AIシステムはそのドメイン知識をどのように開発できますか？機械学習以外にもありますか？

したがって、機械学習を使用すると、これまでに学習した内容に基づいて将来の状態を予測できるという意味で、システムを自動化できます。私の質問は次のとおりです。システムにドメイン知識を発展させる唯一の方法は機械学習技術ですか？

ええと、知識（学習）を発達させるシステム（機械）について話しているので、そのような手法が機械学習の範囲に入らないことは、一種の難しいことです。

しかし、グラフに基づく知識データベースを操作して新しい命題または確率を導出する推論エンジンは、機械学習の一部ではないと主張することもできます。もちろん、その場合、知識の一部はまったく取得されず、開発者によって入力されます。

私はまだこれについて読んでいますが、私の印象は、これらの知識データベースと推論エンジンが90年代にかなり普及し、今日でも多くのAGI研究者がその方向で働いていることです。

それは、「機械学習技術」をどれだけ広く定義するかに依存します。定義によって、すべての学習がそのルーブリックに分類されるように定義を構築できます。OTOH、機械学習の手法は非常に幅広いので、それを行ってもそれほど効果はありません。

機械学習/人工知能で使用するさまざまな種類の学習について話す方が理にかなっています。少なくとも、次のものがあります。

1. 教師あり学習
2. 教師なし学習
3. 半教師あり学習
4. 競争学習

そして、「強化学習」のようなものは、上記を細かく分類することができます。それらのほとんどは、一般に「機械学習」と呼ばれるものに分類されます。

それ以外には、ルール誘導アルゴリズム、誘導論理プログラミングのような演繹論理手法など、「学習」することができる推論エンジン、推論エンジン、自動推論など、独自の方法で世界について「学習」するものがありますが、通常「機械学習」と呼ばれているものとは別のものです。

しかし、それを念頭に置いても、そこに本当に境界線があるかどうかを正しく尋ねることができます。実際、将来のAIシステムでは、「機械学習」、「GOFAI」、「その他」というラベルが付けられているかどうかに関係なく、さまざまな手法を組み合わせたハイブリッドアプローチを使用する可能性があると考える理由があるようです。