В чем заключается разница между символьной и агентно-ориентированной архитектурами в системах ИИ?

Разница между символьной и агентно-ориентированной архитектурами в системах ИИ заключается в подходах к представлению знаний и работе системы.

Символьный ИИ фокусируется на представлении человеческих знаний с помощью явных правил и символов. www.ultralytics.com Системы такого ИИ обычно состоят из двух основных компонентов: базы знаний и механизма вывода: www.ultralytics.com

1. База знаний. www.ultralytics.com Структурированная база данных, содержащая факты, концепции и отношения между ними, закодированные на символическом языке. www.ultralytics.com Эти знания часто собираются вручную людьми-экспертами. www.ultralytics.com
2. Механизм вывода. www.ultralytics.com Набор правил и алгоритмов, применяющих логический вывод к базе знаний для получения новой информации или принятия решений. www.ultralytics.com В нём используется формальная логика, такая как IF-THEN заявления, для обработки запросов и решения проблем. www.ultralytics.com

Символьный ИИ основан на логических правилах, он в меньшей степени меняет внутреннюю структуру модели, когда сталкивается с новыми данными. nornickel.digital Однако у такого подхода есть и недостатки: символьный ИИ скован правилами, поэтому он не может улучшать себя с течением времени. nornickel.digital

Агентно-ориентированная архитектура в ИИ — это структура построения систем, где отдельные модули, называемые агентами, действуют автономно. gimal-ai.ru Главное отличие такой архитектуры — автономия агентов. gimal-ai.ru Каждый агент обладает своими целями, стратегиями и может взаимодействовать с другими агентами или внешними источниками данных. gimal-ai.ru

В классических системах с ИИ логика управления централизована, а в агентных решениях добавлен самостоятельный выбор и адаптация. gimal-ai.ru Такой подход позволяет распределять задачи между независимыми агентами, запускать параллельные процессы, обмениваться данными и автоматически выбирать стратегию действий. gimal-ai.ru