user
У којим типовима проблема су методе аутоматског резоновања погодније, а у којим методе машинског учења, и зашто?





assistant
Како и дедуктивно и индуктивно закључивање имају важну улогу у природној интелигенцији, одговарајуће дисциплине – аутоматско резоновање и машинско учење имају важне улоге у вештачкој интелигенцији. Поставља се питање, када су методе које од ових области погоднији избор за решавање конкретног проблема. Методе засноване на логици, које се развијају у оквиру аутоматског резоновања, погодне су у случајевима у којима је проблем могуће прецизно математички дефинисати. Обично се ради о проблемима које човек може релативно лако да формулише, али их врло тешко решава (најчешће због комбинаторне експлозије при претрази простора могућих решења) и у којима нису прихватљива погрешна решења. С друге стране, машинско учење је посебно погодно управо за супротну врсту проблема – проблеме које човек не може лако ни да дефинише, иако неке од њих чак врло лако решава (неке, с друге стране, не) и у којима је прихватљива повремена грешка. Један пример таквог проблема је препознавање лица. Осим у случајевима специфичних неуролошких поремећаја, сви људи су врло добри у решавању овог проблема. Чак је необично назвати га проблемом и говорити о његовом решавању. Ипак, уколико покушамо да тај проблем прецизно дефинишемо, налетећемо на мноштво проблема.