stringtranslate.com

Цикл

Cyc (произносится / ˈ s aɪ k / SYKE ) — это долгосрочный проект искусственного интеллекта , целью которого является сбор комплексной онтологии и базы знаний , охватывающей основные концепции и правила о том, как устроен мир. Надеясь охватить знания, основанные на здравом смысле , Cyc фокусируется на неявных знаниях , которые другие платформы искусственного интеллекта могут воспринимать как нечто само собой разумеющееся. Это контрастирует с фактами, которые можно найти где-то в Интернете или получить через поисковую систему или Википедию. Cyc позволяет специалистам по семантическому рассуждению рассуждать, как у человека, и быть менее «хрупкими» при столкновении с новыми ситуациями.

Дуглас Ленат начал проект в июле 1984 года в MCC , где он был главным научным сотрудником в 1984–1994 годах, а затем, с января 1995 года, находился под активной разработкой компании Cycorp , где был генеральным директором .

Обзор

Потребность в таком масштабном символическом проекте искусственного интеллекта возникла в начале 1980-х годов. Ранние исследователи ИИ за предыдущие 25 лет имели богатый опыт работы с программами ИИ, которые давали обнадеживающие результаты на ранней стадии, но затем не могли «масштабироваться» — выходить за рамки «обучающего набора» для решения более широкого круга случаев. Дуглас Ленат и Алан Кей обнародовали эту необходимость, [1] [2] [3] и организовали встречу в Стэнфорде в 1983 году для решения этой проблемы. Предварительные расчеты Лената, Кея и их коллег (включая Марвина Мински , Аллена Ньюэлла , Эдварда Фейгенбаума и Джона Маккарти ) показали, что эти усилия потребуют от 1000 до 3000 человеко-лет усилий. События, произошедшие в течение года после этой встречи, позволили начать работу такого масштаба.

Проект начался в июле 1984 года как флагманский проект Корпорации микроэлектроники и компьютерных технологий (MCC) со штатом в 400 человек, исследовательского консорциума, основанного двумя дюжинами крупных американских корпораций, «чтобы противостоять зловещим на тот момент усилиям Японии в области искусственного интеллекта, столь так называемый проект « пятого поколения ». [4] Правительство США отреагировало на угрозу «пятого поколения», приняв Закон о национальных совместных исследованиях 1984 года, который впервые позволил американским компаниям «вступать в сговор» при проведении долгосрочных высокорискованных и высокооплачиваемых исследований, а также MCC и Sematech. решил воспользоваться этой десятилетней возможностью. Первым президентом и генеральным директором MCC был Бобби Рэй Инман , бывший директор АНБ и заместитель директора ЦРУ.

Целью проекта Cyc было систематизировать в машинной форме миллионы знаний, составляющих человеческий здравый смысл. [5] Попутно это повлекло за собой (1) разработку адекватно выразительного языка представления CycL , [6] (2) разработку онтологии, охватывающей все человеческие концепции до некоторого подходящего уровня детализации, [7] (3) разработку базу знаний на этой онтологической структуре, [7] включающую все человеческие знания об этих концепциях вплоть до некоторого соответствующего уровня детализации и (4) разработку механизма вывода в геометрической прогрессии, чем те, которые использовались в традиционных на тот момент экспертных системах, [8] [ 9], чтобы иметь возможность делать те же типы и глубины выводов, на которые способны люди, учитывая их знания о мире.

Немного подробнее:

CycL имеет общедоступную спецификацию, и десятки модулей HL были описаны в учебнике Лената и Гухи [8] , но фактический код механизма вывода Cyc и полный список из более чем 1000 модулей HL являются собственностью Cycorp. [3]

Название «Cyc» (от слова «энциклопедия», произносится [saɪk] , как « syke ») является зарегистрированным товарным знаком, принадлежащим Cycorp. Доступ к Cyc осуществляется через платные лицензии, но добросовестным исследовательским группам в области ИИ предоставляются бесплатные лицензии только на исследования (см. ResearchCyc ); По состоянию на 2017 год такими лицензиями обладают более 600 таких групп по всему миру.

Типичными фрагментами знаний, представленными в базе знаний Cyc, являются «Каждое дерево — это растение» и «Растения рано или поздно умирают». Когда его спрашивают, умирают ли деревья, машина вывода может сделать очевидный вывод и правильно ответить на вопрос.

Большая часть знаний Сайка, за исключением математики, верна только по умолчанию. Например, Cyc знает, что по умолчанию родители любят своих детей, люди улыбаются, когда счастливы, первый шаг ребенка — это большое достижение, люди счастливы, когда у любимого человека есть большое достижение, и только у взрослых есть дети. Когда его спрашивают, есть ли на картинке с подписью «Кто-то наблюдает, как его дочь делает первый шаг» улыбающийся взрослый человек, Сайк может логически сделать вывод, что ответ — «Да» , и «показать его работу», представив пошаговый логический аргумент, используя эти пять знаний из своей базы знаний. Они сформулированы на языке CycL , который основан на исчислении предикатов и имеет синтаксис , аналогичный синтаксису языка программирования Lisp .

В 2008 году ресурсы Cyc были сопоставлены со многими статьями Википедии . [13] Cyc в настоящее время подключен к Викиданным . В будущих планах Cyc может быть подключен как к DBpedia , так и к Freebase .

Большая часть текущей работы Cyc по-прежнему связана с инженерией знаний , представлением фактов о мире вручную и реализацией эффективных механизмов вывода на основе этих знаний. Однако работа Cycorp все чаще предполагает предоставление системе Cyc возможности общаться с конечными пользователями на естественном языке , а также оказывать помощь в текущем процессе формирования знаний посредством машинного обучения и понимания естественного языка . Еще одним крупным достижением Cycorp является создание набора инструментов онтологического проектирования на базе Cyc , позволяющего снизить порог входа для отдельных лиц, которые могут вносить свой вклад, редактировать, просматривать и запрашивать Cyc.

Как и многие компании, Cycorp планирует использовать систему обработки естественного языка Cyc для анализа всего Интернета с целью извлечения структурированных данных; в отличие от всех остальных, он способен призвать саму систему Cyc действовать как индуктивная предвзятость и как судья двусмысленности , метафоры и многоточия . Систематических контрольных исследований производительности Cyc мало, если они вообще вообще есть.

База знаний

Имена понятий в Cyc являются терминами или константами CycL . [6] Константы начинаются с необязательного параметра #$и чувствительны к регистру. Существуют константы для:

Двумя важными двоичными предикатами являются #$isaи #$genls. Первый описывает, что один элемент является экземпляром некоторой коллекции, второй — что одна коллекция является подколлекцией другой. Факты о понятиях утверждаются с помощью определенных предложений CycL . Предикаты пишутся перед аргументами в круглых скобках:

(#$isa #$БиллКлинтон #$Президент Соединенных Штатов)

«Билл Клинтон принадлежит к коллекции президентов США».

(#$genls #$Tree-ThePlant #$Plant)

«Все деревья — растения».

(#$capitalCity #$Франция #$Париж)

"Париж - столица Франции."

Предложения также могут содержать переменные и строки, начинающиеся с ?. Эти предложения называются «правилами». Одно важное правило, установленное в отношении #$isaпредиката, гласит:

(#$ подразумевает (#$и (#$isa ?OBJ ?SUBSET) (#$genls ?SUBSET ?SUPERSET)) (#$isa ?OBJ ?SUPERSET))

«Если OBJявляется экземпляром коллекции SUBSETи SUBSETявляется подколлекцией SUPERSET, то OBJэто экземпляр коллекции SUPERSET». Другой типичный пример:

(#$relationAllExists #$biologicalMother #$ChordataPhylum #$FemaleAnimal)

это означает, что для каждого экземпляра коллекции #$ChordataPhylum(т.е. для каждого хордового ) существует самка животного (экземпляр #$FemaleAnimal), которая является его матерью (описываемой предикатом #$biologicalMother). [8]

База знаний разделена на микротеории (МТ), коллекции концепций и фактов, обычно относящиеся к одной конкретной области знаний. В отличие от базы знаний в целом, каждая микротеория должна быть свободна от монотонных противоречий. Каждая микротеория является первоклассным объектом онтологии Cyc; у него есть имя, которое является обычной константой; Константы микротеории Mtпо соглашению содержат строку . Примером может служить #$MathMtмикротеория, содержащая математические знания. Микротеории могут наследовать друг друга и организованы в иерархию: одной из специализаций #$MathMtявляется #$GeometryGMtмикротеория геометрии.

Механизм логического вывода

Механизм вывода — это компьютерная программа, которая пытается получить ответы из базы знаний. Механизм вывода Cyc выполняет общий логический вывод (включая modus ponens , modus tollens , универсальную количественную оценку и экзистенциальную количественную оценку ). [14] Он также выполняет индуктивные рассуждения , статистическое машинное обучение и символическое машинное обучение, а также абдуктивные рассуждения (но, конечно, экономно и используя существующую базу знаний в качестве фильтра и руководства).

Релизы

OpenCyc

Первая версия OpenCyc была выпущена весной 2002 года и содержала всего 6000 концепций и 60 000 фактов. База знаний выпущена под лицензией Apache . Cycorp заявила о своем намерении выпустить OpenCyc под параллельными неограниченными лицензиями для удовлетворения потребностей своих пользователей. Интерпретатор CycL и SubL (программа, которая позволяет пользователям просматривать и редактировать базу данных , а также делать выводы) был выпущен бесплатно, но только в виде двоичного файла, без исходного кода. Он был доступен для Linux и Microsoft Windows . Проект Texai с открытым исходным кодом [15] выпустил RDF -совместимый контент, извлеченный из OpenCyc. [16] Версия OpenCyc, 4.0, была выпущена в июне 2012 года. OpenCyc 4.0 включала большую часть онтологии Cyc того времени, содержащую сотни тысяч терминов, а также миллионы утверждений, связывающих термины друг с другом; однако в основном это таксономические утверждения, а не сложные правила, доступные в Cyc. База знаний OpenCyc 4.0 содержала 239 000 концепций и 2 093 000 фактов.

Основная цель выпуска OpenCyc заключалась в том, чтобы помочь исследователям ИИ понять, чего не хватает в том, что они теперь называют онтологиями и графами знаний . Полезно и важно иметь правильно таксономизированные понятия, такие как человек, ночь, сон, лежание, бодрствование, счастье и т. д., но чего не хватает в контенте OpenCyc об этих терминах, но присутствует в контенте Cyc KB, так это различных эмпирические правила, которые большинство из нас разделяют в отношении этих терминов: что (по умолчанию в ModernWesternHumanCultureMt) каждый человек спит ночью, спит лежа, его можно разбудить, он не рад, что его разбудили, и так далее. Этот момент не требует постоянного обновления версий OpenCyc, поэтому с 2017 года OpenCyc больше не доступен.

ResearchCyc

В июле 2006 года Cycorp бесплатно выпустила исполняемый файл ResearchCyc 1.0, версии Cyc, предназначенной для исследовательского сообщества. (ResearchCyc находился на стадии бета-разработки в течение всего 2004 г.; бета-версия была выпущена в феврале 2005 г.) Помимо таксономической информации, содержащейся в OpenCyc, ResearchCyc включает значительно больше семантических знаний (т. е. дополнительных фактов и практических правил), включающих концепции в его базе знаний; он также включает в себя большой словарь, инструменты синтаксического анализа и генерации английского языка , а также интерфейсы на основе Java для редактирования и запроса знаний. Кроме того, он содержит систему интеграции данных на основе онтологий . По состоянию на 2017 год регулярные выпуски ResearchCyc продолжали появляться: 600 исследовательских групп по всему миру бесплатно использовали лицензии для некоммерческих исследовательских целей. По состоянию на декабрь 2019 года ResearchCyc больше не поддерживается. Cycorp планирует улучшить и пересмотреть инструменты для внешних разработчиков в ближайшие годы.

Приложения

Было зарегистрировано более ста успешных применений Cyc; [17] перечислены здесь несколько непохожих друг на друга примеров:

Менеджер по тезаурусу фармацевтических терминов/интегратор

Уже более десяти лет Glaxo использует Cyc для полуавтоматической интеграции всех больших (сотни тысяч терминов) тезаурусов терминов фармацевтической промышленности, которые отражают различное использование в разных компаниях, странах, годах и подотраслях. [18] Эта задача интеграции онтологий требует знаний предметной области, поверхностных семантических знаний, а также сколь угодно глубоких знаний и рассуждений, основанных на здравом смысле. Фармацевтический словарь варьируется в зависимости от страны, (под)отрасли, компании, отдела и десятилетий. Например, что такое гель-пак ? Каково «уличное название» ранитидина гидрохлорида ? Каждый из этих n контролируемых словарей представляет собой онтологию, содержащую примерно 300 тысяч терминов. Исследователям Glaxo необходимо создать запрос в своем текущем словаре , перевести его в нейтральное «истинное значение», а затем преобразовать его в противоположном направлении, чтобы найти потенциальные совпадения с документами, каждый из которых был написан в соответствии с определенным известным словарем. . Для этого вручную был задействован большой штат сотрудников. Cyc используется как универсальный интерлингва, способный представлять объединение «истинных значений» всех терминов и способный представлять 300 тысяч преобразований между каждым из этих контролируемых словарей и Cyc, тем самым преобразуя задачу n² в линейную без введения обычная этакая «телефонная игра» с затуханием смысла. Более того, Cyc создает каждое из этих 300 тысяч сопоставлений для каждого тезауруса в значительной степени автоматически.

База знаний о терроризме

Комплексная база знаний о терроризме представляла собой разрабатываемое приложение Cyc, которое пыталось в конечном итоге содержать все соответствующие знания о «террористических» группах, их членах, лидерах, идеологии, основателях, спонсорах, связях, объектах, местоположении, финансах, возможностях, намерениях, поведении. , тактика и полные описания конкретных террористических событий. Знания хранятся в виде утверждений математической логики, пригодных для компьютерного понимания и рассуждений. [19] [20]

Фонд клиники Кливленда

Клиника Кливленда использовала Cyc для разработки интерфейса запроса биомедицинской информации на естественном языке , охватывающего десятилетия информации о кардиоторакальных операциях. [21] Запрос анализируется в набор фрагментов CycL (логика высшего порядка) с открытыми переменными (например, «этот вопрос говорит о человеке, у которого развилась инфекция эндокардита», «этот вопрос говорит о подмножестве Кливлендских Пациенты клиники, оперированные там в 2009 году» и др.); затем применяются различные ограничения (знания в области медицины, здравый смысл, прагматика дискурса, синтаксис), чтобы увидеть, как эти фрагменты могут объединиться в один семантически значимый формальный запрос; примечательно, что в большинстве случаев существует ровно один и только один такой способ включения и интеграции этих фрагментов. [22] Интеграция фрагментов включает в себя (i) принятие решения о том, какие открытые переменные и в каких фрагментах фактически представляют одну и ту же переменную, и (ii) для всех окончательных переменных решить, какой порядок и объем количественной оценки должна иметь эта переменная, и какой тип (универсальный) или экзистенциальный). Этот логический запрос (CycL) затем преобразуется в запрос SPARQL , который передается в CCF SemanticDB, которая является озером данных .

МатКрафт

Приложение One Cyc призвано помочь ученикам 6-го класса заниматься математикой, помогая им гораздо глубже понять этот предмет. [23] Оно основано на опыте, когда мы часто думали, что понимаем что-то, но по-настоящему поняли это только после того, как нам пришлось объяснять или учить этому кого-то другого. В отличие от почти всех других образовательных программ, где компьютер играет роль учителя, это приложение Cyc, называемое MathCraft, [24] позволяет Cyc играть роль сокурсника, который всегда немного более сбит с толку, чем вы, пользователь. о предмете. Роль пользователя состоит в том, чтобы наблюдать за аватаром Cyc и давать ему советы, исправлять его ошибки, наставлять его, заставлять его видеть, что он делает неправильно и т. д. Поскольку пользователь дает хороший совет, Cyc позволяет аватару совершать меньше ошибок такого типа. , следовательно, с точки зрения пользователя кажется, что пользователь только что успешно научил его чему-то. Это вариант обучения через обучение .

Критика

Проект Cyc был описан как «одно из самых противоречивых проектов в истории искусственного интеллекта». [25] Кэтрин Хаваси , генеральный директор Luminoso, говорит, что Cyc является проектом-предшественником IBM Watson . [26] Ученый в области машинного обучения Педро Домингос называет проект «катастрофическим провалом» по нескольким причинам, включая бесконечное количество данных, необходимых для получения каких-либо жизнеспособных результатов, и неспособность Cyc развиваться самостоятельно. [27]

Робин Хэнсон , профессор экономики Университета Джорджа Мейсона, дает более взвешенный анализ:

Конечно, проект CYC открыт для критики по поводу многих его конкретных решений. Люди жаловались на его логические и языковые представления, на выбор прототипов случаев для построения (например, статьи в энциклопедиях), на то, что он сосредоточен на ответах, а не на действиях, на то, как часто он перестраивает, а не поддерживает устаревшие системы, и о конфиденциальности и публикации всего. Но любой крупный проект, подобный этому, может вызвать такие споры, и не очевидно, что какой-либо из его решений был серьезно ошибочным. Им нужно было с чего-то начинать, и, по моему мнению, теперь они собрали базу знаний поистине впечатляющего размера, масштаба и интеграции. Другие архитектуры вполне могут работать лучше, но если знание лотов настолько важно, как думает Ленат, я ожидаю серьезных попыток ИИ импортировать знания CYC, переводя их в новое представление. Ни один другой источник не может сравниться с CYC по размеру, объему и интеграции. [28]

Аналогичное мнение выразил Марвин Мински : «К сожалению, стратегии, наиболее популярные среди исследователей ИИ в 1980-х годах, зашли в тупик», — сказал Мински. Так называемые « экспертные системы », имитирующие человеческий опыт в четко определенных предметных областях, таких как право и медицина, могут сопоставлять запросы пользователей с соответствующими диагнозами, статьями и рефератами, но они не могут изучить концепции, которые большинство детей знают к тому времени, когда они начинают учиться. 3 года. «Для каждого типа проблем, — сказал Мински, — создание экспертных систем приходилось начинать заново, потому что они не накапливали знания здравого смысла». По словам Мински, только один исследователь взял на себя колоссальную задачу по созданию комплексной системы рассуждений, основанной на здравом смысле. Дуглас Ленат в рамках своего проекта Cyc руководил построчным вводом более 1 миллиона правил в базу знаний здравого смысла. [29]

Гэри Маркус , профессор психологии и нейронауки в Нью-Йоркском университете и соучредитель компании Geometric Intelligence, занимающейся искусственным интеллектом, говорит, что «это представляет собой подход, который сильно отличается от всех вещей глубокого обучения, которые были в новостях». [30] Это согласуется с позицией Дуга Лената о том, что «иногда видимости интеллекта недостаточно». [31]

Стивен Вольфрам пишет:

На заре развития искусственного интеллекта было много дискуссий о «представлении знаний» с подходами, основанными на грамматике естественного языка, структуре логики предикатов или формализме баз данных. Было предпринято очень мало крупномасштабных проектов (ярким контрпримером является Cyc Дуга Лената). [32]

Маркус пишет:

Эта область могла бы выиграть, если бы CYC систематически описывалась и оценивалась. Если CYC решил значительную часть здравого смысла, то очень важно знать это как полезный инструмент и как отправную точку для дальнейших исследований. Если ДЮК столкнулся с трудностями, было бы полезно извлечь уроки из допущенных ошибок. Если CYC совершенно бесполезен, то исследователи могут, по крайней мере, перестать беспокоиться о том, изобретают ли они велосипед заново. [33]

Каждые несколько лет с момента начала публикации (1993 г.) в журнале Wired Magazine появляется новая статья о Cyc, [34] [29] [35] как положительная, так и отрицательная (включая один выпуск [36] , в котором содержится по одному каждому из них).

Известные сотрудники

Это список некоторых известных людей, которые работают или работали над Cyc, когда это был проект в MCC (где Cyc был впервые запущен) или Cycorp.

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ Ленат, Дуглас Б.; Браун, Джон Сили (1 августа 1984 г.). «Почему am и eurisko работают». Искусственный интеллект . 23 (3): 269–294. CiteSeerX  10.1.1.565.8830 . дои : 10.1016/0004-3702(84)90016-X.
  2. ^ Ленат, Дуглас Б.; Борнинг, Алан; Макдональд, Дэвид; Тейлор, Крейг; Вейер, Стивен (1983). «Кносфера: построение экспертных систем с энциклопедическими знаниями». Материалы восьмой международной совместной конференции по искусственному интеллекту. Том 1 . IJCAI'83: 167–169.
  3. ^ аб Ленат, Дуглас . «Наследие Хэла: Компьютер 2001 года как мечта и реальность. С 2001 по 2001 год: здравый смысл и разум HAL» (PDF) . Cycorp, Inc. Архивировано (PDF) из оригинала 9 декабря 2019 г. Проверено 26 сентября 2006 г.
  4. ^ Вуд, Ламонт (2002). «Мир в коробке». Научный американец . 286 (1): 18–19. Бибкод : 2002SciAm.286a..18W. doi : 10.1038/scientificamerican0102-18.
  5. ^ Ленат, Дуг; Пракаш, Маянк; Шеперд, Мэри (январь 1986 г.). «CYC: Использование знаний здравого смысла для преодоления хрупкости и узких мест в приобретении знаний [sic]». Журнал ИИ . 6 (4): 65–85. ISSN  0738-4602.
  6. ^ abcd Ленат, Дуглас Б.; Гуха, Р.В. (июнь 1991 г.). «Эволюция CycL, языка представления Cyc». СИГАРТ Бык . 2 (3): 84–87. дои : 10.1145/122296.122308. ISSN  0163-5719. S2CID  10306053.
  7. ^ аб Ленат, Дуглас Б.; Гуха, Р.В.; Питтман, Карен; Пратт, Декстер; Шеперд, Мэри (август 1990 г.). «Cyc: К программам со здравым смыслом». Коммун. АКМ . 33 (8): 30–49. дои : 10.1145/79173.79176. ISSN  0001-0782. S2CID  7296269.
  8. ^ abcde Ленат, Дуглас Б.; Гуха, Р.В. (1989). Создание больших систем, основанных на знаниях; Представление и вывод в проекте Cyc (1-е изд.). Бостон, Массачусетс, США: ISBN Addison-Wesley Longman Publishing Co., Inc. 978-0201517521.
  9. ^ Элкан, Чарльз; Грейнер, Рассел (1 мая 1993 г.). «Создание больших систем, основанных на знаниях: представление и вывод в циклическом проекте: Д.Б. Ленат и Р.В. Гуха». Искусственный интеллект . 61 (1): 41–52. дои : 10.1016/0004-3702(93)90092-П.
  10. ^ «Язык языка представления» . www.aaai.org . Проверено 27 ноября 2017 г.
  11. ^ Рассел, Грейнер (октябрь 1980 г.). RLL-1: Язык представления (отчет). Архивировано из оригинала 8 февраля 2015 года.
  12. ^ «Расписание - Представление знаний и рассуждение: интеграция символического и нейронного подходов». сайты.google.com . Проверено 28 ноября 2017 г.
  13. ^ «Интеграция Cyc и Википедии: фольсономия соответствует строго определенному здравому смыслу» (PDF) . Проверено 10 мая 2013 г.
  14. ^ "Машина вывода cyc" . Архивировано из оригинала 09.12.2019 . Проверено 4 июня 2015 г.
  15. ^ «Проект Texai с открытым исходным кодом» .
  16. ^ «Файлы проекта Texai SourceForge» .
  17. ^ "Продукты Cycorp" . www.cyc.com . Проверено 29 ноября 2017 г.
  18. ^ ХИЛЦИК, МАЙКЛ А. (21 июня 2001 г.). «Рождение думающей машины». Лос-Анджелес Таймс . ISSN  0458-3035 . Проверено 29 ноября 2017 г.
  19. ^ Крис Дитон; Блейк Шепард; Чарльз Кляйн; Корринн Майанс; Бретт Саммерс; Антуан Брюссо; Майкл Уитброк; Дуг Ленат (2005). «Комплексная база знаний о терроризме в Cyc». Материалы Международной конференции по анализу разведывательной информации 2005 года . CiteSeerX 10.1.1.70.9247 . 
  20. ^ Дуглас Б. Ленат; Крис Дитон (апрель 2008 г.). БАЗА ЗНАНИЙ О ТЕРРОРИЗМЕ (ТКБ) Итоговый технический отчет (Технический отчет). Римский исследовательский центр, Рим, Нью-Йорк : Информационное управление исследовательской лаборатории ВВС . AFRL-RI-RS-TR-2008-125.
  21. ^ «Тематическое исследование: хранилище семантического веб-контента для клинических исследований» . www.w3.org . Проверено 28 февраля 2018 г.
  22. ^ Ленат, Дуглас; Уитброк, Майкл; Бакстер, Дэвид; Блэкстоун, Юджин; Дитон, Крис; Шнайдер, Дэйв; Скотт, Джерри; Шепард, Блейк (28 июля 2010 г.). «Использование Cyc для ответа на специальные запросы клинических исследователей». Журнал ИИ . 31 (3): 13. дои : 10.1609/aimag.v31i3.2299 . ISSN  0738-4602.
  23. ^ Ленат, Дуглас Б.; Дурлах, Паула Дж. (1 сентября 2014 г.). «Укрепление математических знаний путем погружения учащихся в смоделированный опыт обучения через преподавание». Международный журнал искусственного интеллекта в образовании . 24 (3): 216–250. дои : 10.1007/s40593-014-0016-x . ISSN  1560-4292.
  24. ^ "Mathcraft от Cycorp". www.mathcraft.ai . Проверено 29 ноября 2017 г.
  25. ^ Бертино, Пьеро и Зарриа 2001, с. 275
  26. ↑ Хаваси, Кэтрин (9 августа 2014 г.). «Кто рассуждает здравым смыслом и почему это важно». ТехКранч . Проверено 29 ноября 2017 г.
  27. ^ Домингос, Педро (2015). Главный алгоритм: как поиски совершенной обучающейся машины изменят наш мир . Основные книги. ISBN 978-0465065707.
  28. ↑ Робин Хэнсон (1 декабря 2008 г.). «Преодоление предвзятости: я люблю CYC». www.overcomingbias.com . Проверено 29 ноября 2017 г.
  29. ^ Аб Баард, Марк (13 мая 2003 г.). «Основатель искусственного интеллекта критикует современные исследования». ПРОВОДНОЙ . Проверено 29 ноября 2017 г.
  30. ↑ Найт, Уилл (14 марта 2016 г.). «ИИ, который потратил 30 лет на изучение здравого смысла, готов к работе». Обзор технологий Массачусетского технологического института . Проверено 29 ноября 2017 г.
  31. ↑ Дуг Ленат (15 мая 2017 г.). «Иногда видимости интеллекта недостаточно | CogWorld». CognitiveWorld.com . Проверено 29 ноября 2017 г.
  32. ^ «Вычислительный закон, символический дискурс и конституция ИИ — блог Стивена Вольфрама». blog.stephenwolfram.com . 12 октября 2016 г. Проверено 29 ноября 2017 г.
  33. ^ Дэвис, Эрнест; Маркус, Гэри (2015). «Здравые рассуждения и здравые знания в области искусственного интеллекта». Коммуникации АКМ . 58 (9): 92–103. дои : 10.1145/2701413. S2CID  13583137.
  34. ↑ Голдсмит, Джеффри (1 апреля 1994 г.). «ЦИК-О». ПРОВОДНОЙ . Проверено 29 ноября 2017 г.
  35. ↑ Кейд Мец (25 марта 2016 г.). «Одинокий крестовый поход одного гения за то, чтобы научить компьютер здравому смыслу». ПРОВОДНОЙ . Проверено 29 ноября 2017 г.
  36. ↑ Wired Staff (1 ноября 1998 г.). «Проводной 25». ПРОВОДНОЙ . Проверено 29 ноября 2017 г.

дальнейшее чтение

Внешние ссылки