ما وراء النماذج الأحادية: الفواصل الرمزية للهياكل العصبية-الرمزية القابلة للتكوين

تُبنى أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية غالبًا على نماذج أحادية تُعلق الإدراك، والتفكير، واتخاذ القرار، وهو تصميم غالبًا ما يتعارض مع مبادئ هندسة البرمجيات المعتمدة. تعزز نماذج اللغة الكبيرة هذه النزعة، حيث توفر نطاقًا ولكن بشفافية ومرونة محدودة. لمعالجة ذلك، نؤكد على القابلية للتكوين كمبدأ توجيهي يعامل الذكاء الاصطناعي كهيكل حي بدلاً من كيان ثابت. نقدم الفواصل الرمزية: نقاط انقطاع معمارية واضحة حيث يلتزم النظام بفحص كائنات الحدود الشفافة والمُعينة، وحزم القيود الموثقة، وآثار القرار. نصف كيف تمكّن الفواصل من تصميم عصبي-رمزي قابل للتكوين يجمع بين مرونة البيانات التي توفرها المكونات المتعلمة وموثوقية القيود الرمزية الواضحة - مدمجًا نقاط القوة التي لا تحققها أي من paradigms بمفردها. من خلال معالجة أنظمة الذكاء الاصطناعي كمجموعات من أجزاء قابلة للتبديل بدلاً من كتل غير قابلة للتجزئة، نحدد اتجاهًا للأنظمة الذكية التي تكون قابلة للتوسع، وشفافة، وقابلة للتطور النظامي.