Гибридная интеллектуальная система

Гибридная интеллектуальная система - это программная система, в которой параллельно используется комбинация методов и приемов из подполей искусственного интеллекта, таких как:

• Нейросимволические системы
• Нейро-нечеткие системы
• Гибридные коннекционистско-символические модели
• Нечеткие экспертные системы
• Коннекционистские экспертные системы
• Эволюционные нейронные сети
• Генетические нечеткие системы
• Грубая нечеткая гибридизация
• Обучение с подкреплением с помощью нечетких, нейронных или эволюционных методов, а также методов символического мышления.

С точки зрения когнитивной науки каждая естественная интеллектуальная система является гибридной, потому что она выполняет мыслительные операции как на символическом, так и на подсимволическом уровнях. В последние несколько лет все активнее обсуждается важность интеграции систем искусственного интеллекта. На основе представлений о том, что уже были созданы простые и специфические системы ИИ (например, системы компьютерного зрения, синтеза речи и т. Д., Или программное обеспечение, использующее некоторые из моделей, упомянутых выше), и теперь настало время для интеграции для создания широкого ИИ системы. Сторонниками этого подхода являются такие исследователи, как Марвин Мински, Рон Сан, Аарон Сломан и Майкл А. Арбиб.

Примером гибрида является иерархическая система управления, в которой самые низкие реактивные уровни являются субсимвольными. Более высокие уровни, имея ослабленные временные ограничения, способны рассуждать на основе абстрактной модели мира и выполнять планирование.

Интеллектуальные системы обычно полагаются на гибридные процессы рассуждений, которые включают индукцию, дедукцию, абдукцию и рассуждение по аналогии.

• Эффект ИИ
• Приложения искусственного интеллекта
• Список новых технологий
• Схема искусственного интеллекта

Заметки

• Р. Сан и Л. Букман, (ред.), Вычислительные архитектуры, объединяющие нейронные и символьные процессы. Kluwer Academic Publishers, Нидхэм, Массачусетс. 1994. http://www.cogsci.rpi.edu/~rsun/book2-ann.html
• С. Вермтер и Р. Сан, (ред.) Гибридные нейронные системы. Springer-Verlag, Гейдельберг. 2000. http://www.cogsci.rpi.edu/~rsun/book4-ann.html
• Р. Сан и Ф. Александр, (ред.) Коннекционистско-символическая интеграция. Лоуренс Эрлбаум Ассошиэйтс, Махва, Нью-Джерси. 1997 г.
• Альбус, Дж. С., Бостельман, Р., Чанг, Т., Хонг, Т., Шеклфорд, В., и Шнайер, М. Обучение в иерархической системе управления: 4D / RCS в программе DARPA LAGR NIST, 2006
• А.С. д'Авила Гарсес, Луис К. Лэмб и Дов М. Габбэй. Нервно-символическое когнитивное мышление. Когнитивные технологии, Springer (2009). ISBN   978-3-540-73245-7.
• Международный журнал гибридных интеллектуальных систем http://www.softcomputing.net/ijhis/
• http://www.iospress.nl/html/14485869.php
• Международная конференция по гибридным интеллектуальным системам 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 сентября 2007 г., Кайзерслаутерн, Германия, http://www.eit.uni-kl.de/koenig/HIS07_Web/his07main.html
• ресурсы гибридных систем: http://www.cogsci.rpi.edu/~rsun/hybrid-resource.html