Sistemi simbolici vs. subsimbolici, cosa cambia per le IA

Nel vasto panorama dell’intelligenza artificiale (IA), l’avvento di nuove tecnologie e approcci ha aperto la strada a una gamma sempre più ampia di applicazioni e soluzioni innovative. Tra i molteplici paradigmi che guidano lo sviluppo dell’IA, due approcci chiave emergono come pilastri fondamentali: i sistemi simbolici e i sistemi subsimbolici. In questo articolo specialistico, esploreremo le distinzioni tra questi due approcci e presenteremo un esempio pratico di come vengono implementati in un contesto reale.

I Sistemi Simbolici:

I sistemi simbolici, spesso associati all’intelligenza artificiale basata sulla conoscenza, si basano sull’elaborazione di rappresentazioni simboliche di conoscenza e sulla manipolazione di regole e concetti astratti. Questo approccio si riflette nei linguaggi di programmazione basati sulla logica, come Prolog, e nelle strutture dati come gli alberi decisionali e le reti semantiche. Un esempio pratico di un sistema simbolico è il motore di ricerca di un’enciclopedia digitale, che utilizza le regole di ricerca e le relazioni tra concetti per restituire risultati pertinenti agli utenti.

I Sistemi Subsimbolici:

D’altra parte, i sistemi subsimbolici, noti anche come approcci basati sul machine learning e sulle reti neurali artificiali, si concentrano sull’apprendimento di modelli e pattern direttamente dai dati, piuttosto che sulla manipolazione di rappresentazioni simboliche. Questi sistemi sono spesso utilizzati in applicazioni di visione artificiale, elaborazione del linguaggio naturale e robotica, dove la complessità dei dati e dei pattern da elaborare richiede un’approccio più dinamico ed emergente. Un esempio pratico di un sistema subsimbolico è un algoritmo di riconoscimento facciale che apprende autonomamente i tratti distintivi delle facce umane e li utilizza per identificare individui in immagini o video.

Esempio Pratico:

Per illustrare l’interazione tra sistemi simbolici e subsimbolici, consideriamo un sistema di assistenza virtuale per la gestione delle risorse umane in un’azienda. Utilizzando un approccio simbolico, il sistema potrebbe utilizzare regole predefinite e concetti astratti per gestire le richieste dei dipendenti e le risorse aziendali. Allo stesso tempo, potrebbe integrare un componente subsimbolico per l’elaborazione del linguaggio naturale, che apprende dai colloqui con i dipendenti e adatta dinamicamente le proprie risposte e azioni in base ai dati raccolti. Questo esempio dimostra come l’interazione tra sistemi simbolici e subsimbolici possa portare a soluzioni più flessibili e intelligenti nell’ambito dell’IA.

Sistemi simbolici vs subsimbolici

I sistemi simbolici e subsimbolici sono due approcci differenti nell’ambito dell’intelligenza artificiale. Ecco cosa cambia per le IA tra questi due approcci:

1. Sistemi Simbolici:
   • Rappresentazione esplicita del sapere: Nei sistemi simbolici, l’informazione è rappresentata in modo esplicito attraverso simboli, regole e concetti. Questi simboli sono manipolati da algoritmi per eseguire compiti.
   • Ragionamento simbolico: L’elaborazione avviene attraverso l’applicazione di regole logiche, inferenze deduttive e manipolazione simbolica. Questo approccio è spesso associato alla logica proposizionale e predicativa.
   • Trasparenza e interpretabilità: I risultati prodotti dai sistemi simbolici sono generalmente interpretabili dagli esseri umani, in quanto basati su regole e simboli comprensibili.
2. Sistemi Subsimbolici:
   • Rappresentazione distribuita del sapere: Nei sistemi subsimbolici, l’informazione è rappresentata in modo distribuito attraverso connessioni e pesi tra neuroni artificiali o altri elementi di base. Questa rappresentazione non è necessariamente interpretabile da un punto di vista simbolico.
   • Apprendimento basato sui dati: Questi sistemi imparano dai dati tramite algoritmi di apprendimento automatico, come reti neurali artificiali o algoritmi di apprendimento profondo, senza bisogno di regole esplicite.
   • Prestazioni basate su pattern e correlazioni: L’elaborazione si basa sull’identificazione di pattern, correlazioni e relazioni complesse all’interno dei dati, piuttosto che su regole logiche esplicite.
   • Black box vs. trasparenza: I modelli subsimbolici, specialmente quelli basati su reti neurali profonde, spesso producono risultati efficaci ma possono essere considerati “scatole nere”, in quanto le loro decisioni possono essere difficili da interpretare o spiegare.

In sintesi, mentre i sistemi simbolici si basano su regole esplicite e ragionamento simbolico, i sistemi subsimbolici utilizzano rappresentazioni distribuite e apprendimento automatico basato sui dati. Entrambi gli approcci hanno i propri vantaggi e limitazioni e sono adatti a diversi tipi di problemi nell’ambito dell’intelligenza artificiale. Foto di John Conde da Pixabay