Sistema inteligente híbrido - Hybrid intelligent system
Sistema inteligente híbrido denota um sistema de software que emprega, em paralelo, uma combinação de métodos e técnicas dos subcampos de inteligência artificial, tais como:
- Sistemas neuro-simbólicos
- Sistemas neuro-difusos
- Modelos híbridos conexionistas-simbólicos
- Sistemas especialistas difusos
- Sistemas especialistas conexionistas
- Redes neurais evolutivas
- Sistemas genéticos fuzzy
- Hibridização difusa bruta
- Aprendizagem por reforço com métodos difusos, neurais ou evolutivos, bem como métodos de raciocínio simbólico.
Da perspectiva das ciências cognitivas , todo sistema inteligente natural é híbrido porque executa operações mentais nos níveis simbólico e subsimbólico. Nos últimos anos, tem havido uma discussão crescente sobre a importância da Integração de Sistemas AI . Com base nas noções de que já foram criados sistemas de IA simples e específicos (como sistemas para visão computacional , síntese de voz , etc., ou software que emprega alguns dos modelos mencionados acima) e agora é o momento de integração para criar IA ampla sistemas. Os proponentes dessa abordagem são pesquisadores como Marvin Minsky , Ron Sun , Aaron Sloman e Michael A. Arbib .
Um exemplo de híbrido é um sistema de controle hierárquico no qual as camadas reativas mais baixas são sub-simbólicas. As camadas superiores, tendo restrições de tempo relaxadas, são capazes de raciocinar a partir de um modelo de mundo abstrato e realizar o planejamento .
Os sistemas inteligentes geralmente contam com processos de raciocínio híbrido, que incluem indução , dedução , abdução e raciocínio por analogia .
Veja também
- Efeito AI
- Aplicações de inteligência artificial
- Lista de tecnologias emergentes
- Esboço de inteligência artificial
Notas
Referências
- R. Sun & L. Bookman, (eds.), Computational Architectures Integrating Neural and Symbolic Processes. Kluwer Academic Publishers, Needham, MA. 1994. http://www.cogsci.rpi.edu/~rsun/book2-ann.html
- S. Wermter e R. Sun, (eds.) Hybrid Neural Systems. Springer-Verlag, Heidelberg. 2000. http://www.cogsci.rpi.edu/~rsun/book4-ann.html
- R. Sun e F. Alexandre, (eds.) Connectionist-Symbolic Integration. Lawrence Erlbaum Associates, Mahwah, NJ. 1997.
- Albus, JS, Bostelman, R., Chang, T., Hong, T., Shackleford, W., e Shneier, M. Learning in a Hierarchical Control System: 4D / RCS no Programa DARPA LAGR NIST, 2006
- AS d'Avila Garcez , Luis C. Lamb e Dov M. Gabbay . Raciocínio Cognitivo Neural-Simbólico . Cognitive Technologies, Springer (2009). ISBN 978-3-540-73245-7 .
- International Journal of Hybrid Intelligent Systems http://www.softcomputing.net/ijhis/
- http://www.iospress.nl/html/14485869.php
- Conferência Internacional sobre Sistemas Inteligentes Híbridos http://his.hybridsystem.com/
- HIS'01: http://www.softcomputing.net/his01/
- HIS'02: https://web.archive.org/web/20060209160923/http://tamarugo.cec.uchile.cl/~his02/
- HIS'03: http://www.softcomputing.net/his03/
- HIS'04: https://web.archive.org/web/20060303051902/http://www.cs.nmt.edu/~his04/
- HIS'05: https://web.archive.org/web/20051223013031/http://www.ica.ele.puc-rio.br/his05/
- HIS'06 https://web.archive.org/web/20110510025133/http://his-ncei06.kedri.info/
- HIS'7 17–19 de setembro de 2007, Kaiserslautern, Alemanha, http://www.eit.uni-kl.de/koenig/HIS07_Web/his07main.html
- recursos de sistemas híbridos: http://www.cogsci.rpi.edu/~rsun/hybrid-resource.html