Co to jest zautomatyzowane rozumowanie?
Zautomatyzowane rozumowanie to pomysł, że komputery lub inne maszyny można zaprogramować w celu powtórzenia wyników ludzkiego rozumowania logicznego. Ten konkretny rodzaj dążenia technologicznego jest częścią większej dziedziny, czasami znanej jako sztuczna inteligencja, w której programiści używają złożonych algorytmów i innych zasobów do symulacji ludzkiej inteligencji. Zautomatyzowane rozumowanie koncentruje się na osiąganiu logicznych wyników za pomocą komputerów.
Eksperci w dziedzinie sztucznej inteligencji mogą zidentyfikować szereg projektów wykorzystujących automatyzację rozumowania. Niektóre z nich bardziej koncentrują się na tym, co nazywa się ważnym rozumowaniem dedukcyjnym, wykorzystując matematykę do tworzenia formalnej logiki. Tego rodzaju projekty mogą obejmować udowodnienie twierdzeń lub wykorzystanie określonych zmiennych do utworzenia odpowiedniego logicznego zestawu wartości. Inne rodzaje zautomatyzowanych rozumowania są bardziej oparte na języku lub abstrakcyjne, w których ludzcy programiści mogą potrzebować dostarczenia komputerów ze specjalnie oznaczonymi celami lub osądami, aby uzyskać skuteczne wynikilub decyzje.
Wielu profesjonalistów identyfikuje określone cele w automatycznych projektach rozumowania. Na przykład niektóre algorytmy mogą być zapisane w celu zapewnienia diagnozy medycznej lub w planowaniu, weryfikacji lub innych zadaniach, w których wejście komputerowe i programowanie prowadzą do konkretnych logicznych wyników opartych na decyzji. W wielu z tych projektów programiści pracują nad skalowaniem tych technologii w celu skuteczności w analizie problemów w świecie rzeczywistym. Wiele z tych zastosowań automatyzacji rozumowania należy do kategorii tak zwanej wsparcia decyzji, w której technologia jest wykorzystywana do pomocy ludziom w podejmowaniu decyzji dotyczących szerokiego zakresu projektów.
Niektóre techniki stosowane w automatycznym rozumowaniu są również przydatne w innych rodzajach technologii. Na przykład osoby pracujące nad automatyzacją rozumowania w aplikacjach często używają tak zwanej logiki rozmycia, gdzie algorytmy zasadniczo gotują się szerokieET punktów danych w bardziej konkretny i specyficzny wynik. Ocena metod automatycznego rozumowania może pomóc zewnętrznym obserwatorom zrozumieć, w jaki sposób te aplikacje technologiczne są budowane, jak działają i do czego są przydatne.
Większość ekspertów zgadza się, że w rozwoju pola automatycznego rozumowania jest więcej do zrobienia. Przyszłe projekty prawdopodobnie zawierają sposoby zwiększenia skuteczności szeregu produktów konsumenckich poprzez włączenie małych układów z zautomatyzowanymi umiejętnościami rozumowania. Większe zastosowania mogą zapewnić niezwykle ważne ulepszenia metodologii administracji publicznej i innych dziedzin zarządzania na wysokim poziomie.