A Symbolic AI az összes mesterséges intelligencia kutatási módszer gyűjtőneve , amely a feladatok, a logika és a keresés magas szintű „ szimbolikus ” (ember által olvasható) megjelenítésén alapul. A szimbolikus mesterséges intelligencia az 1950-es évek közepétől az 1980-as évek végéig a domináns mesterségesintelligencia-kutatási paradigma alapját képezte.
1985-ben John Hoagland a szimbolikus mesterséges intelligenciának a GOFAI ( Good Old-Fashioned Artificial Intelligence , „a jó öreg mesterséges intelligencia”) nevet adta Artificial Intelligence : The Very Idea című könyvében , amelyet a mesterséges intelligencia kutatásának következményeinek filozófiai elmélkedésének szenteltek. [1] A robotikában hasonló kifejezést használnak : GOFAIR („jó öreg mesterséges intelligencia a robotikában”).
A szimbolikus mesterséges intelligencia legsikeresebb formája a termelési szabályok hálózatát alkalmazó szakértői rendszerek . Az előállítási szabályok a szimbólumokat az " ha-akkor " operátorhoz hasonló kapcsolatokká kombinálják. A szakértői rendszer ezeket a szabályokat feldolgozva logikus következtetéseket von le , és meghatározza, hogy milyen további információkra van szüksége, vagyis milyen kérdéseket kell feltenni az ember által olvasható szimbólumok segítségével.
A mesterséges intelligencia létrehozásának szimbolikus megközelítése azon a feltételezésen alapul, hogy az intelligencia számos aspektusa megérthető és értelmezhető szimbólummanipulációval . Ez az elképzelés képezte a Newell-Simon hipotézis alapját . Allen Newell és Herbert Simon fogalmazta meg 1976-ban. Általánosságban a hipotézis az, hogy minden értelmes cselekvést (függetlenül attól, hogy személy vagy gép hajtja végre) valamilyen szimbólumrendszer határoz meg. Ezt a feltevést a Newell és Simon által megalkotott univerzális problémamegoldóval kapcsolatos jól lefolytatott kutatás eredményeként terjesztették elő . Ennek a programnak az volt a célja, hogy szimulálja az emberi gondolkodást.
Abban az időben sok mesterséges intelligenciakutató nagy reményeket fűzött hozzá. Úgy vélték, hogy a logika formális szabályainak felhasználásával, szintaxis generálásával, logikai nyelv létrehozásával az emberhez hasonló intelligenciát lehet létrehozni. A gyakorlatban azonban az ezeken az elveken alapuló rendszerek, bár működtek, nem birkóztak meg jól az összetett adaptív feladatokkal. Ezért az 1980-90-es években az ilyen koncepciókat komoly kritika érte, és sok kutató érdeklődése más módszerek ( evolúciós algoritmusok , mesterséges neurális hálózatok stb.) felé terelődött. [2]