Conocimiento común en inteligencia artificial.
En la investigación de inteligencia artificial, el conocimiento del sentido común consiste en hechos sobre el mundo cotidiano, como «Los limones son amargos», que se espera que todos los humanos sepan. El primer programa de inteligencia artificial para abordar el conocimiento del sentido común fue Advice Taker en 1959 por John McCarthy.
Actualmente es un problema no resuelto en Inteligencia General Artificial y es un foco del Instituto Paul Allen para Inteligencia Artificial. El conocimiento del sentido común puede apuntalar un proceso de razonamiento de sentido común, para intentar inferencias tales como «Podría hacer un pastel porque quiere que la gente se lo coma». Se puede adjuntar un proceso de procesamiento de lenguaje natural a la base de conocimientos de sentido común para permitir que la base de conocimientos intente responder a preguntas de sentido común sobre el mundo. El conocimiento del sentido común también ayuda a resolver problemas frente a información incompleta. Usando creencias ampliamente sostenidas acerca de los objetos cotidianos, o el conocimiento del sentido común, los sistemas de inteligencia artificial hacen suposiciones de sentido común o suposiciones predeterminadas sobre lo desconocido, de manera similar a como lo hacen las personas. En un sistema de IA o en inglés, esto se expresa como ‘Normalmente se mantiene P’, ‘Generalmente P’ o ‘Típicamente P así que Asuma P’. Por ejemplo, si conocemos el hecho de que ‘tweety es un ave’, porque conocemos la creencia común acerca de las aves, típicamente los pájaros vuelan, sin saber nada más sobre tweety, podemos asumir razonablemente el hecho de que ‘tweety puede volar’. A medida que se va descubriendo o aprendiendo más conocimiento del mundo a lo largo del tiempo, el sistema de AI puede revisar sus suposiciones acerca de tweety utilizando un proceso de mantenimiento de la verdad. Si luego aprendemos que ‘tweety es un pingüino’, entonces el mantenimiento de la verdad revisa esta suposición porque también sabemos que ‘los pingüinos no vuelan’.
Razonamiento de sentido común
El razonamiento de sentido común simula la capacidad humana para hacer presunciones sobre el tipo y la esencia de las situaciones ordinarias que enfrentan todos los días, incluido el tiempo, la información faltante o incompleta y la causa y el efecto. La capacidad de explicar causa y efecto es un aspecto importante de la IA explicable. En comparación con los humanos, todos los programas informáticos existentes que intentan la inteligencia artificial a nivel humano tienen un rendimiento extremadamente bajo en las pruebas de referencia modernas de «razonamiento de sentido común», como el Desafío de esquema de Winograd. El problema de alcanzar la competencia a nivel humano en tareas de «conocimiento del sentido común» se considera probablemente «AI completo» (es decir, resolverlo requeriría la capacidad de sintetizar una inteligencia completamente a nivel humano), aunque algunos se oponen a esta noción y creen La inteligencia compasiva también es necesaria para la IA a nivel humano. El razonamiento de sentido común se ha aplicado con éxito en dominios más limitados, como el diagnóstico o análisis automatizado.
Aplicaciones
Alrededor de 2013, los investigadores del MIT desarrollaron BullySpace, una extensión de la base de conocimientos de sentido común ConceptNet, para detectar comentarios de las redes sociales. BullySpace incluyó más de 200 aseveraciones semánticas basadas en estereotipos, para ayudar al sistema a inferir que comentarios como «Póngase una peluca y lápiz labial y sea quien realmente es» es más probable que sea un insulto si se dirige a un niño que a una niña.
ConceptNet también ha sido utilizado por los chatbots y las computadoras que componen la ficción original. En el Laboratorio Nacional Lawrence Livermore, el conocimiento del sentido común se utilizó en un agente de software inteligente para detectar violaciones de un tratado de prohibición completa de ensayos nucleares.
Datos
Como ejemplo, a partir de 2012 ConceptNet incluye estas 21 relaciones independientes del idioma:
Es un
Usado para
Tiene un
Capaz de
Deseos
CreatedBy («cake» puede ser creado por «hornear»)
Parte de
Causas
Ubicado cerca
AtLocation (En algún lugar, un «cocinero» puede ser un «restaurante»)
Definido como
SymbolOf (X representa Y)
ReceivesAction («pastel» puede ser «comido»)
HasPrerequisite (X no puede hacer Y a menos que A haga B)
MotivatedByGoal (Usted «hornearía» porque quiere «comer»)
CausesDesire («hornear» hace que quieras «seguir la receta»)
Hecho de
HasFirstSubevent (Lo primero que se requiere cuando estás haciendo X es que la entidad Y haga Z)
HasSubevent («comer» tiene subevento «tragar»)
HasLastSubevent
Bases de conocimiento de sentido común
La base de conocimiento de sentido común es una base de conocimiento de sistemas inteligentes contemporáneos o agentes inteligentes. Es una medida clave para resolver el problema del cuello de botella de la inteligencia artificial o la tecnología de ingeniería del conocimiento, que se caracteriza por una gran escala. La base de conocimiento de dominio de los sistemas de inteligencia artificial temprana o ingeniería del conocimiento es otro tipo de base de conocimiento. Es decir, la base de conocimiento de dominio y la base de conocimiento de sentido común son dos tipos básicos de bases de conocimiento que poseen los sistemas informáticos inteligentes. El campo de la informática en general cree que la base de conocimiento de dominio y la base de conocimiento de sentido común son cuellos de botella en inteligencia artificial o tecnología de ingeniería de conocimiento. Desde la atención temprana al conocimiento de dominio de los expertos hasta el conocimiento actual del sentido común, este es un avance en inteligencia artificial o tecnología de ingeniería del conocimiento. Debido a la continua madurez del hardware y software informático, así como de las bases de datos y los almacenes de datos y sus interfaces de interacción humano-computadora, las bases de conocimiento de dominio a gran escala y los sistemas de conocimiento común requeridos para el desarrollo de varios sistemas expertos en el siglo XXI son: necesario. La base de conocimiento de sentido común de la escala tiene condiciones básicas.
Conocimiento del sentido común
En el estudio de la inteligencia artificial, el conocimiento de sentido común son los hechos recopilados y la información que una persona común prevé. El problema del conocimiento de sentido común es un proyecto en curso que pertenece al campo de la expresión del conocimiento (una rama de la inteligencia artificial). Su objetivo es crear una base de conocimiento de sentido común: una base de datos que contiene todo el conocimiento general que la mayoría de las personas tiene. Se expresa de una manera que hace posible utilizar el lenguaje natural en programas de inteligencia artificial o hacer inferencias sobre el mundo ordinario. Dicha base de datos es una ontología del conocimiento, la más común de las cuales es la llamada ontología superior.
Problemas que hay que resolver
El problema del trabajo con múltiples hilos se considera el más difícil, porque la amplitud del conocimiento y el conocimiento detallado de sentido común de la investigación en inteligencia artificial es enorme. Cualquier tarea que requiera conocimiento de sentido común se considera realizada por inteligencia artificial: mucho trabajo por hacer, y lo que uno no tiene, requiere que la máquina muestre su inteligencia como persona. Estas tareas incluyen traducción automática, reconocimiento de objetos, extracción de texto y muchos otros problemas. Para realizar estas tareas a la perfección, la máquina simplemente sabe de qué se habla el texto y el objeto es visible, lo cual es imposible a menos que la máquina esté familiarizada con los mismos conceptos con los que una persona común está familiarizada.
Lista de contenido de sentido común
La información en la base de conocimiento del sentido común puede incluir, entre otros, lo siguiente:
Clase de ontología e individual.
Parte y material del objeto.
Las propiedades del objeto (como color y tamaño)
Función de objeto y uso.
Localización y distribución de objetos.
Acción y localización del evento.
Tiempo de acción y evento.
Prerrequisitos para acciones y eventos.
Acción e impacto del evento (post-condiciones).
Objeto y objeto de acción.
Comportamiento del dispositivo
Añejo de la situación o guión.
Objetivos y necesidades de derechos humanos.
emoción
Planificación y estrategia
Tema de la historia
Contexto
Ejemplo popular
WordNet, un diccionario de base de conocimientos de sentido común.
(Grande) Common Knowledge Base (Cyc), una base de conocimiento de sentido común a gran escala similar a una enciclopedia.
ThoughtTreasure, una base de conocimientos del sentido común en el procesamiento del lenguaje natural.
Web semántica: es una red futura con una base de conocimiento de dominio y una base de conocimiento de sentido común.
Mente Abierta Sentido Común
Ontología del conocimiento formal básico (ontología formal básica)
Ontología formal general
Red Conceptual (ConceptNet)
Matriz de puntos de pensamiento (Mindpixel)
Ontología (informática)
Ontología de conocimiento superior o superior)
Razonamiento de sentido común
Opinión experta
Algunos expertos creen que «el procesamiento del conocimiento común es el problema central de la investigación del conocimiento artificial». Algunos expertos creen que «cómo adquirir efectivamente el conocimiento de los expertos en dominios siempre ha sido un problema en la inteligencia artificial».
Investigacion practica
Por ejemplo, se estudia la estructura de ontología y el mecanismo operacional de una base de conocimiento a gran escala de sentido común para agentes inteligentes.
Bases de datos
Cyc
Open Mind Common Sense (fuente de datos) y ConceptNet (almacén de datos y motor de NLP)
Pensamiento Tesoro
Mindpixel
Conocimiento verdadero
DBpedia
Graphiq