YOLO Vision 2025にご期待ください！
2025年9月25日
10:00 — 18:00（英国夏時間）
ハイブリッドイベント
シンボリックAIをご覧ください。ルールベースのシステムが人間の推論をどのように模倣し、ロジックと最新のAIを融合させて、堅牢で説明可能なソリューションを実現するかを学びます。
シンボリックAIは、しばしばGood Old-Fashioned AI（GOFAI）と呼ばれ、明示的なルールとシンボルを通じて人間の知識を表現することに焦点を当てた人工知能（AI）の一分野です。このアプローチは、1950年代から1980年代後半にかけてAI研究の主要なパラダイムでした。現代のデータ駆動型の手法とは異なり、シンボリックAIは、現実世界の概念を表すシンボルを操作することによってインテリジェンスを実現できるという原則に基づいて動作し、一連の論理規則によって制御されます。ジョン・マッカーシーのような先駆者によって提唱された中心的なアイデアは、人間の演繹的論理と同様の方法で世界について推論できるシステムを構築することでした。
シンボリックAIシステムは通常、知識ベースと推論エンジンの2つの主要なコンポーネントで構成されています。
IF-THEN ステートメントを用いて、クエリを処理し、問題を解決します。このプロセスは非常に透明性が高く、以下において重要な基盤となっています。 説明可能なAI（XAI）.LispやPrologのようなプログラミング言語は、このルールベースのプログラミングスタイルをサポートするために特別に開発されました。
シンボリックAIは、高度なコンピュータビジョン（CV）モデルであるUltralytics YOLOを含む、最新のAIアプリケーションの基盤である機械学習（ML）とは根本的に異なります。
重要な違いは、知識の獲得方法にあります。
MLモデルは複雑な非構造化データの処理に優れていますが、その意思決定プロセスは不透明になる可能性があります。対照的に、シンボリックAIの推論は簡単に追跡でき、説明責任とAI倫理が最も重要なアプリケーションにとって重要です。
今日では一般的ではありませんが、シンボリックAIはいくつかの重要なアプリケーションを支えており、その原則は依然として重要です。
シンボリックAIの限界（特に、新しい状況や曖昧な状況に直面したときの脆さや、知識ベースを拡張することの難しさ）が、MLの台頭につながりました。しかし、将来はおそらく、両方のアプローチの強みを組み合わせたハイブリッドAIモデルにあるでしょう。シンボリックAIの論理的推論をMLのパターン認識能力と統合することで、開発者はより堅牢で透明性が高く、有能なAIシステムを作成できます。これらのハイブリッドシステムは、基盤モデルの学習プロセスを強化するために、シンボリックシステムの構造的知識を活用することを目指しており、これはニューロシンボリックAIなどの分野で研究されています。Ultralytics HUBのようなプラットフォームは、MLモデルのデプロイメントを効率化し、いつの日かこれらのハイブリッド技術を組み込む可能性があります。
