الذكاء الاصطناعي الهجين يشير مصطلح الذكاء الاصطناعي الهجين إلى دمج نماذج متعددة من الذكاء الاصطناعي ضمن نظام واحد، بهدف الاستفادة من نقاط قوة كل نموذج مع تقليل قيوده الفردية. وعادةً ما يجمع هذا النظام بين الاستدلال الرمزي القائم على القواعد وتمثيل المعرفة، مع نماذج التعلم الآلي والتعلم العميق القائمة على البيانات والمستندة إلى الشبكات العصبية الاصطناعية. وقد ظهر هذا النهج استجابةً لأوجه القصور الملحوظة عند الاعتماد كليًا على الأساليب الرمزية أو شبه الرمزية، حيث توفر الأنظمة الرمزية قابلية عالية للتفسير، واتساقًا منطقيًا، ومسارات قرار قابلة للتتبع، ولكنها تعاني من مشاكل في قابلية التوسع والتعامل مع البيانات الضخمة غير المهيكلة. في حين تتفوق نماذج التعلم العميق في تحديد الأنماط غير الخطية المعقدة في الصور والنصوص والإشارات الطبية الحيوية، إلا أنها غالبًا ما تعمل كصناديق سوداء مبهمة ذات قابلية محدودة للتفسير والتحكم. لذلك، تهدف الأنظمة الهجينة إلى تحقيق التوازن بين الأداء التنبؤي والشفافية والاستدلال المهيكل، وتُستخدم على نطاق واسع في مجالات مثل التشخيص الطبي الدقيق، وتحليل المعلوماتية الحيوية، وأنظمة الخبراء الصناعية، والروبوتات التكيفية، وأطر الأمن السيبراني، وأنظمة دعم القرار الاستراتيجي، مما يعزز الموثوقية من خلال دمج... تعتمد هذه الأنظمة على الاستدلال المنطقي والتعلم الإحصائي وآليات التكيف المستمر، وقد تتبع بنيتها تصميمات تسلسلية متعددة الطبقات حيث يقوم نموذج واحد بتحسين أو تقييد مخرجات نموذج آخر، أو أطر عمل معيارية متوازية حيث تتعاون مكونات متعددة قبل تجميع القرار النهائي، مما يجعلها ذات قيمة خاصة في البيئات عالية المخاطر التي تتطلب الدقة والامتثال التنظيمي مثل الرعاية الصحية والتمويل والتحليلات القانونية، علاوة على ذلك، يدعم الذكاء الاصطناعي الهجين التعلم المستمر مع الحفاظ على قواعد المعرفة المنظمة.