Hva er subsymbolsk KI?
Subsymbolsk KI, også kalt Connectionist AI eller Statistisk KI, er en tilnærming til kunstig intelligens som ikke bruker eksplisitte symboler eller regler for å representere kunnskap, men i stedet benytter seg av matematiske og statistiske modeller for å oppnå intelligens gjennom mønstergjenkjenning og læring fra data. Denne tilnærmingen er fundamentalt forskjellig fra symbolsk KI, som baserer seg på logikk og regelbasert resonnement, ved at den fokuserer på å etterligne menneskelig kognisjon på et lavere nivå, ofte inspirert av biologiske nevrale nettverk.
Subsymbolsk KI har fått betydelig oppmerksomhet de siste tiårene, spesielt med fremveksten av maskinlæring, dype nevrale nettverk, og dyp læring. Disse teknikkene har gjort det mulig å løse svært komplekse problemer som tidligere var utenfor rekkevidde for symbolsk KI.
Oppbygging av Subsymbolsk KI
Subsymbolsk KI er en type KI som ikke representerer kunnskap gjennom symboler, men gjennom numeriske vekter, matriser og funksjoner som endres gjennom læringsprosessen. Denne tilnærmingen etterligner hjernens nevrale strukturer og prosesser for å lære fra erfaring eller data, i stedet for å være avhengig av forhåndsdefinerte regler og symboler.
