AItilnærminger
AItilnærminger refererer til ulike metoder og paradigmer for utvikling av kunstig intelligens. Fagfeltet deles ofte mellom regelbaserte, symbolske tilnærminger og datadrevne metoder som maskinlæring. Innen maskinlæring finner man underkategorier som dyp læring og forsterkningslæring, og nyere arbeider utforsker også hybride tilnærminger som kombinerer læring med logisk resonnering.
Regelbasert AI bygger på eksplisitte regler og logikk, ofte i form av ekspertssystemer og ontologier. Fordeler
Maskinlæring innebærer metoder der systemet lærer fra data. Overvåket læring bruker merkede eksempler for å forutsi
Hybrid-tilnærminger prøver å kombinere læringsbaserte metoder med symbolsk resonnering og probabilistiske modeller. Dette inkluderer nevro-symbolsk AI
Evaluering av AItilnærminger følger ofte oppgaver, generalisering og robusthet, og krever representative testsett. Etiske betraktninger gjelder
Til tross for variasjonen fortsetter feltet å bevege seg mot mer integrerte og bærekraftige løsninger som