混合智能系统指的是一种同时结合多个人工智能分支领域的方法和技术的软体系统,例如:
- 神经符号系统
- 类神经模糊控制系统
- 联结-符号混合模型
- 模糊专家系统
- 联结主义专家系统
- 演化神经网路
- 遗传模糊系统
- 粗糙模糊杂合
- 使用模糊、神经或演化方法以及符号推理方法进行强化学习 。
从认知科学角度来看,因为心理操作是同时在符号层级和次符号(sub-symbolic)层级上执行的,因此每个自然界的智能系统都是混合的。近年来,人们对人工智能系统集成的重要性进行了越来越多的讨论。目前已有多个简单且特定的AI系统被创造了出来(例如用于电脑视觉、语音合成之类的系统或采用上述某些模型的软体),在这些概念的基础之上,现在是进行整合并建立广义的AI系统的时候了。赞同此方法的有马文·闵斯基、Ron Sun、Aaron Sloman和Michael A. Arbib等研究人员。
其中一个混合系统的实例是阶层式控制系统 ,其中最低的反应层即为次符号层级,而时间限制宽松的高等层级能够根据抽象的世界模型进行推理并执行规划。
智能系统通常会依赖于混合的推理过程,包括归纳 、演绎、溯因和类比推理。
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