Hibrit akıllı sistem

Hibrit akıllı sistem, yapay zeka alt alanlarından gelen yöntem ve tekniklerin bir kombinasyonunu kullanan bir yazılım sistemini ifade eder:

• Nöro-sembolik sistemler
• Nöro-bulanık sistemler
• Hibrit bağlantıcı-sembolik modeller
• Bulanık uzman sistemler
• Bağlantıcı uzman sistemler
• Evrimsel sinir ağları
• Genetik bulanık sistemler
• Kaba bulanık hibridizasyon
• Bulanık, sinirsel veya evrimsel yöntemlerin yanı sıra sembolik akıl yürütme yöntemleriyle pekiştirmeli öğrenme .

Bilişsel bilim perspektifinden bakıldığında, her bir doğal akıllı sistem hibrittir çünkü hem sembolik hem de alt sembolik seviyelerde zihinsel işlemler gerçekleştirmektedir. Son yıllarda, yapay zeka sistemlerinin entegrasyonu konusunun önemi giderek daha fazla tartışılmaktadır. Basit ve spesifik yapay zeka sistemlerinin (bilgisayarlı görü, konuşma sentezleyici vb. sistemler veya yukarıda bahsedilen modellerden bazılarını kullanan yazılımlar gibi) zaten oluşturulduğu ve şimdi geniş kapsamlı yapay zeka oluşturmak için entegrasyonun zamanının geldiği fikrine dayanarak yapılan sistemlerdir. Bu yaklaşımın savunucuları Marvin Minsky, Ron Sun, Aaron Sloman ve Michael A. Arbib gibi araştırmacılardır.

Örnek bir hibrit, en alttaki tepkisel katmanların alt-sembolik olduğu hiyerarşik bir kontrol sistemidir. Rahat zaman kısıtlamaları olan daha yüksek katmanlar, soyut bir dünya modelinden akıl yürütme ve planlama yapma kapasitesine sahiptir.

Akıllı sistemler genellikle tümevarım, tümdengelim, kaçırma ve analoji yoluyla akıl yürütmeyi içeren hibrit akıl yürütme süreçlerine dayanmaktadır.

Ayrıca bakınız

• Yapay zeka hizalaması
• Yapay zeka etkisi
• Akıllı kontrol

Kaynakça

• 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 5 Mayıs 2009 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.
• S. Wermter and R. Sun, (eds.) Hybrid Neural Systems. Springer-Verlag, Heidelberg. 2000. http://www.cogsci.rpi.edu/~rsun/book4-ann.html 24 Eylül 2009 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.
• R. Sun and F. Alexandre, (eds.) Connectionist-Symbolic Integration. Lawrence Erlbaum Associates, Mahwah, NJ. 1997.
• Albus, J. S., Bostelman, R., Chang, T., Hong, T., Shackleford, W., and Shneier, M. Learning in a Hierarchical Control System: 4D/RCS in the DARPA LAGR Program NIST, 2006
• A.S. d'Avila Garcez, Luis C. Lamb & Dov M. Gabbay. Neural-Symbolic Cognitive Reasoning. Cognitive Technologies, Springer (2009). 978-3-540-73245-7.
• International Journal of Hybrid Intelligent Systems http://www.softcomputing.net/ijhis/
• http://www.iospress.nl/html/14485869.php 11 Aralık 2005 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.
• International Conference on Hybrid Intelligent Systems 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 September 17–19, 2007, Kaiserslautern, Germany, http://www.eit.uni-kl.de/koenig/HIS07_Web/his07main.html
• hybrid systems resources: http://www.cogsci.rpi.edu/~rsun/hybrid-resource.html 25 Eylül 2009 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi.