المعرفة السليمة (الذكاء الاصطناعي)

الموسوعة الحرة

في أبحاث الذكاء الاصطناعي ، تتكون المعرفة السليمة من حقائق حول العالم اليومي، مثل "الليمون حامض"، أو "الأبقار تقول خوار"، والتي من المتوقع أن يعرفها جميع البشر. إنها مشكلة لم يتم حلها حاليًا في الذكاء الاصطناعي العام . كان أول برنامج ذكاء اصطناعي يتناول المعرفة السليمة هو Advice Taker في عام 1959 بواسطة جون مكارثي . [1]

يمكن أن تدعم المعرفة الفطرية السليمة عملية التفكير الفطري السليم ، لمحاولة استنتاجات مثل "قد تخبز كعكة لأنك تريد من الناس أن يأكلوا الكعكة". يمكن ربط عملية معالجة اللغة الطبيعية بقاعدة المعرفة الفطرية السليمة للسماح لقاعدة المعرفة بمحاولة الإجابة على أسئلة حول العالم. [2] تساعد المعرفة الفطرية السليمة أيضًا في حل المشكلات في مواجهة المعلومات غير المكتملة . باستخدام المعتقدات السائدة حول الأشياء اليومية، أو المعرفة الفطرية السليمة ، تضع أنظمة الذكاء الاصطناعي افتراضات فطرية سليمة أو افتراضات افتراضية حول المجهول على غرار الطريقة التي يفعلها الناس. في نظام الذكاء الاصطناعي أو باللغة الإنجليزية، يتم التعبير عن هذا على النحو التالي "عادةً ما يحمل P" أو "عادةً ما يحمل P" أو "عادةً ما يحمل P لذا افترض P". على سبيل المثال، إذا علمنا حقيقة أن "تويتي طائر"، لأننا نعرف الاعتقاد السائد حول الطيور، "عادةً ما تطير الطيور"، دون معرفة أي شيء آخر عن تويتي، فقد نفترض بشكل معقول حقيقة أن "تويتي يمكنه الطيران". مع اكتشاف أو تعلم المزيد من المعرفة حول العالم بمرور الوقت، يمكن لنظام الذكاء الاصطناعي مراجعة افتراضاته حول تويتي باستخدام عملية صيانة الحقيقة . إذا علمنا لاحقًا أن "تويتي هو بطريق"، فإن صيانة الحقيقة تعدل هذا الافتراض لأننا نعلم أيضًا أن "البطاريق لا تطير".

المنطق السليم

يحاكي التفكير السليم القدرة البشرية على استخدام المعرفة السليمة لتكوين افتراضات حول نوع وجوهر المواقف العادية التي يواجهونها كل يوم، وتغيير "عقولهم" في حالة ظهور معلومات جديدة. ويشمل ذلك الوقت والمعلومات المفقودة أو غير الكاملة والسبب والنتيجة. تعد القدرة على شرح السبب والنتيجة جانبًا مهمًا من جوانب الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير . توفر خوارزميات صيانة الحقيقة تلقائيًا مرفق تفسير لأنها تنشئ سجلات مفصلة للافتراضات. بالمقارنة مع البشر، فإن جميع برامج الكمبيوتر الموجودة التي تحاول الذكاء الاصطناعي على المستوى البشري تؤدي أداءً سيئًا للغاية في اختبارات معيارية "للاستدلال السليم" الحديثة مثل تحدي مخطط وينوجراد . [3] تعتبر مشكلة تحقيق الكفاءة على المستوى البشري في مهام "المعرفة السليمة" على الأرجح " ذكاء اصطناعي كامل " (أي أن حلها يتطلب القدرة على توليف ذكاء على المستوى البشري بالكامل)، [4] [5] على الرغم من أن البعض يعارض هذه الفكرة ويعتقدون أن الذكاء الرحيم مطلوب أيضًا للذكاء الاصطناعي على المستوى البشري. [6] تم تطبيق المنطق السليم بنجاح في مجالات أكثر محدودية مثل معالجة اللغة الطبيعية [7] [8] والتشخيص الآلي [9] أو التحليل. [10]

بناء قاعدة المعرفة السليمة

إن تجميع قواعد المعرفة الشاملة لتأكيدات الفطرة السليمة (CSKBs) يمثل تحديًا طويل الأمد في أبحاث الذكاء الاصطناعي. من الجهود المبكرة التي يقودها الخبراء مثل CYC و WordNet ، تم تحقيق تقدم كبير من خلال مشروع OpenMind Commonsense الجماعي ، والذي أدى إلى ConceptNet KB الجماعي. حاولت العديد من الأساليب أتمتة بناء CSKB، وأبرزها، من خلال تعدين النصوص (WebChild وQuasimodo وTransOMCS وAscent)، بالإضافة إلى حصادها مباشرة من نماذج اللغة المدربة مسبقًا (AutoTOMIC). هذه الموارد أكبر بكثير من ConceptNet، على الرغم من أن البناء الآلي يجعلها في الغالب ذات جودة أقل إلى حد ما. تظل التحديات أيضًا على تمثيل المعرفة الفطرية السليمة: تتبع معظم مشاريع CSKB نموذج بيانات ثلاثي، وهو ليس بالضرورة الأنسب لكسر تأكيدات اللغة الطبيعية الأكثر تعقيدًا. الاستثناء الملحوظ هنا هو GenericsKB، الذي لا يطبق أي تطبيع إضافي على الجمل، ولكنه يحتفظ بها بالكامل.

التطبيقات

في عام 2013 تقريبًا، طور باحثو معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا BullySpace، وهو امتداد لقاعدة المعرفة المنطقية ConceptNet ، لالتقاط التعليقات الساخرة على وسائل التواصل الاجتماعي. تضمن BullySpace أكثر من 200 تأكيد دلالي مبني على الصور النمطية، لمساعدة النظام على استنتاج أن التعليقات مثل "ضع شعرًا مستعارًا وأحمر شفاه وكن على طبيعتك" من المرجح أن تكون إهانة إذا كانت موجهة إلى صبي وليس فتاة. [11] [12] [13]

كما تم استخدام ConceptNet بواسطة برامج الدردشة الآلية [14] وأجهزة الكمبيوتر التي تؤلف قصصًا خيالية أصلية. [15] في مختبر لورانس ليفرمور الوطني ، تم استخدام المعرفة السليمة في وكيل برمجي ذكي للكشف عن انتهاكات معاهدة الحظر الشامل للتجارب النووية . [16]

بيانات

على سبيل المثال، اعتبارًا من عام 2012، يتضمن ConceptNet هذه العلاقات المستقلة عن اللغة: [17]

  • IsA (إن " RV " هي "مركبة")
  • مستخدمة ل
  • HasA (" الأرنب " له " ذيل ")
  • قادر على
  • الرغبات
  • CreatedBy ( يمكن إنشاء " الكعكة " عن طريق " الخبز ")
  • جزء من
  • الأسباب
  • يقع بالقرب من
  • في الموقع (في مكان ما يمكن أن يكون " الطاهي " في " مطعم ")
  • مُعرَّف باسم
  • رمز ( X يمثل Y )
  • ReceivesAction (يمكن " أكل " الكعكة)
  • HasPrequired ( لا يمكن لـ X القيام بـ Y إلا إذا قام A بفعل B )
  • MotivatedByGoal (أنت "تخبز" لأنك تريد "الأكل")
  • الأسبابالرغبة ("الخبز" يجعلك ترغب في "اتباع الوصفة ")
  • مصنوع من
  • HasFirstSubevent (أول شيء مطلوب عند القيام بـ X هو أن يقوم الكيان Y بتنفيذ Z )
  • HasSubevent (يحتوي "eat" على الحدث الفرعي "swallow")
  • حدث آخر فرعي

قواعد المعرفة السليمة

انظر أيضا

مراجع

  1. ^ "البرامج ذات الحس السليم". www-formal.stanford.edu . تم الاسترجاع في 2018-04-11 .
  2. ^ ليو، هوجو، وبوش سينغ. "ConceptNet—مجموعة أدوات عملية للتفكير السليم". مجلة تكنولوجيا BT 22.4 (2004): 211-226.
  3. ^ "تحدي مخطط وينوجراد". cs.nyu.edu . تم الاسترجاع في 9 يناير 2018 .
  4. ^ Yampolskiy, Roman V. "10.1.1.232.913.pdf#page=102 تصنيف المشاكل في الذكاء الاصطناعي الكامل، أو الصعب، أو السهل، تصنيف المشاكل في الذكاء الاصطناعي السهل، MAICS 2012."
  5. ^ أندريتش، سي، نوفوسيل، إل، وهرنكاس، بي. (2009). المعرفة الحسية المشتركة. البحث عن المعلومات واسترجاعها، 2009.
  6. ^ ماسون، سيندي (2010-09-27). "الطريق المنطقي إلى الذكاء الاصطناعي على المستوى البشري يؤدي إلى طريق مسدود". ورشة عمل المؤتمر الدولي الرابع لمعهد مهندسي الكهرباء والإلكترونيات لعام 2010 حول الأنظمة ذاتية التكيف والتنظيم الذاتي . المجلد 32. ص 57-95. doi :10.1109/SASOW.2010.63. ISBN 978-1-4244-8684-7. S2CID  13030524.
  7. ^ Chutima, Boonthum-Denecke (2011-12-31). التطورات عبر التخصصات في معالجة اللغة الطبيعية التطبيقية: القضايا والأساليب: القضايا والأساليب. IGI Global. ISBN 978-1-61350-448-2.
  8. ^ ديفيس، إرنست (2014-07-10). تمثيلات المعرفة الحسية المشتركة. مورجان كوفمان. ISBN 978-1-4832-2113-7.
  9. ^ رايتر، رايموند (1987-04-01). "نظرية التشخيص من المبادئ الأولى". الذكاء الاصطناعي . 32 (1): 57-95. CiteSeerX 10.1.1.170.9236 . doi :10.1016/0004-3702(87)90062-2. ISSN  0004-3702. S2CID  15629917. 
  10. ^ Gallimore, RJ; Jennings, NR; Lamba, HS; Mason, CL; Orenstein, BJ (1999). "Cooperating agents for 3-D scientific data interpretation" (PDF) . IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics - Part C: Applications and Reviews . 29 : 110–126. doi :10.1109/5326.740674.
  11. ^ بازيلون، إميلي (مارس 2013). "كيفية وقف المتنمرين". الأطلسي . تم الاسترجاع في 9 يناير 2018 .
  12. ^ ديناكار، كارثيك؛ جونز، بيراجو؛ هافاسي، كاثرين؛ ليبرمان، هنري؛ بيكارد، روزاليند (1 سبتمبر 2012). "التفكير السليم للكشف عن التنمر الإلكتروني والوقاية منه والتخفيف منه". معاملات ACM للأنظمة الذكية التفاعلية . 2 (3): 1-30. CiteSeerX 10.1.1.693.8065 . doi :10.1145/2362394.2362400. S2CID  5560081. 
  13. ^ "أنظمة الذكاء الاصطناعي قد تحارب التنمر الإلكتروني". مجلة نيو ساينتست . 27 يونيو 2012. تم استرجاعه في 9 يناير 2018 .
  14. ^ "أعتقد أنه سيصبح من الطبيعي تمامًا أن يمارس الناس الجنس مع الروبوتات". نيوزويك . 23 أكتوبر 2014. تم الاسترجاع في 9 يناير 2018 .
  15. ^ "رواية روبوت: رواية خيالية من صنع أجهزة كمبيوتر تحكي القصص". مجلة نيو ساينتست . 24 أكتوبر 2014. تم استرجاعه في 9 يناير 2018 .
  16. ^ Mason, CL (1995). "مساعد ذكي للتحقق من معاهدة حظر التجارب النووية". IEEE Expert . 10 (6): 42–49. doi :10.1109/64.483116.
  17. ^ سبير، روبرت، وكاثرين هافاسي. "تمثيل المعرفة العلائقية العامة في ConceptNet 5." LREC. 2012.
تم الاسترجاع من "https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=المعرفة_السليمة_(الذكاء_الاصطناعي)&oldid=1253300012"
Original text
Rate this translation
Your feedback will be used to help improve Google Translate