلی شو ، لکه د بلاکونو نړۍ. کوچنۍ نړۍ د کمپیوټر په حافظه کې د ریښتینې نړۍ استازیتوب کوي. دا د لیستونو لخوا تشریح شوي سمبولونه لري، او ويښيار عامل عملیات کوونکي کاروي ترڅو سیسټم نوي حالت ته ورسوي.  د قانون تولید سیسټم یو سافټویر دی چې د ويښيار عامل لپاره په دولتي ځای کې د راتلونکي حرکت لټون کوي. د دې نړۍ استازی سمبولونه په حسي ادراک ولاړ دي. په مقابل کې، دا عصبي شبکې دي چې ټولیز سیسټم یې په نوښتي لارو کار کوي او د ډومین ځانګړېي پوهه د دولتي ځای لټون ښه کولو لپاره کارول کیږي.

سمبولیکه مصنوعي ويښیارتیا د هوبرت درايفوس لخوا رد شوه ځکه چې دا یوازې د لوبو ستونزې حل کولو توان لري او ممکن د ډېرو پېچلو سیسټمونو رامینځته کولو یا ګټور سافټویر لپاره ګټوره نه وي.  ورته دلیل د لايټ هيل په راپور کې ورکړل شوی و چې په 1970 لسیزه کې د مصنوعي ځيرکتيا ژمی پیل شو. 

 اړوند 

 د مصنوعي ځيرکتيا تاریخ
 یوه تمثیل
 سمبولیک حسابونه

 سرچينې 

وېشنيزه:مصنوعي ځيرکتيا