自上而下型AI和自下而上型AI的主要区别在于知识获取方式的不同:
自上而下型AI(Top-down AI):
• 知识是由人工定义和输入的,机器学习模型是基于这些预定义知识来训练的。
• 典型应用是基于规则的系统,需要专家来设定规则,机器只是用来推理和执行。
• 代表系统有专家系统,需要人工编码专家知识。
自下而上型AI(Bottom-up AI):
• 知识是由数据驱动的,机器学习模型通过大量数据来学习知识和模式。
• 机器会从数据中自动提取规则和知识,人工仅需要提供数据和计算资源。
• 代表系统有深度学习、强化学习等数据驱动模型,可以从数据中学习复杂模式。
总体来说,自上而下型AI依赖人工设定知识,机器只起推理作用。而自下而上型AI可以从数据中学习知识,具有更强的自主性。
自上而下型AI在 accuracy 上更高,但是学习能力较弱,无法学习新知识。自下而上型 AI 在 accuracy 上稍差,但学习能力强,可以持续学习新的知识和技能。
所以,两种AI各有优缺点,实际应用会根据需求来选择不同的方式。也会有模型将两者结合,既具有规则推理的精确性,也有数据学习的灵活性,这也是未来AI发展的一个重要方向。
总之,自上而下型AI和自下而上型AI是知识获取路径的不同,代表了规则驱动与数据驱动两种AI发展思路,但两者结合才能发挥AI的最大潜力。
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