Почему именно «парадигмы»?
- 25.01.26 г.
- 9772225665000 26003
В предыдущих статьях часто использовался термин «парадигма». И это не случайно.
Различие между символьным AI (Symbolic AI) и нейронными сетями (Connectionist AI) можно назвать именно парадигмальным разделением или противопоставлением парадигм, поскольку эти два подхода представляют фундаментально разные способы создания интеллектуальных систем, причем каждый из них имеет уникальные принципы, методы и области применения.
Различие между символьным AI и нейронными сетями представляет собою классическое парадигмальное разделение в искусственном интеллекте. Эти два подхода основаны на фундаментально разных философских предпосылках, методах и способах представления знаний, что исторически привело к формированию двух конкурирующих школ мысли. Символьный AI и нейросети отражают два разных взгляда на природу AI и способы его имитации в машинах. Это разделение носит не только технический, но и историко-технологический характер: символьный AI, доминировавший в ранние десятилетия, столкнулся с проблемой «бутылочного горлышка инженерии знаний» – невозможности масштабировать ручное кодирование правил на сложный мир.
Иногда это разделение также называют дихотомией или противостоянием двух школ в AI, подчеркивая глубокий характер различий и длительные дебаты между сторонниками этих подходов. Но термин «парадигмальное разделение» или «противопоставление парадигм» наиболее точно отражает фундаментальный характер различий между символьным AI и нейросетями, поэтому и был использован.
Ключевые аспекты парадигмального разделения базовых парадигм.
Во-первых, необходимо учитывать философскую основу.
Символьный AI восходит к рационализму и вычислительной теории сознания, рассматривая мышление как манипуляцию абстрактными символами по формальным логическим правилам. Он соотносится с рационалистским подходом в когнитивной науке, где акцент делается на использовании знаний, приобретенных через биологическую эволюцию и когнитивное развитие.
Нейросети ближе к эмпиризму и биологически вдохновленным моделям, определяя интеллект как эмерджентное свойство, рождающееся из взаимодействия простых, связанных единиц (нейронов), обучающихся на сенсорном опыте.
Во-вторых, значимыми являются представление знаний и интерпретируемость.
Символьный AI использует явное, дискретное, декларативное представление знаний (факты, правила, онтологии), что обеспечивает полную прозрачность и объяснимость решений. В символьном AI знания явно кодируются с помощью символов и логических правил, что обеспечивает прозрачность и интерпретируемость.
Нейросети оперирует неявным, непрерывным, субсимволическим представлением – знания распределены в виде весов связей внутри сети, что делает их «черным ящиком» с точки зрения прямой интерпретации человеком. В нейросетях знания распределены в системе искусственных нейронов в виде весов связей, что делает их менее прозрачными, но более адаптивными.
В-третьих, следует учитывать подход к обучению и обобщению.
Символьные системы требуют ручного программирования или извлечения знаний экспертами, и их сила – в логическом, причинно-следственном обобщении и дедукции. Но это требует значительных усилий, но обеспечивает точность для задач, где важны логика и явные знания.
Нейросети учатся автономно, на больших массивах данных, выявляя статистические паттерны. Это позволяет адаптироваться к новым ситуациям, но требует больших объемов данных и вычислительных ресурсов. Сила нейросетей – в индуктивном обобщении и устойчивости к неполноте/зашумленности входных данных.
В-четвертых, важны существенно различающиеся сильные стороны и ограничения этих AI.
Символьный AI эффективен в задачах, требующих строгой логики, планирования, манипуляции символами и абсолютной объяснимости (экспертные системы, формальная верификация).
Нейросети имеют преимуществ в задачах распознавания сложных паттернов в неструктурированных данных (компьютерное зрение, NLP, генеративный AI), при обработке больших данных и адаптации к новым условиям (например, распознавание изображений, обработка естественного языка).
При обсуждении парадигм AI следует учитывать следующие положения.
Во-первых, исторический и технологический контекст разделения. Это разделение не только философское, но и исторически обусловленное.
Символьный AI (или AI «сверху вниз») был доминирующей парадигмой до 1980-х («эпоха экспертных систем»), когда вычислительные мощности были ограничены, а задачи решались в четко определенных, «игрушечных» мирах.
Нейросети (или AI «снизу вверх») существовали параллельно (перцептрон Розенблатта, 1958 г.), но пережил сложности из-за теоретических и вычислительных ограничений. Его триумфальное возвращение в 2010-х связано с «совершенным штормом»: появлением Big Data, мощных GPU и эффективных алгоритмов обучения (например, backpropagation для глубоких сетей). Коннекционистская парадигма предложила принципиально иной путь: извлечение знаний непосредственно из опыта и данных.
Во-вторых, проблема «инженерии знаний» (Knowledge Engineering Bottleneck) как ключевой катализатор смены парадигмы. Это критически важный пункт.
Символьный подход столкнулся с фундаментальной проблемой: чтобы система была умной, в нее нужно было вручную, трудоемко и дорого закладывать знания экспертов для каждой предметной области. Это не масштабировалось на сложные, нечеткие реальные задачи (например, распознавание речи или сцены на фото).
Коннекционистская парадигма предложила выход: не кодировать знания, а извлекать их непосредственно из данных. Это сместило фокус с программирования логики на проектирование архитектур сетей и сбор/разметку данных.
В-третьих, углубление философской основы. Это вычислительная теория сознания.
Символьный AI корнями уходит в вычислительную теорию сознания, где мышление – это манипуляция символами по формальным правилам.
Нейросети же апеллируют к биологическому вдохновению и теории нейронных ансамблей, где интеллект рождается из взаимодействия простых, связанных единиц. Это спор не просто о методах, а о самой природе разума: является ли он по своей сути системой правил или статистической моделью, обученной на опыте?
В-четвертых, проблема обобщения и причинно-следственных связей. Это определяет ахиллесову пяту современных нейронных сетей и потенциальную нишу символьного AI.
Символьные системы по своей природе способны к дедуктивному рассуждению и манипуляции абстрактными понятиями.
Глубокое обучение (нейросети) блестяще справляется со статистическим обобщением (распознать кошку на новой картинке), но часто не способно к логическому или причинно-следственному обобщению. Система, обученная на миллионах игр, может не вывести простые логические правила игры.
Однако необходимо помнить, что в последнее время противостояние двух указанных парадигм сменяется тенденцией к конвергенции парадигм. Ограничения чистых подходов (неспособность нейросетей к рассуждению и сложность масштабирования символьных систем) стимулируют развитие нейросимвольного интеллекта. Это направление стремится создать гибридные архитектуры, где нейронные сети отвечают за восприятие и извлечение неявных закономерностей, а символьные системы – за логический вывод, рассуждение и обеспечение прозрачности. Более того, современные большие языковые модели демонстрируют эмерджентные способности, стирая границы между парадигмами.
Итак, в целом парадигма в обсуждаемом контексте – это целостная система взглядов, определяющая, что такое AI и как его создать, включающая базовую концептуальную модель, подход к решению задач, представление знаний и механизмы обучения.
Парадигма – это базовая концептуальная модель, определяющая подход к решению задач, представление знаний и механизмы обучения.
Главным смыслом акцентирования понятия «парадигма AI» является обнаружение возможности качественного переосмысления AI: перехода от существующего в том или ином виде многоаспектного функционального подхода к AI (см. «Различение AI») к мультипарадигмальному, что не только соответствует смещению акцента с бессистемного количественного понимания AI на качественное, но и определяет основы для создания цельного предметного подхода к AI, который исследуется в современной диалектике и уже применяется для создания новых концептов и форматов AI (в том числе таких, как II и CI).
>> Дискуссии и конференции. AI