OpenCog

OpenCog — це проєкт, який має на меті побудувати фреймворк штучного інтелекту з відкритим кодом. OpenCog Prime — це архітектура для машинного і віртуального втіленого пізнання, що визначає набір взаємодіючих компонентів, розроблених для того, щоб створити еквівалентний до людини сильний штучний інтелект (СШІ) як новий емерджентний феномен усієї системи. Дизайн OpenCog Prime — це в першу чергу робота Бена Герцеля, тоді як фреймворк OpenCog призначений як загальна структура для широких досліджень СШІ. Дослідження з використанням OpenCog були опубліковані в журналах і представлені на конференціях і семінарах, включаючи щорічну ^[en]. OpenCog випускається на умовах загальної публічної ліцензії GNU Affero.

OpenCog

Тип	вільне та відкрите програмне забезпечення і ^d
Автор	OpenCog Developers
Розробник	OpenCog Foundation
Перший випуск	21 січня, 2008; 16 років тому (2008-01-21)
Версії	5.0.3 (28 червня 2016)^[2]
Платформа	Linux
Мова програмування	, Python і Scheme
Ліцензія	^d^[3]^[4]
Репозиторій	github.com/opencog/atomspace
Вебсайт	opencog.org

OpenCog використовується більш ніж 50 компаніями, включаючи Huawei і Cisco.

Походження

Спочатку OpenCog базувався на вихідному коді пропрієтарного «Novamente Cognition Engine» (NCE), випущеному в 2008 році компанією Novamente LLC. Оригінальний код NCE обговорюється в книзі PLN (див. нижче). Постійна розробка OpenCog підтримується Інститутом досліджень сильного штучного інтелекту (англ. Artificial General Intelligence Research Institute), проєктом Google Summer of Code, ^[en], SingularityNET та іншими.

Компоненти

OpenCog складається з:

• Графової бази даних, AtomSpace [Архівовано 30 квітня 2021 у Wayback Machine.], що містить «атоми» (тобто терми, ^[en], ^[en] та відношення) разом з їхніми «значеннями» (^[en] або інтерпретаціями, які можна розглядати як бази даних ключів і значень для кожного окремого атома). Прикладом значення може бути значення істинності. Атоми є глобально унікальними, незмінними та індексованими (доступними для пошуку), а значення — швидкоплинними та змінюваними.

• Набору попередньо-визначених атомів, що називається Atomese [Архівовано 30 квітня 2021 у Wayback Machine.]. Він використовується для загального представлення знань, наприклад, ^[en] і семантичних мереж, а також для представлення та зберігання правил (у значенні переписування термів), необхідних для маніпулювання такими графами.

• Набору попередньо-визначених атомів, що кодують підсистему типів, включаючи конструктори типів і функціональні типи. Вони використовуються для визначення типів змінних, термів і виразів, а також для визначення структури загальних графів, що містять змінні.

• Набору попередньо-визначених атомів, що кодують як функціональний, так і імперативний стилі програмування. До них відноситься лямбда-абстракція для зв'язування вільних змінних у зв'язані змінні, а також для виконання бета-редукції.

• Колекції попередньо-визначених атомів, що кодують SMT розв'язувач, вбудований до загального механізму графових запитів для виконання зіставлення графів і шаблонів гіперграфів (виявлення ізоморфних підграфів). Це узагальнює ідею мови структурованих запитів (SQL) на область загальних графових запитів. Це розширена форма графової мови запитів.

• Загального ^[en], включаючи прямий і зворотний ланцюжок, що може об'єднувати правила. Правила — це графові запити до підсистеми графових запитів, і тому механізм правил віддалено нагадує планувальник запитів. Він розроблений таким чином, щоб дозволити впроваджувати різні типи механізмів висновування та ^[en], наприклад, баєсове висновування та нечітку логіку, або практичні завдання, такі як розв'язувачі обмежень та планувальники руху.

• Підсистеми розподілу уваги на основі економічної теорії, яка називається ECAN. Ця підсистема використовується для керування комбінаторним вибухом можливостей пошуку, які зустрічаються під час висновку та ланцюжка (англ. chaining).

• Реалізації механізму ймовірнісних ^[en] на основі ^[en] (PLN). Поточна реалізація використовує механізм правил, щоб об'єднати певні правила логічного висновку (наприклад, modus ponens) разом із деякими дуже конкретними математичними формулами, що призначають ймовірність та довірчість кожному виведенню. Цю підсистему можна розглядати як певний вид інструмента інтерактивного доведення теорем, який працює з модифікованою формою баєсового висновування.

• Імовірнісного розробника генетичних програм під назвою Meta-Optimizing Semantic Evolutionary Search, або MOSES. Він використовується для виявлення колекцій коротких програм Atomese, що досягають виконання завдань. Це можна розглядати як певну реалізацію навчання на дереві рішень, що призводить до деякого лісу рішень, або, навіть, його узагальнення.

• Системи введення природної мови, що складається з граматики посилань і частково заснована як на ^[en], так і на ^[en] Діка Хадсона, яка кодує семантичні та синтаксичні відносини на Atomese.

• Системи генерації природної мови.

• Реалізацію ^[en] для обробки емоційних станів, прагнень і спонукань, що має назву OpenPsi.

• Інтерфейсів до роботів ^[en], включаючи моделювання емоцій через OpenPsi. Це також включає проєкт Loving AI, що використовується для демонстрації технік медитації.

Організація та фінансування

У 2008 році науково-дослідний Інститут машинного інтелекту (MIRI), що раніше мав назву Інститут сингулярності (англ. The Singularity Institute for Artificial Intelligence), спонсорував кількох дослідників та інженерів. Великий внесок у розвиток проєкту був зроблений спільнотою open source після участі OpenCog у Google Summer of Code у 2008 та 2009 роках. Наразі MIRI більше не підтримує OpenCog. OpenCog отримав фінансування та підтримку з декількох джерел, серед яких уряд Гонконгу, Гонконгський політехнічний університет, ^[en] та ^[en]. Зараз проєкт OpenCog пов'язаний з SingularityNET і Hanson Robotics.

Використання

Подібно до інших ^[en], основною метою проєкту є створення віртуальних людей, тривимірних персонажів аватарів. Мета — імітувати поведінку, як-от емоції, жести та навчання. Наприклад, модуль емоцій у програмному забезпеченні був запрограмований лише тому, що люди мають емоції. Сильний штучний інтелект може також бути реалізованим, якщо він моделює інтелект людей.

Самоопис проєкту OpenCog надає додаткове можливе використання, що спрямоване на обробку природньої мови та симуляцію собаки.

Див. також

• ^[en]
• Cyc
• Список відкритого програмного забезпечення
• OpenAI

Джерела

• Hart, D; B Goertzel (2008). OpenCog: A Software Framework for Integrative Artificial General Intelligence (PDF). Proceedings of the First AGI Conference. Архів оригіналу (PDF) за 1 грудня 2014. Процитовано 26 грудня 2021. Gbooks [Архівовано 26 грудня 2021 у Wayback Machine.]

• Goertzel, B., Iklé, M., Goertzel, I.F., Heljakka, A. Probabilistic Logic Networks, A Comprehensive Framework for Uncertain Inference [Архівовано 13 травня 2008 у Wayback Machine.], Springer, 2009, VIII, 336 p., Hardcover

Примітки

1. OpenCog Release. 21 січня 2008. Архів оригіналу за 28 січня 2016. Процитовано 21 січня 2008.
2. Release 5.0.3 — 2016.
3. https://github.com/opencog/atomspace/blob/master/LICENSE
4. The opencog Open Source Project on Open Hub: Licenses Page — 2006.
   d:Track:Q124688
5. OpenCog: Open-Source Artificial General Intelligence for Virtual Worlds | CyberTech News. 6 березня 2009. Архів оригіналу за 6 березня 2009. Процитовано 1 жовтня 2016.
6. Rogers, Stewart (7 грудня 2017). SingularityNET talks collaborative AI as its token sale hits 400% oversubscription. venturebeat.com. VentureBeat. Архів оригіналу за 7 грудня 2017. Процитовано 13 березня 2018.
7. Economic Attention Allocation. Архів оригіналу за 13 жовтня 2011. Процитовано 26 грудня 2021.
8. MOSES. Архів оригіналу за 26 серпня 2010. Процитовано 26 грудня 2021.
9. Natural Language Generation. Архів оригіналу за 17 травня 2017. Процитовано 26 грудня 2021.
10. OpenPsi. Архів оригіналу за 16 травня 2014. Процитовано 26 грудня 2021.
11. Archived copy. Архів оригіналу за 19 березня 2018. Процитовано 24 квітня 2015.{{}}: Обслуговування CS1: Сторінки з текстом «archived copy» як значення параметру title () [Архівовано 2018-03-19 у Wayback Machine.]
12. Ben Goertzel (29 жовтня 2010). The Singularity Institute's Scary Idea (and Why I Don't Buy It). The Multiverse According to Ben. Архів оригіналу за 2 листопада 2010. Процитовано 24 червня 2011.
13. Science Funder Jeffrey Epstein Launches Radical Emotional Software. Forbes. 2 жовтня 2013. Архів оригіналу за 2 жовтня 2013. Процитовано 26 грудня 2021.
14. David Burden; Maggi Savin-Baden (24 січня 2019). Virtual Humans: Today and Tomorrow. CRC Press. ISBN . Архів оригіналу за 30 квітня 2021. Процитовано 25 серпня 2020.
15. Ben Goertzel; Cassio Pennachin; Nil Geisweiller (8 липня 2014). Engineering General Intelligence, Part 1: A Path to Advanced AGI via Embodied Learning and Cognitive Synergy. Springer. с. 23–. ISBN . Архів оригіналу за 30 квітня 2021. Процитовано 26 грудня 2021.

Посилання

• Офіційний сайт
• OpenCog Wiki [Архівовано 11 серпня 2015 у Wayback Machine.]
• AGI 2011: OpenCog - GoogleTechTalks на YouTube
• AGI 2011: Architectures Part I - GoogleTechTalks на YouTube
• Artificial General Intelligence: Now Is the Time - 2007 GoogleTechTalks на YouTube
• CogPrime: An Integrative Architecture for Embodied Artificial General Intelligence [Архівовано 26 грудня 2021 у Wayback Machine.]
• OpenCog: An Open Source Software Framework & A Design & Vision for Advanced AGI. Відео на YouTube Given at Monash University Australia, Sept 2011. Adam Ford
• Video introduction to OpenCog by Ben Goertzel Відео на YouTube. Ben speaks on OpenCog in Tai Po, Hong Kong, Dec 2011. Adam Ford
• Ben Goertzel - the future of AGI - Open Cog development in Asia Відео на YouTube Adam Ford