OpenCog - это проект, направленный на создание инфраструктуры искусственного интеллекта с открытым исходным кодом. OpenCog Prime - это архитектура для робота и виртуального воплощенного познания, которая определяет набор взаимодействующих компонентов, разработанных для создания человеческого эквивалента общего искусственного интеллекта (AGI) как возникающее явление всей системы. Дизайн OpenCog Prime - это, прежде всего, работа Бена Гертцеля, а структура OpenCog предназначена в качестве общей структуры для широкомасштабных исследований AGI. Исследования с использованием OpenCog были опубликованы в журналах и представлены на конференциях и семинарах, включая ежегодную Конференцию по общему искусственному интеллекту. OpenCog выпущен в соответствии с условиями Стандартной общественной лицензии GNU Affero.
OpenCog используется более чем 50 компаниями, включая Huawei и Cisco.
Содержание
- 1 Источник
- 2 Компоненты
- 3 Организация и финансирование
- 4 Приложения
- 5 См. Также
- 6 Источники
- 7 Ссылки
- 8 Внешние ссылки
Источник
Первоначально OpenCog был основан на выпуске в 2008 году исходного кода проприетарного "Novamente Cognition Engine" (NCE) компании Novamente LLC. Исходный код NCE обсуждается в книге PLN (см. Ниже). Текущая разработка OpenCog поддерживается Исследовательским институтом общего искусственного интеллекта (AGIRI), проектом Google Summer of Code, Hanson Robotics и другими.
Компоненты
OpenCog состоит из:
- A базы данных графов, получившей название AtomSpace, которая содержит «атомы» (то есть термины, атомарные формулы, предложения и отношения ) вместе с их «значениями» (оценки или интерпретации, которые можно рассматривать как атомные базы данных "ключ-значение" ). Примером значения может быть значение истинности. Атомы глобально уникальны, неизменяемы и индексируются (доступны для поиска); значения мимолетны и изменчивы.
- Набор предопределенных атомов, называемых атомезским, используемых для общего представления знаний, таких как концептуальные графы и семантических сетей, а также для представления и хранения правил (в смысле перезаписи терминов ), необходимых для управления такими графами.
- Набор предварительно определенных атомов, которые кодируют подсистема типов , включая конструкторы типов и типы функций. Они используются для определения типов переменных, терминов и выражений, а также для определения структуры общих графов, содержащих переменные.
- Набор предварительно определенных атомов, которые кодируют как функциональный, так и императивные стили программирования. К ним относятся лямбда-абстракция для привязки свободных переменных к связанных переменных, а также для выполнения бета-редукции.
- Набор предопределенных атомов, которые кодируют решатель теорий по модулю теорий, встроенный как часть универсального механизма запросов графа, для выполнения сопоставления графов и гиперграфов (обнаружение изоморфных подграфов ). Это обобщает идею структурированного языка запросов (SQL ) на область общих графических запросов; это расширенная форма графа язык запросов.
- Общий механизм правил, включая прямую цепочку и обратную цепочку, то есть умеет объединять правила. Правила - это в точности запросы графа подсистемы запросов графа, и поэтому механизм правил отдаленно напоминает планировщик запросов . Он разработан таким образом, чтобы обеспечить возможность реализации различных типов механизмов вывода и систем логического вывода, таких как байесовский вывод или нечеткая логика, или практические задачи, такие как решатели ограничений или планировщики движения.
- Подсистема распределения внимания, основанная на экономической теории, называемая ECAN. Эта подсистема используется для управления комбинаторным взрывом возможностей поиска, которые встречаются во время вывода и связывания.
- Реализация вероятностного механизма рассуждений, основанного на сетях вероятностной логики (PLN). Текущая реализация использует механизм правил для объединения определенных правил логического вывода (например, modus ponens ) вместе с некоторыми очень конкретными математическими формулами, назначающими вероятность и достоверность для каждого вывода.. Эту подсистему можно рассматривать как своего рода помощника по доказательству, который работает с модифицированной формой байесовского вывода.
- Вероятностная генетическая программа эволюции, называемая метаоптимизационным семантическим эволюционным поиском, или МОИСЕЙ. Это используется для обнаружения коллекций коротких Atomese программ, которые выполняют задачи; их можно рассматривать как выполнение своего рода изучения дерева решений, в результате чего получается своего рода лес решений, или, скорее, его обобщение.
- Система ввода на естественном языке, состоящая из из Link Grammar и частично вдохновлены как Meaning-Text Theory, так и Word Grammar Дика Хадсона, в котором семантические и синтаксические отношения кодируются на атомезском языке.
- Система генерации естественного языка.
- Реализация Psi-Theory для обработки эмоциональных состояний, побуждений и побуждений, получившая название OpenPsi.
- Интерфейсы для Hanson Robotics роботы, включая моделирование эмоций через OpenPsi. Это включает в себя проект, используемый для демонстрации техник медитации.
Организация и финансирование
В 2008 году Исследовательский институт машинного интеллекта (MIRI), ранее называвшийся Singularity Institute for Artificial Intelligence (SIAI)), спонсировал несколько исследователей и инженеров. Со времени участия OpenCog в Google Summer of Code в 2008 и 2009 годах сообщество открытого исходного кода внесло большой вклад. В настоящее время MIRI больше не поддерживает OpenCog. OpenCog получил финансирование и поддержку из нескольких источников, включая правительство Гонконга, Гонконгский политехнический университет, Фонд Джеффри Эпштейна VI и Hanson Robotics. Проект OpenCog в настоящее время связан с Hanson Robotics.
Приложения
Подобно другим когнитивным архитектурам, основной целью является создание виртуальных людей, которые представляют собой трехмерные символы аватара. Цель состоит в том, чтобы имитировать такое поведение, как эмоции, жесты и обучение. Например, модуль эмоций в программе был запрограммирован только потому, что у людей есть эмоции. Общий искусственный интеллект может быть реализован, если он имитирует интеллект человека.
Самоописание проекта OpenCog предоставляет дополнительные возможные приложения, которые идут в направлении обработки естественного языка и моделирования собаки.
См. Также
Исходные коды
- Гертцель, Б., Икле, М., Герцель, И.Ф., Хелякка, А. Вероятностные логические сети, всеобъемлющая структура для неопределенного вывода, Springer, 2009, VIII, 336 стр., Твердый переплет ISBN 978-0-387-76871-7
Ссылки
Внешние ссылки