Каковы преимущества и недостатки нисходящего и восходящего подходов в создании систем искусственного интеллекта?

Нисходящий подход в создании систем искусственного интеллекта заключается в попытках смоделировать высшие психологические функции и тем самым достичь искусственного разума. habr.com Примеры такого подхода — экспертные системы, системы поддержки принятия решений, базы знаний, машины вывода. e-notabene.ru

Преимущества:

• лёгкость интерпретации и объяснения результатов, полученных машиной логического вывода на основе символьных вычислений. e-notabene.ru

Недостатки:

• сложно работать с данными большого объёма из-за необходимости готовить для машины вывода слишком большую базу знаний. e-notabene.ru
• вопрос обучения искусственных интеллектуальных систем, основанных на нисходящей парадигме, до сих пор скорее открыт — окончательного формализма для описания функции самостоятельного обучения интеллектуальных систем не предложено. e-notabene.ru

Восходящий подход в создании систем искусственного интеллекта основывается на предположении возможности моделирования естественных низкоуровневых процессов, происходящих в живом мозге. e-notabene.ru Данное направление объединяет такие технологии, как искусственные нейронные сети, эволюционные вычисления, а также биокомпьютинг. e-notabene.ru

Преимущества:

• искусственную нейронную сеть легко можно обучить на очень больших объёмах данных. e-notabene.ru
• позволяет реализовать постепенное развитие и интеграцию, упрощая процесс решения проблем и внесения необходимых изменений. www.itweek.ru

Недостатки:

• почти невозможно интерпретировать полученный результат. e-notabene.ru
• сложно проконтролировать корректность выдаваемых нейронной сетью результатов, например, в случае попадания некорректных данных в выборку, на которых обучалась сеть. e-notabene.ru

Таким образом, у каждого из подходов есть свои особенности. Часто используют гибридный подход, который сочетает лучшие свойства нисходящей и восходящей парадигм. dzen.ru От восходящей парадигмы берут такие возможности, как оптимизация решений, поиск скрытых закономерностей, массивные вычисления, а от нисходящей — возможность объяснить полученные результаты или принятые решения. dzen.ru