Gaur egun jendeak IAz hitz egiten duenean, elkarrizketa ia beti giza itxurako chatbot-etara, datuak prozesatzen dituzten sare neuronal erraldoietara edo gizaki nekatu batzuek baino hobeto katuak hautematen dituzten irudi-ezagutza sistemetara jauzi egiten du. Baina zurrumurru horren aurretik, IA Sinbolikoa . Eta, bitxia bada ere, oraindik ere hemen dago, erabilgarria. Funtsean, ordenagailuak jendeak bezala arrazoitzen irakastea da helburua: sinboloak, logika eta arauak . Zaharkitua? Agian. Baina "kutxa beltz" IAz obsesionatuta dagoen mundu batean, IA Sinbolikoaren argitasuna freskagarria iruditzen zait [1].
Honen ondoren irakurri nahi izango dituzun artikuluak:
🔗 Zer da IA entrenatzaile bat?
IA entrenatzaile modernoen eginkizuna eta erantzukizunak azaltzen ditu.
🔗 Datuen zientziak IA ordezkatuko al du?
IAren aurrerapenek datu-zientziako karrerak mehatxatzen dituzten aztertzen du.
🔗 Nondik lortzen du IAk bere informazioa?
IA modeloek ikasteko eta egokitzeko erabiltzen dituzten iturriak aztertzen ditu.
IA sinbolikoen oinarriak✨
Hona hemen kontua: IA sinbolikoa argitasunean . Logika jarrai dezakezu, arauak aztertu eta, literalki, zergatik esan duen esan duen ikus dezakezu. Konparatu hori erantzun bat botatzen duen sare neuronal batekin: nerabe bati "zergatik?" galdetzea eta sorbaldak altxatzea bezalakoa da. Sistema sinbolikoek, aldiz, esango dute: "A-k eta B-k C inplikatzen dutelako, beraz, C". Bere burua azaltzeko gaitasun horrek jokoa aldatzen du arrisku handiko gauzetan (medikuntza, finantzak, baita epaitegia ere), non norbaitek beti eskatzen dituen frogak [5].
Istorio txikia: banku handi bateko betetze-talde batek zigor-politikak arau-motor batean kodetu zituen. Honelako gauzak: “jatorrizko_herrialdea ∈ {X} eta onuradunaren_informazioa falta bada → eskalatzen bada”. Emaitza? Salatutako kasu guztiek arrasto-kate irakurgarri eta jarraigarri bat zekarten. Auditoreei gustatu zitzaien . Hori da IA sinbolikoaren superboterea: pentsamendu gardena eta ikuskagarria .
Konparazio taula azkarra 📊
| Tresna / Ikuspegia | Nork erabiltzen du? | Kostu-tartea | Zergatik funtzionatzen duen (edo ez) |
|---|---|---|---|
| Sistema Adituak 🧠 | Medikuak, ingeniariak | Konfigurazio garestia. | Arrazoibide oso argia arauetan oinarrituta, baina hauskorra [1] |
| Ezagutza Grafikoak 🌐 | Bilaketa-motorrak, datuak | Kostu mistoa | Entitateak + erlazioak eskala handian lotzen ditu [3] |
| Arauetan oinarritutako txatbotak 💬 | Bezeroarentzako arreta | Baxu-ertaina | Azkar eraikitzen; baina ñabardurak? ez hainbeste |
| IA neurosinbolikoa ⚡ | Ikertzaileak, startup-ak | Aurretik gora | Logika + ML = azaldu daitezkeen ereduak [4] |
Nola funtzionatzen duen IA sinbolikoak (praktikan) 🛠️
Bere muinean, IA sinbolikoa bi gauza besterik ez da: sinboloak (kontzeptuak) eta arauak (kontzeptu horiek nola lotzen diren). Adibidea:
-
Sinboloak:
Txakurra,Animalia,Buztana -
Araua: X txakurra bada → X animalia bat da.
hirukoitzetan (atributua-objektua-balioa) gordetzen zituzten helburu-bideratutako arau-interpretatzaile kontsultak pausoz pauso frogatzeko [1].
IA sinbolikoaren benetako adibideak 🌍
-
MYCIN - gaixotasun infekziosoetarako sistema aditu medikoa. Arauetan oinarritutakoa, azalpen errazak eskaintzen dituena [1].
-
DENDRAL - espektrometria datuetatik egitura molekularrak asmatzen zituen kimikako adimen artifizial goiztiarra [2].
-
Google Knowledge Graph - entitateak (pertsonak, lekuak, gauzak) + haien erlazioak mapatzen ditu "gauzak, ez kateak" kontsultei erantzuteko [3].
-
Arauetan oinarritutako bot-ak - bezeroarentzako arretarako script-fluxuak; koherentziarako sendoak, txat irekietarako ahulak.
Zergatik estropezu egin zuen IA sinbolikoak (baina ez zen hil) 📉➡️📈
Hemen da IA sinbolikoa non estropezu egiten duen: mundu erreala nahasia, osatugabea eta kontraesankorra. Arau-oinarri erraldoi bat mantentzea nekagarria da, eta arau hauskorrak puztu egin daitezke hautsi arte.
Hala ere - ez zen inoiz guztiz desagertu. Sartu neuro-sinboliko IA : nahastu sare neuronalak (pertzepzioan onak) logika sinbolikoarekin (arrazoitzeko ona). Pentsa ezazu errelebo talde bat bezala: zati neuronalak stop seinale bat ikusten du, eta gero zati sinbolikoak trafiko legearen arabera zer esan nahi duen asmatzen du. Konbinazio horrek sistema adimentsuagoak eta azalgarriagoak [4][5].
IA sinbolikoaren indarguneak 💡
-
Logika gardena : urrats guztiak jarrai ditzakezu [1][5].
-
Erregelamenduarekiko egokia : politika eta lege-arauetara egokitzen da argi eta garbi [5].
-
Mantentze modularra : arau bat alda dezakezu munstro eredu osoa berriro entrenatu gabe [1].
IA sinbolikoaren ahuleziak ⚠️
-
Pertzepzioan izugarria : irudiak, audioa, testu nahasia - sare neuronalak dira nagusi hemen.
-
Eskalatze-minak : adituen arauak ateratzea eta eguneratzea neketsua da [2].
-
Zurruntasuna : arauak beren eremutik kanpo hausten dira; ziurgabetasuna zaila da atzematea (nahiz eta sistema batzuek konponketa partzialak hackeatu dituzten) [1].
IA sinbolikoaren bidea 🚀
Etorkizuna ziurrenik ez da sinboliko hutsa edo neurona hutsa. Hibridoa da. Imajinatu:
-
Neurona → pixel/testu/audio gordinetik ereduak ateratzen ditu.
-
Neuro-sinbolikoa → ereduak kontzeptu egituratu bihurtzen ditu.
-
Sinbolikoa → arauak, mugak aplikatzen ditu, eta gero -garrantzitsua dena- azaltzen du .
Hori da makinak giza arrazoiketaren antza hartzen hasten diren begizta: ikusi, egituratu, justifikatu [4][5].
Amaitzen 📝
Beraz, IA sinbolikoa: logikan oinarritutakoa da, arauetan oinarritua, azalpenetarako prest. Ez da deigarria, baina sare sakonek oraindik lortzen ez duten zerbait lortzen du: arrazoiketa argia eta ikuskagarria . Apustu adimentsua? Bi esparruetatik hartzen dituzten sistemak - sare neuronalak pertzepziorako eta eskalarako, sinbolikoak arrazoiketarako eta konfiantzarako [4][5].
Meta Deskribapena: IA sinbolikoa azalduta - arauetan oinarritutako sistemak, indarguneak/ahuleziak, eta zergatik den neuro-sinbolikoa (logika + ML) aurrera egiteko bidea.
Traolak:
#AdimenArtifiziala 🤖 #IASinbolikoa 🧩 #MakinaIkaskuntza #IANeuroSinbolikoa ⚡ #TeknologiaAzalduta #EzagutzarenOrdezkaritza #IAIkuspuntuak #IArenEtorkizuna
Erreferentziak
[1] Buchanan, BG, eta Shortliffe, EH Arauetan Oinarritutako Aditu Sistemak: Stanfordeko Programazio Heuristiko Proiektuaren MYCIN esperimentuak , 15. kapitulua. PDF
[2] Lindsay, RK, Buchanan, BG, Feigenbaum, EA, eta Lederberg, J. “DENDRAL: hipotesi zientifikoak eratzeko lehen aditu-sistemaren kasu-azterketa”. Artificial Intelligence 61 (1993): 209–261. PDF
[3] Google. “Ezagutza Grafikoaren aurkezpena: gauzak, ez kateak”. Google Blog Ofiziala (2012ko maiatzaren 16a). Esteka
[4] Monroe, D. “AI neurosinbolikoa”. ACMren komunikazioak (2022ko urria). DOI
[5] Sahoh, B., et al. “Azal daitekeen Adimen Artifizialaren eginkizuna erabaki garrantzitsuak hartzerakoan: berrikuspena”. Patterns (2023). PubMed Central. Esteka