Strong AI
Dal Laboratorio di Ricerca della Entheos, la pubblicazione del Direttore Ing. Zoran Majkic sul’intelligenza artificiale neuro-simbolica che integra le architetture neurali e simboliche in modo da affrontare i punti di forza e di debolezza di ciascuna, in modo complementare, al fine di supportare un’intelligenza artificiale forte e robusta in grado di ragionare, apprendere e modellare cognitivamente. In questo articolo consideriamo la Logica intensionale del Primo Ordine (IFOL) [1] come un'architettura simbolica dei robot moderni, in grado di utilizzare linguaggi naturali per comunicare con gli esseri umani e ragionare sulla propria conoscenza con proprietà del linguaggio autoreferenziali e di astrazione.
Intendiamo ottenere il radicamento del linguaggio del robot attraverso l'esperienza di come utilizza le sue architetture neuronali e quindi associando questa esperienza con l'estrazione (senso) di concetti linguistici non definiti (particolari/individui e universali) in PRP (Proprietà/ Relazioni/Proposizioni) teoria dell'IFOL.
Consideriamo la struttura della conoscenza del robot a quattro livelli: il livello sintattico di un particolare linguaggio naturale (italiano, francese, ecc.), due livelli linguistici universali: la sua struttura logica semantica (basata su predicati virtuali di FOL e connettivi logici ) e il corrispondente livello di struttura concettuale PRP che rappresenta universalmente l'estrazione composita di formule FOL basate sul livello del sistema neurologico dell'ultimo robot.
