상식(인공지능)

Commonsense knowledge (artificial intelligence)
상식이나 일반지식과 혼동하지 말 것.

인공지능 연구에서 상식적인 지식은 "레몬은 시다"와 같이 모든 인간이 알고 있어야 할 일상 세계에 대한 사실로 구성되어 있다.그것은 현재 인공지능에서 해결되지 않은 문제이다.상식적인 지식을 다루는 최초의 AI 프로그램은 1959년 존 [1]맥카시의 조언 테이커였다.

상식적인 지식은 상식적인 추론 과정을 뒷받침할 수 있으며, "사람들이 케이크를 먹기를 원하기 때문에 케이크를 구울 수도 있다."와 같은 추론을 시도할 수 있다.상식적인 지식 기반에 자연스러운 언어 처리 프로세스를 부가하여 지식 기반이 [2]세계에 대한 질문에 대한 답변을 시도할 수 있도록 할 수 있습니다.상식적인 지식은 또한 불완전한 정보에 직면했을 때 문제를 해결하는데 도움을 준다.AI 시스템은 일상적인 사물이나 상식적인 지식에 대해 널리 가지고 있는 믿음을 사용하여 사람들이 하는 방식과 비슷하게 미지의 것에 대한 상식적인 가정이나 기본 가정을 만든다.AI 시스템 또는 영어에서는 "일반적으로 P holds", "일반적으로 P" 또는 "일반적으로 P so asempt P"로 표현됩니다.예를 들어, 우리가 "Tweety is a bird"라는 사실을 안다면, 우리가 Tweety에 대해 아무것도 모른 채 "일반적으로 새들은 날 수 있다"는 일반적인 믿음을 알기 때문에, 우리는 "Tweety is a bird"라는 사실을 합리적으로 추측할 수 있을 것이다.시간이 지남에 따라 세상에 대한 지식이 더 많이 발견되거나 학습됨에 따라 AI 시스템은 진실 유지 프로세스를 사용하여 트위티에 대한 가정을 수정할 수 있습니다.만약 우리가 나중에 "Tweety is a penguin"이라는 것을 알게 된다면, 진실 유지는 또한 "펭귄은 날지 않는다"는 것을 알기 때문에 이 가정을 수정하게 될 것입니다.

상식적인 추론

주요 기사:상식적인 추론

상식적인 추론은 상식적인 지식을 이용하여 그들이 매일 접하는 일상적인 상황의 유형과 본질에 대해 추측하고 새로운 정보가 밝혀지면 그들의 "마음"을 바꾸는 인간의 능력을 시뮬레이션한다.여기에는 시간, 누락 또는 불완전한 정보, 원인과 결과가 포함됩니다.원인과 결과를 설명하는 능력은 설명 가능한 AI의 중요한 측면이다.진실 유지 알고리즘은 추측에 대한 정교한 기록을 생성하기 때문에 자동으로 설명 기능을 제공합니다.인간에 비해 인간 수준의 AI를 시도하는 모든 기존 컴퓨터 프로그램은 위노그라드 스키마 [3]챌린지와 같은 현대의 "상식 추론" 벤치마크 테스트에서 매우 낮은 성능을 보인다."상식 지식" 작업에서 인간 수준의 역량을 달성하는 문제는 아마도 다음과 같이 간주됩니다.AI complete" (즉, 이를 해결하려면 완전한 인간 수준의 [4][5]지능을 합성할 수 있는 능력이 필요함) 그러나 일부에서는 이 개념에 반대하고 인간 수준의 [6]인공지능에도 동정심 있는 지능이 필요하다고 믿는다.상식 추론은 자연어 처리[7][8], 자동 진단[9] 또는 [10]분석과 같은 보다 제한된 영역에서 성공적으로 적용되어 왔다.

적용들

2013년경 MIT 연구진은 상식적인 지식 기반 ConceptNet의 확장판인 BullySpace를 개발하여 소셜 미디어의 비아냥거리는 코멘트를 포착했습니다.BullySpace는 고정관념에 기초한 200개 이상의 의미적 주장을 포함했는데,[11][12][13] "가발과 립스틱을 바르고 진정한 당신이 되세요"와 같은 논평이 소녀보다 남성을 향해 있다면 모욕이 될 가능성이 높다는 것을 시스템이 추론하는 데 도움을 주기 위해서였다.

ConceptNet은 또한 챗봇과[14] 오리지널 [15]픽션을 구성하는 컴퓨터에서도 사용되어 왔다.Lawrence Livermore National Laboratory에서는 포괄적인 핵실험 금지 [16]조약 위반을 탐지하기 위해 지능형 소프트웨어 에이전트에서 상식적인 지식을 사용했습니다.

데이터.

예를 들어 2012년 현재 ConceptNet에는 다음과 같은 21개의 언어에 의존하지 않는 [17]관계가 포함되어 있습니다.

  • IsA
  • 사용 용도
  • HasA
  • 기능
  • 욕망
  • Created By ('제빵'을 통해 케이크 작성 가능)
  • 부품
  • 원인들
  • 위치 근처
  • AtLocation('쿡'이 '레스토랑'에 있을 수 있는 장소)
  • 정의 완료
  • 기호 Of(X는 Y를 나타냄)
  • Received Action ('케이크'는 '먹음'으로 할 수 있음)
  • HasPrequirement(A가 B를 하지 않는 한 X는 Y를 할 수 없습니다)
  • Motivated ByGoal (먹고 싶기 때문에 굽는다)
  • CausesDesire('제빵'을 하면 레시피를 따르게 된다)
  • 제조원
  • Has First Subevent(X를 실행할 때 가장 먼저 필요한 것은 엔티티 Y가 Z를 실행하는 것입니다)
  • Has Subevent("먹음"에는 하위 이벤트가 있습니다")
  • Has Last Sub 이벤트

상식적인 지식 기반

「 」를 참조해 주세요.

레퍼런스

  1. ^ "PROGRAMS WITH COMMON SENSE". www-formal.stanford.edu. Retrieved 2018-04-11.
  2. ^ 류, 휴고, 푸쉬 싱."ConceptNet - 실용적인 상식 추론 도구 키트." BT 테크놀로지 저널 22.4 (2004) : 211-226.
  3. ^ "The Winograd Schema Challenge". cs.nyu.edu. Retrieved 9 January 2018.
  4. ^ Yampolskiy, Roman V. " 10.1.1.232.913.pdf #page=102 AI-Complete, AI-Hard, 또는 AI-Easy-Classification of Problems in AI." MAICS. 2012.[dead link]
  5. ^ Andrich, C, Novosel, L 및 Hrnkas, B.(2009).상식적인 지식Information Search and Retrieval, 2009.
  6. ^ Mason, Cindy (2010-09-27). "The Logical Road to Human Level AI Leads to a Dead End". Proc. IEEE Conference on Self Adaptive and Self Organizing Systems. 32 (1): 57–95. doi:10.1109/SASOW.2010.63. ISBN 978-1-4244-8684-7. S2CID 13030524.
  7. ^ Chutima, Boonthum-Denecke (2011-12-31). Cross-Disciplinary Advances in Applied Natural Language Processing: Issues and Approaches: Issues and Approaches. IGI Global. ISBN 978-1-61350-448-2.
  8. ^ Davis, Ernest (2014-07-10). Representations of Commonsense Knowledge. Morgan Kaufmann. ISBN 978-1-4832-2113-7.
  9. ^ Reiter, Raymond (1987-04-01). "A theory of diagnosis from first principles". Artificial Intelligence. 32 (1): 57–95. CiteSeerX 10.1.1.170.9236. doi:10.1016/0004-3702(87)90062-2. ISSN 0004-3702.
  10. ^ Gallimore, R.J.; Jennings, N.R.; Lamba, H.S.; Mason, C.L.; Orenstein, B.J. (1999). "Cooperating agents for 3-D scientific data interpretation - IEEE Journals & Magazine" (PDF). IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics - Part C: Applications and Reviews. 29: 110–126. doi:10.1109/5326.740674.
  11. ^ Bazelon, Emily (March 2013). "How to Stop the Bullies". The Atlantic. Retrieved 9 January 2018.
  12. ^ Dinakar, Karthik; Jones, Birago; Havasi, Catherine; Lieberman, Henry; Picard, Rosalind (1 September 2012). "Common Sense Reasoning for Detection, Prevention, and Mitigation of Cyberbullying". ACM Transactions on Interactive Intelligent Systems. 2 (3): 1–30. CiteSeerX 10.1.1.693.8065. doi:10.1145/2362394.2362400. S2CID 5560081.
  13. ^ "AI systems could fight cyberbullying". New Scientist. 27 June 2012. Retrieved 9 January 2018.
  14. ^ "I Believe That It Will Become Perfectly Normal for People to Have Sex With Robots". Newsweek. 23 October 2014. Retrieved 9 January 2018.
  15. ^ "Told by a robot: Fiction by storytelling computers". New Scientist. 24 October 2014. Retrieved 9 January 2018.
  16. ^ Mason, C.L. (1995). "An intelligent assistant for nuclear test ban treaty verification - IEEE Journals & Magazine". IEEE Expert. 10 (6): 42–49. doi:10.1109/64.483116.
  17. ^ 스피어, 로버트, 캐서린 하바시."ConceptNet 5에서 일반 관계 지식을 표현한다." LREC. 2012.
  18. ^ Romero, Julien; Razniewski, Simon (2019). "Commonsense Properties from Query Logs and Question Answering Forums". Proceedings of the 28th ACM International Conference on Information and Knowledge Management - CIKM '19: 1411–1420. arXiv:1905.10989. Bibcode:2019arXiv190510989R. doi:10.1145/3357384.3357955. ISBN 9781450369763. S2CID 166228420.
  19. ^ Tandon, Nicket; De Melo, Gerard (2014). "Webchild: Harvesting and organizing commonsense knowledge from the web" (PDF). Proceedings of the 7th ACM International Conference on Web Search and Data Mining: 523–532. doi:10.1145/2556195.2556245. S2CID 3088903. Retrieved 30 March 2020.
  20. ^ Mishra, Bhavana Dalvi; Tandon, Nicket (2017). "Domain-targeted, high precision knowledge extraction". Transactions of the Association for Computational Linguistics. 5: 233–246. doi:10.1162/tacl_a_00058.