사이클

Cyc
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Cyc Projects Logos.png
시계 방향:Cyc 기술 자료, 추론 엔진, 실행 가능한 출력, 인텔리전트 데이터 선택용 로고
원저작자더글러스 레나트
개발자사이코프 주식회사
초기 릴리즈1984년, 38년(연방)
안정된 릴리스
6.1 / 2017년 11월 27일, 4년 전(2017-11-27)
기입처리스프, CycL, SubL
유형온톨로지지식 기반 및 지식 표현 언어 및 추론 엔진
웹 사이트www.cyc.com

Cyc(/sasa/k/SYKE로 발음)는 세상이 어떻게 돌아가는지에 대한 기본 개념과 규칙을 망라한 포괄적인 온톨로지 및 지식 기반을 조립하는 것을 목표로 하는 장기 인공지능 프로젝트입니다.Cyc는 상식적인 지식을 포착하기 위해 다른 AI 플랫폼이 당연하게 여기는 암묵적인 지식에 초점을 맞추고 있다.이것은 인터넷 어딘가에서 발견하거나 검색엔진이나 위키피디아를 통해 검색할 수 있는 사실과 대조된다.Cyc는 의미론적 추론자들이 인간과 같은 추론을 수행하고 새로운 상황에 직면했을 때 덜 "약간"해질 수 있도록 합니다.

Douglas Lenat는 1984년 7월 MCC에서 프로젝트를 시작하여 1984~1994년 사이언티스트 수석으로 재직했으며 1995년 1월부터 Cycorp 회사에 의해 활발하게 개발되어 왔습니다.Cycorp 회사는 그가 CEO로 재직하고 있습니다.

개요

이런 종류의 거대한 상징적 인공지능 프로젝트의 필요성은 1980년대 초에 생겨났다.초기 AI 연구진은 지난 25년 동안 AI 프로그램에 대한 풍부한 경험을 가지고 있었습니다. AI 프로그램은 고무적인 초기 결과를 만들어 내지만 "스케일업"에는 실패했습니다. 즉, '훈련 세트'를 넘어 더 광범위한 사례를 다루게 됩니다.Douglas Lenat와 Alan Kay는 [1][2][3]이 필요성을 공표했고, 그들은 이 문제를 해결하기 위해 1983년 스탠포드에서 회의를 조직했다.Lenat, Kay 및 그 동료(Marvin Minsky, Allen Newell, Edward Feigenbaum, John McCarthy 포함)가 계산한 결과, 표준적인 학술 프로젝트 모델을 훨씬 뛰어넘는 1,000~3,000명의 노력이 필요했습니다.그러나, 그 회의로부터 1년 이내에 일어난 사건들로 인해, 그러한 규모의 노력이 진행될 수 있었다.

이 프로젝트는 1984년 7월 소위 "5세대"[4] 프로젝트라고 불리는 AI에 대한 당시 일본의 불길한 노력에 대항하기 위해 미국에 본사를 둔 24개의 대기업에 의해 시작된 연구 컨소시엄인 400명 규모의 마이크로일렉트로닉스 & 컴퓨터 테크놀로지 코퍼레이션의 대표 프로젝트로 시작되었다.미국 정부는 제5세대의 위협에 대응하여 1984년 국가협력연구법을 통과시켜 미국 기업들이 처음으로 고위험 고액연구를 "결집"할 수 있도록 했고, MCC와 Sematech는 그 10년의 기회를 이용하기 위해 발족했다.MCC의 초대 사장 겸 CEO는 전 NSA 국장 겸 중앙정보국 부국장인 바비 레이 인먼이었다.

Cyc 프로젝트의 목적은 인간의 [5]상식을 구성하는 수백만 개의 지식을 기계로 사용할 수 있는 형태로 코드화하는 것이었습니다.이 그 길을 따라 적절하게 표현적인 표현 언어 개발(1), CycL,[6] 존재론을 detail,[7]의 적절한 수준 존재론에 대한 framework,[7]그 개념들을 적절한 레플 인간의 지식에 있는 지식 베이스 개발(3)모든 인간의 생각을 아우르는 개발(2)가 부과된다.d의 eletail 및 (4) 기존 전문가 [8][9]시스템에 사용된 것보다 기하급수적으로 빠른 추론 엔진을 개발하여, 인간이 세상에 대한 지식을 바탕으로 할 수 있는 동일한 유형과 결론의 깊이를 추론할 수 있도록 한다.

조금 더 자세히:

  • 그 CycL 표현 언어 RLL[10][11](소위 표현 언어 언어, 1979–1980에 Lenat고 그는 대학원생 러셀 Greiner에 의해 스탠포드 대학에 있는 동안 개발했다)의 연장으로,지만 Cyc를 기획의 발사에 대한 몇년 안도 전형적인 뉴스 이야기나 소설을 나타내는 명확하게 되었죠. 또는adver계산은 완전한 1차 논리, 즉 2차 술어 미적분("비와 물의 관계는 무엇인가?")의 표현력 이상의 것을 요구하며, 그 다음에는 모달 논리, 반사(시스템이 지금까지의 진척에 대해 추론할 수 있도록 하고, 그것이 작동하는 문제에 대해 시스템을 가능하게 한다), 그리고 c를 포함한 더 높은 수준의 논리 순서를 요구한다.온텍스트 로직(시스템이 다양한 전제 및 결론이 존재할 수 있는 컨텍스트에 대해 명시적으로 추론할 수 있도록 함), 비논리적인 로직 제한.1989년까지 [6]CycL은 표현력이 고차 논리(HOL)로 확장되었습니다.
    • 트리플스토어 표현(RLL이 시작된 1970년대의 프레임슬롯 표현 언어와 유사함)은 오늘날 AI에서 널리 사용되고 있다.그것은 성패를 좌우하는 몇가지 예를 스트레스가 표현은 그런 종류의 기간 1984–1989:[6]영어 문장 중에 일("프레드는 애견을 키우지 않는다"), 중첩된 quantifiers("모든 미국의 빌 등 Cyc 프로젝트는 triplestore 표현에서 훨씬 더 표현 사람으로 이동한 예들의 전형적인 인용하는 유용할 것~하듯이'어머니'는 '모든 것을 위한 x-exists'를 의미하지만 '모든 미국인은 대통령이 있다'는 것은 '모든 것을 위한 x-x-'와 같은 '모든 것을 위한 x-x'를 의미하며, '미국은 독일이 나토가 추격을 피하기를 원한다고 믿는다'와 같은 중첩된 모달이다.게다가 「로스앤젤레스는 US101을 따라서 샌디에이고와 샌프란시스코 사이에 있다」와 같이, 트리플스토어에서는 2이상의 아리티 관계를 나타내는 것도 어색하다.
  • Cyc의 온톨로지는 프로젝트 시작 10년 동안 1994년까지 약 10만 용어로 성장했으며, 2017년 현재 약 150만 용어가 포함되어 있습니다.이 온톨로지에는 다음이 포함됩니다.
    • 416,000 컬렉션(물고기 등 종류, 종류, 자연종류)
    • 대표하는 100만 명이 조금 넘는 사람들
      • 42,500 술어(관계, 속성, 필드, 속성, 함수),
      • 미국, 버락 오바마, 시그닝 오브와 같은 일반적으로 잘 알려진 약 백만 개의 단체USD claration Of Independence 등
      • Cyc Ontology에는 캘린더와 같은 용어를 나타내는 함수가 있다는 의미에서 임의로 많은 추가 용어가 암묵적으로 존재합니다.YearFn(2016년 인수가 주어지면 2016년 역년), GovernmentFn(2016년 인수가 주어지면 프랑스 정부를 나타냄), 미터(2016년 인수가 주어지면 2.016km의 거리를 나타냄), 그리고 그러한 함수 표시 용어의 내포와 구성을 나타낸다.
  • 이러한 존재론적 용어와 관련된 일반 상식 규칙과 어설션의 Cyc 지식 기반은 주로 손 공리 작성에 의해 만들어졌다. 1994년에는 약 100만 명으로 증가했으며, 2017년 현재 약 2,450만 명으로 1,000명 이상의 노력이 소요되었다.
    • Cyc 온톨로지 엔지니어는 지식 기반의 연역적 폐쇄가 감소하지 않는 한 그 수치를 부풀리지 않고 가능한 한 작게 유지하려고 노력한다는 것을 이해하는 것이 중요합니다.Cyc에게 10억 명의 사람, 동물 등에 대해 말해준다고 가정해 보자.그러면 "미키 마우스는 <무스/에이브러햄 링컨/제니퍼 로페즈>와 같은 개인이 아니다"라는 형식의 10가지 사실을 알 수18 있다.하지만 그 대신, 사람들은 Cyc에게 10,000개의 린네 분류법 규칙들을 말할 수 있었고, "아무 쥐도 무스이다"라는 형식의 규칙들은 단지 10개만 따를8 수 있었다.그리고 좀 더 간결하게 말하자면, Cyc는 그 10,000개의 린네 분류법 규칙 뒤에 단지 하나의 형식의 규칙만 주어질 수 있다. "만약 두 린네 분류군이 다른 린네 분류군의 수퍼 분류군이 아닌 것으로 명백하게 알려져 있지 않다면, 그들은 분리된 것이다."이러한 10,001개의 주장은 앞서 언급한18 10가지 사실과 동일한 연역적 종결성을 갖는다.
  • Cyc 추론 엔진 설계는 인식론적 문제(Cyc KB에 어떤 내용이 있어야 하는지)와 휴리스틱 문제(Cyc가 수천만 개의 공리의 바다에서 수백 단계 깊이의 주장을 효율적으로 추론할 수 있는 방법)를 분리한다.전자의 경우 CycL 언어와 잘 이해된 논리적 추론이 충분할 수 있습니다.후자의 경우 Cyc는 에이전트 커뮤니티 아키텍처를 사용했습니다.이 아키텍처에서는 각각 독자적인 데이터 구조와 알고리즘을 가진 전문화된 추론 모듈이 현재 해결되지 않은 하위 문제 중 하나를 효율적으로 진행할 수 있는 경우 "손올리기"를 했습니다.1994년에는 20개의 휴리스틱 레벨([8]HL) 모듈이 있었으며, 2017년에는 1,050개가 넘는 HL [12]모듈이 있습니다.
    • 이러한 HL 모듈 중 일부는 Cyc의 온톨로지 내에서 일반적으로 사용되는 모든 전이 관계의 Kleene Star(과도적 폐쇄)를 캐시하는 모듈과 같이 매우 일반적입니다.
    • 일부는 화학 방정식-균형자와 같은 영역 고유의 것입니다.이는 외부에서 이용할 수 있는 프로그램, 웹 서비스 또는 온라인 데이터베이스(예: 도시의 현재 인구를 어디서 어떻게 검색해야 하는지 알고 신속하게 계산하는 모듈)로 '도피'할 수 있으며, 종종 '포인트'할 수 있다.

CycL은 공개적으로 공개된 사양을 가지고 있으며, 수십 개의 HL 모듈이 Lenat와 Guha의 [8]교과서에 기술되어 있지만, 실제 Cyc 추론 엔진 코드와 1000개 이상의 HL 모듈의 전체 목록은 Cycorp [3]전용입니다.

"Cyc"("백과사전"에서 "syke"와 같이 [sakk]로 발음)는 Cycorp가 소유한 등록 상표입니다.Cyc 접속은 유료 라이선스를 통해 이뤄지지만 진정한 AI 연구단체에는 연구비 무료 라이선스가 주어진다(cf.ResearchCyc)는 2017년 현재 전 세계에서 600개 이상의 그룹이 이러한 라이센스를 보유하고 있습니다.

Cyc 놀리지 베이스에서 대표되는 전형적인 지식에는 "모든 나무는 식물이다"와 "식물은 결국 죽는다"가 있습니다.나무가 죽느냐고 물으면 추론 엔진은 명백한 결론을 도출하고 질문에 정확하게 대답할 수 있다.

Cyc의 지식은 수학을 제외하고 대부분 기본적으로 진실입니다.예를 들어, Cyc는 기본 부모가 자녀를 사랑하고, 행복할 때 미소를 짓는 것은 큰 성과이며, 사랑하는 사람이 행복할 정도로 큰 성과를 거두고 어른들만 아이를 갖는다는 을 알고 있습니다.누군가 딸의 첫발을 내딛는 모습을 보고 있는 사진에 어른들이 웃는 모습이 담겨 있냐는 질문에 싸이크는 지식기반에서 얻은 5가지 지식을 이용해 단계별로 논리적인 주장을 제시함으로써 "그렇다"고 논리적으로 추론하고 "작품을 보여줄 수 있다"고 말했다.이것들은 술어 미적분에 기초하고 리스프 프로그래밍 언어와 유사한 구문을 가진 CycL 언어로 공식화된다.

2008년에 Cyc 리소스는 많은 위키피디아 [13]기사에 매핑되었습니다.Cyc는 현재 Wikidata에 연결되어 있습니다.향후 계획에서는 Cyc를 DBpediaFreebase에 모두 연결할 수 있습니다.

현재 Cyc는 여전히 지식 공학으로 세계에 대한 사실을 손으로 표현하고 그 지식에 대한 효율적인 추론 메커니즘을 구현하고 있습니다.그러나 Cycorp에서는 Cyc 시스템이 자연어로 최종 사용자와 소통하고 기계학습자연언어 이해통해 지속적인 지식형성 프로세스를 지원할 수 있도록 하는 작업이 점차 늘어나고 있습니다.Cycorp의 또 다른 큰 노력은 개인이 Cyc에 기여, 편집, 참조 및 쿼리할 수 있는 입력 기준을 낮추기 위한 Cyc 기반 온톨로지 엔지니어링 도구 세트를 구축하는 것입니다.

많은 기업들과 마찬가지로 Cycorp는 Cyc의 자연어 처리를 사용하여 인터넷 전체를 해석하여 구조화된 데이터를 추출하고자 합니다.다른 모든 기업들과 달리 Cyc 시스템 자체에 귀납적 편견과 모호성, 은유 생략부호를 판단하는 역할을 할 것을 요구할 수 있습니다.Cyc의 성능에 대한 체계적인 벤치마크 연구는 거의 없습니다.

놀리지 베이스

Cyc의 개념 이름은 CycL또는 [6]상수입니다.상수는 옵션인 "#$"로 시작하며 대소문자를 구분합니다.다음 항목에 대한 상수가 있습니다.

  • #$BillClinton 또는 #$France와 같이 개인으로 알려진 개별 항목.
  • #$Tree-ThePlant(모든 트리 포함) 또는 #$EquivalenceRelation(모든 동등성 관계 포함)과 같은 컬렉션.컬렉션의 멤버는 해당 [8]컬렉션의 인스턴스라고 불립니다.
  • 함수 - 주어진 항에서 새 항을 생성합니다.예를 들어 #$FruitFn은 식물의 유형(또는 컬렉션)을 설명하는 인수와 함께 제공된 경우 과일의 컬렉션을 반환합니다.일반적으로 함수 상수는 대문자로 시작하고 문자열 "Fn"로 끝납니다.
  • True 함수: 하나 이상의 다른 개념에 적용되어 true 또는 false를 반환할 수 있습니다.예를 들어 #$siblings는 형제 관계입니다.두 개의 인수가 형제일 경우 true입니다.관례상 진실 함수 상수는 소문자로 시작합니다.진실함수는 논리접속(#$and, #$or, #$not, #$implies 등), 수량자(#$forAll, #$there)로 나눌 수 있습니다.존재 등) 및 술어.

2개의 중요한 바이너리 술어는 #$isa와 #$genls입니다.첫 번째 항목은 어떤 컬렉션의 인스턴스이며, 두 번째 항목은 어떤 컬렉션이 다른 컬렉션의 하위 컬렉션임을 나타냅니다.개념에 대한 사실은 특정 CycL 문장을 사용하여 주장됩니다.술어는 인수 앞에 괄호 안에 기재되어 있습니다.

(#$isa #$BillClinton #$미국 대통령)

"빌 클린턴은 미국 대통령 컬렉션에 속해 있습니다."

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

"모든 나무는 식물이다."

(#$capitalCity #$프랑스 #$파리)

"파리는 프랑스의 수도입니다."

문장은 변수, ?로 시작하는 문자열을 포함할 수도 있습니다.이 문장들은 "규칙"이라고 불린다.#$isa 술어에 관한 중요한 규칙 중 하나는 다음과 같습니다.

(#$disa(#$$BODY$$amp;#$isa)?OBJ ?SUBSET) (#$genls?서브셋?SUPERSET) (#$isa?OBJ - SUPERSET)

"OBJ가 컬렉션 SUBSET의 인스턴스이고 SUBSET이 SUBSET의 서브컬렉션이라면 OBJ는 컬렉션 SUPSET의 인스턴스입니다."또 다른 전형적인 예는

(#$relationAllExists #$biologicalMother #$ChordataPhyll문 #$여성동물)

즉, 컬렉션 #$ChordataPhyll문(즉, 모든 척색체에 대해)의 모든 인스턴스에는 암컷 동물(#$MemaleAnimal의 인스턴스)이 존재하며, 이는 어미(#$biologicalMother)[8]로 기술된다.

지식 기반은 일반적으로 하나의 특정 지식 영역에 관련된 개념과 사실의 집합인 마이크로 이론(Mt)으로 나뉩니다.지식 기반 전체와 달리, 각각의 미세 이론은 단조로운 모순이 없어야 합니다.각 미세이론은 Cyc 온톨로지 내의 1등급 객체입니다.정규 상수인 이름을 가지고 있습니다.마이크로이론 상수는 관례상 문자열 "Mt"를 포함합니다.예를 들어 #$MathMt는 수학적 지식을 포함하는 마이크로이론입니다.마이크로이론은 서로 상속할 수 있으며 계층 구조로 구성되어 있습니다. #$MathMt의 전문화 중 하나는 #$Geometry입니다.GMT, 기하학에 대한 미세이론이죠.

추론 엔진

추론 엔진은 지식 기반에서 답을 도출하는 컴퓨터 프로그램입니다.Cyc 추론 엔진은 일반적인 논리적 추론을 수행합니다(모더스 포넨, 모더스 톨렌, 범용 정량화실존 [14]정량화 포함).또한 귀납적 추론, 통계적 머신러닝 및 심볼릭 머신러닝, 그리고 귀납적 추론을 수행한다(물론 조금씩, 그리고 기존의 지식 베이스를 필터와 가이드로 사용).

릴리스

오픈사이크

OpenCyc의 첫 번째 버전은 2002년 봄에 출시되었으며 6,000개의 개념과 60,000개의 사실만을 포함하고 있습니다.기술 자료는 Apache 라이센스로 배포되었습니다.Cycorp은 OpenCyc를 사용자들의 요구를 충족시키기 위해 무제한 병행 라이선스로 출시하겠다는 의도를 밝혔다.CycL과 SubL 인터프리터(사용자가 데이터베이스를 참조 및 편집하고 추론을 그릴 수 있는 프로그램)는 무료로 출시되었지만 소스 코드 없이 바이너리로만 출시되었습니다.Linux 및 Microsoft Windows에서 사용할 수 있게 되었습니다.오픈소스[15] Texai 프로젝트는 OpenCyc에서 [16]추출한 RDF 호환 콘텐츠를 출시했습니다.OpenCyc 4.0 버전은 2012년 6월에 출시되었습니다.OpenCyc 4.0에는 당시 수십만 개의 용어와 함께 Cyc 존재론의 많은 부분이 포함되어 있었습니다.그러나 이것들은 주로 분류학적 주장이지 Cyc에서 이용할 수 있는 복잡한 규칙이 아닙니다.OpenCyc 4.0 지식 기반에는 239,000개의 개념과 2,093,000개의 사실이 포함되어 있습니다.

OpenCyc 출시의 주요 포인트는 AI 연구자들이 현재 온톨로지지식 그래프라고 부르는 것에서 무엇이 누락되었는지 이해하는 데 도움을 주는 것이었다.사람, 밤, 잠, 누워서, 깨어남, 행복 등의 개념을 적절히 분류하는 것은 유용하고 중요하지만 OpenCyc 콘텐츠에는 이러한 용어들에 대해 부족한 것이 Cyc KB 콘텐츠에는 다음과 같은 다양한 경험칙이 있습니다. (기본적으로 현대 서구 인류문화에서는)각자는 밤에 자고, 누워서 자고, 깨울 수 있고, 깨울 수 있고, 깨울 수 있는 것이 행복하지 않은 것 등입니다.이 시점에서는 OpenCyc의 지속적인 업데이트가 필요하지 않으므로 2017년부터 OpenCyc는 더 이상 제공되지 않습니다.

ResearchCyc

2006년 7월, Cycorp는 연구 커뮤니티를 대상으로 한 Cyc 버전인 ResearchCyc 1.0의 실행 파일을 무료로 공개했습니다.(ResearchCyc는 2004년 동안 베타 개발 단계에 있었습니다. 베타 버전은 2005년 2월에 출시되었습니다.)OpenCyc에 포함된 분류 정보 외에도 ResearchCyc는 지식 기반에 개념과 관련된 의미 지식(즉, 추가 사실과 경험 규칙)을 상당히 많이 포함하고 있으며, 지식 편집 및 쿼리를 위한 대규모 사전, 영어 구문 분석 및 생성 도구 및 Java 기반 인터페이스도 포함하고 있습니다.또한 온톨로지 기반 데이터 통합을 위한 시스템도 포함되어 있습니다.2017년 현재, ResearchCyc의 정기 릴리스가 계속 되고 있으며, 600개의 연구 그룹이 비영리 연구 목적으로 라이선스를 무료로 활용하고 있습니다.2019년 12월 현재 ResearchCyc는 더 이상 지원되지 않습니다.Cycorp는 향후 몇 년 동안 외부 개발자를 위한 툴을 개선하고 정비할 것으로 기대하고 있습니다.

적용들

Cyc는 [17]지금까지 100개 이상의 어플리케이션에 성공했습니다.다음은 서로 다른 몇 가지 예를 제시하겠습니다.

제약 용어 Thesaurus 매니저/인테그레이터

10년 이상 Glaxo는 Cyc를 사용하여 기업, 국가, 연도 및 하위 [18]업종에 따라 다른 용도를 반영하는 제약 산업 용어의 모든 대규모(수십만 개의 용어) Thesauri를 반자동으로 통합해 왔습니다.이 온톨로지 통합 태스크는 도메인 지식, 얕은 의미 지식, 그리고 임의로 깊은 상식 지식과 추론을 필요로 한다.제약 어휘는 국가, 산업, 기업, 부서 및 수십 년 동안 다양합니다.를 들어 젤팩이 뭐죠?라니티딘 염산염의 길거리 이름은 무엇입니까?이들 n개의 제어된 어휘 각각은 약 30만 개의 용어를 가진 온톨로지이다.글락소 연구자들은 현재 어휘에서 쿼리를 발행하여 중립적인 "진정한 의미"로 번역한 후 반대 방향으로 변환하여 각각의 알려진 어휘에 적합하도록 작성된 문서와 일치할 수 있는 가능성을 찾아야 합니다.그들은 그것을 수동으로 하기 위해 많은 직원을 사용하고 있었다.Cyc는 모든 용어의 "진정한 의미"의 결합을 나타낼 수 있는 범용 인터링구아로 사용되며, 이들 각 제어된 어휘와 Cyc 사이의 30만 변환을 나타낼 수 있으며, 이에 따라 문제를 일반적인 종류의 "전화 게임" 의미의 감쇠를 도입하지 않고 선형으로 변환할 수 있다.또한 각 시소러스별로 30만 개의 매핑을 작성하는 작업은 Cyc에 의해 거의 자동화된 방식으로 수행됩니다.

테러 지식 기반

포괄적 테러 지식 기반은 궁극적으로 "테러리스트" 그룹, 그 구성원, 지도자, 이념, 설립자, 후원자, 소속, 시설, 위치, 재정, 능력, 의도, 행동, 전술 및 특정 Ter에 대한 모든 관련 지식을 포함하려고 시도한 Cyc의 개발 응용 프로그램이었다.로리스트 이벤트지식은 수학 논리학의 진술로 저장되며 컴퓨터의 이해와 [19][20]추론에 적합합니다.

클리블랜드 클리닉 재단

Cleveland Clinic은 Cyc를 사용하여 수십 [21]년간의 흉부수술에 대한 정보를 포괄하는 생물의학 정보의 자연어 쿼리 인터페이스를 개발했습니다.쿼리는 개방형 변수를 가진 일련의 CycL(고차 논리) 단편에 구문 분석된다(예: "이 질문은 심내막염 감염에 걸린 사람에 대한 것이다", "이 질문은 2009년에 그곳에서 수술을 받은 클리블랜드 클리닉 환자의 하위 집합에 대한 것이다." 등).그 후 다양한 제약사항(의료영역 지식, 상식, 담화 실용론, 구문)이 적용되어 이러한 단편들이 의미적으로 의미 있는 하나의 공식 쿼리에 어떻게 함께 들어맞을 수 있는지 확인합니다.대부분의 경우,[22] 그러한 단편들을 통합하고 통합하는 방법은 정확히 하나뿐입니다.fragment의 적분에는 (i) 어떤 fragment가 실제로 같은 변수를 나타내는지, (ii) 모든 최종 변수에 대해 그 변수의 수량화 순서와 범위, 그리고 어떤 유형(유니버설 또는 실존형)을 결정하는 것이 포함됩니다.이 논리(CycL) 쿼리는 SPARQL 쿼리로 변환되어 데이터 레이크인 CCF SymanticDB로 전달됩니다.

매스크래프트

한 Cyc 애플리케이션은 학생들이 6학년 수준에서 수학을 할 수 있도록 돕는 것을 목표로 하고 있으며, 학생들이 그 과목을 [23]훨씬 더 깊이 이해할 수 있도록 돕고 있다.그것은 우리가 종종 무언가를 이해한다고 생각했지만, 다른 누군가에게 설명하거나 가르쳐야 비로소 그것을 진정으로 이해했다는 경험을 바탕으로 한다.컴퓨터가 교사의 역할을 하는 거의 모든 다른 교육 소프트웨어와는 달리, [24]MathCraft라고 불리는 이 Cyc의 애플리케이션은 Cyc가 항상 주제에 대해 여러분보다 약간 더 혼란스러운 동료 학생 역할을 하도록 합니다.사용자의 역할은 Cyc 아바타를 관찰하여 조언, 오류 수정, 멘토링, 잘못된 점 등을 제공하는 것입니다.유저가 좋은 조언을 해주면, Cyc는 아바타가 그 타입의 실수를 줄일 수 있기 때문에, 유저 입장에서는, 유저에게 있어서, 유저에게 있어서, 무엇인가 가르쳐 준 것 같은 느낌이 든다.이것은 가르침을 통한 학습의 변형이다.

비판

Cyc 프로젝트는 "인공지능 [25]역사상 가장 논란이 많은 시도 중 하나"로 묘사되어 왔다.Luminoso의 CEO인 Catherine Havasi는 Cyc가 IBM의 [26]Watson의 이전 프로젝트라고 말합니다.기계학습 과학자 페드로 도밍고스는 이 프로젝트를 "대재앙적 실패"라고 언급하고 있습니다.예를 들어 실행 가능한 결과를 도출하는 데 필요한 데이터의 양이 무한하고 Cyc가 스스로 [27]진화하지 못하는 등 여러 가지 이유가 있습니다.

조지 메이슨 대학의 경제학 교수인 로빈 핸슨은 보다 균형 잡힌 분석을 내놓습니다.

물론 CYC 프로젝트는 많은 특정 선택에 대해 비판의 여지가 있다.사람들은 논리와 같은 표현, 예를 들어 백과사전 기사 등 시제품 사례를 선정하는 것, 행동에 대한 답변에 중점을 두는 것, 레거시 시스템을 얼마나 자주 재구축하느냐, 모든 것을 공개하느냐에 대해 불만을 제기해 왔습니다.그러나 이와 같은 어떤 대규모 프로젝트도 그러한 논쟁을 일으킬 것이며, 그 어떤 선택도 심각하게 잘못되었다는 것은 분명하지 않다.그들은 어딘가에서 시작해야 했고, 내 생각에 그들은 정말로 엄청난 규모, 범위, 통합을 가진 지식 베이스를 수집했다.다른 아키텍처가 더 잘 작동할 수도 있지만, Lenat가 생각하는 것만큼 많은 것을 아는 것이 매우 중요하다면, 저는 CYC의 지식을 새로운 표현으로 바꾸려는 심각한 AI 시도를 기대합니다.다른 어떤 소스도 CYC의 [28]규모, 범위 및 통합에 근접하지 않습니다.

"불행하게도 1980년대 AI 연구자들 사이에서 가장 인기 있었던 전략은 막다른 골목에 다다랐습니다,"라고 민스키가 말했다.법률이나 의학 등 엄밀하게 정의된 분야의 인간의 전문 지식을 모방한 이른바 '전문가 시스템'은 사용자의 질문을 관련 진단, 논문, 추상과 일치시킬 수 있지만, 대부분의 아이들이 3살이 될 때까지 알고 있는 개념을 배울 수 없었다.Minsky는 "각종 다른 종류의 문제에 대해 전문가 시스템의 구축은 처음부터 다시 시작해야 했습니다. 왜냐하면 그들은 상식적인 지식을 축적하지 못했기 때문입니다."라고 말했습니다.민스키에 따르면, 오직 한 명의 연구원만이 포괄적인 상식 추론 시스템을 구축하는 거대한 작업에 전념했다고 한다.더글라스 레나트는 Cyc 프로젝트를 통해 상식적인 지식 기반에 100만 개 이상의 규칙을 한 줄 한 줄씩 입력하도록 지시했습니다."[29]

뉴욕 대학의 심리학 및 신경과학 교수이자 Geometric Intelligence라고 불리는 AI 회사의 공동 설립자인 Gary Marcus는 "이것은 [30]뉴스에 나온 모든 심층 학습 자료와는 매우 다른 접근 방식을 나타낸다"고 말한다.이는 더그 레나트의 "때로는 겉치레만으로는 충분하지 않을 수 있다"[31]는 입장과 일치합니다.

Stephen Wolfram은 다음과 같이 쓰고 있습니다.

인공지능 분야 초기에는 자연어의 문법, 술어 논리의 구조 또는 데이터베이스의 형식주의에 따라 다양한 접근법에 기초한 "지식 표현"에 대한 많은 논의가 있었다.대규모 프로젝트는 거의 시도되지 않았습니다(Doug Lenat의 Cyc는 주목할 만한 [32]반례입니다).

Marcus는 다음과 같이 쓰고 있습니다.

CYC가 체계적으로 기술되고 평가된다면 이 분야는 충분히 유익할 것이다.CYC가 상식적인 추론의 중요한 부분을 해결했다면, 유용한 도구로서, 그리고 추가 연구의 시작점으로서 그것을 아는 것이 중요합니다.만약 CYC가 어려움에 처했다면, 실수를 통해 배우는 것이 유용할 것입니다.만약 CYC가 완전히 쓸모없다면, 연구자들은 최소한 그들이 바퀴를 [33]재창조하고 있는지에 대한 걱정을 멈출 수 있다.

그것이 발행되기 시작한 이후 몇 년마다, Cyc에 [34][29][35]대한 새로운 Wired Magazine 기사가 있습니다. 어떤 것은 긍정적이고 어떤 것은 부정적입니다(각각[36] 1개의 호를 포함).

주목받는 사원

MCC(Cyc가 처음 시작된 곳) 또는 Cycorp의 프로젝트일 때 Cyc에서 일했거나 일한 저명한 사람들의 명단입니다.

「 」를 참조해 주세요.

레퍼런스

  1. ^ Lenat, Douglas B.; Brown, John Seely (1984-08-01). "Why am and eurisko appear to work". Artificial Intelligence. 23 (3): 269–294. CiteSeerX 10.1.1.565.8830. doi:10.1016/0004-3702(84)90016-X.
  2. ^ Lenat, Douglas B.; Borning, Alan; McDonald, David; Taylor, Craig; Weyer, Steven (1983). "Knoesphere: Building Expert Systems with Encyclopedic Knowledge". Proceedings of the Eighth International Joint Conference on Artificial Intelligence - Volume 1. IJCAI'83: 167–169.
  3. ^ a b Lenat, Douglas. "Hal's Legacy: 2001's Computer as Dream and Reality. From 2001 to 2001: Common Sense and the Mind of HAL" (PDF). Cycorp, Inc. Retrieved 2006-09-26.
  4. ^ Wood, Lamont (2002). "The World in a Box". Scientific American. 286 (1): 18–19. Bibcode:2002SciAm.286a..18W. doi:10.1038/scientificamerican0102-18.
  5. ^ Lenat, Doug; Prakash, Mayank; Shepherd, Mary (January 1986). "CYC: Using Common Sense Knowledge to Overcome Brittleness and Knowledge Acquistion [sic] Bottlenecks". AI Magazine. 6 (4): 65–85. ISSN 0738-4602.
  6. ^ a b c d Lenat, Douglas B.; Guha, R. V. (June 1991). "The Evolution of CycL, the Cyc Representation Language". SIGART Bull. 2 (3): 84–87. doi:10.1145/122296.122308. ISSN 0163-5719. S2CID 10306053.
  7. ^ a b Lenat, Douglas B.; Guha, R. V.; Pittman, Karen; Pratt, Dexter; Shepherd, Mary (August 1990). "Cyc: Toward Programs with Common Sense". Commun. ACM. 33 (8): 30–49. doi:10.1145/79173.79176. ISSN 0001-0782. S2CID 7296269.
  8. ^ a b c d e Lenat, Douglas B.; Guha, R. V. (1989). Building Large Knowledge-Based Systems; Representation and Inference in the Cyc Project (1st ed.). Boston, MA, USA: Addison-Wesley Longman Publishing Co., Inc. ISBN 978-0201517521.
  9. ^ Elkan, Charles; Greiner, Russell (1993-05-01). "Building large knowledge-based systems: Representation and inference in the cyc project: D.B. Lenat and R.V. Guha". Artificial Intelligence. 61 (1): 41–52. doi:10.1016/0004-3702(93)90092-P.
  10. ^ "A Representation Language Language". www.aaai.org. Retrieved 2017-11-27.
  11. ^ Russell, Greiner (October 1980). "RLL-1: A Representation Language Language". Archived from the original on February 8, 2015. {{cite journal}}:Cite 저널 요구 사항 journal=(도움말)
  12. ^ "Schedule - Knowledge Representation and Reasoning: Integrating Symbolic and Neural Approaches". sites.google.com. Retrieved 2017-11-28.
  13. ^ "Integrating Cyc and Wikipedia: Folksonomy meets rigorously defined common-sense" (PDF). Retrieved 2013-05-10.
  14. ^ "cyc Inference engine". Retrieved 2015-06-04.
  15. ^ "The open source Texai project".
  16. ^ "Texai SourceForge project files".
  17. ^ "Cycorp Products". www.cyc.com. Retrieved 2017-11-29.
  18. ^ HILTZIK, MICHAEL A. (2001-06-21). "Birth of a Thinking Machine". Los Angeles Times. ISSN 0458-3035. Retrieved 2017-11-29.
  19. ^ Chris Deaton; Blake Shepard; Charles Klein; Corrinne Mayans; Brett Summers; Antoine Brusseau; Michael Witbrock; Doug Lenat (2005). "The Comprehensive Terrorism Knowledge Base in Cyc". Proceedings of the 2005 International Conference on Intelligence Analysis. CiteSeerX 10.1.1.70.9247.
  20. ^ Douglas B. Lenat; Chris Deaton (April 2008). TERRORISM KNOWLEDGE BASE (TKB) Final Technical Report (Technical report). Rome Research Site, Rome, New York: Air Force Research Laboratory Information Directorate. AFRL-RI-RS-TR-2008-125.
  21. ^ "Case Study: A Semantic Web Content Repository for Clinical Research". www.w3.org. Retrieved 2018-02-28.
  22. ^ Lenat, Douglas; Witbrock, Michael; Baxter, David; Blackstone, Eugene; Deaton, Chris; Schneider, Dave; Scott, Jerry; Shepard, Blake (2010-07-28). "Harnessing Cyc to Answer Clinical Researchers' Ad Hoc Queries". AI Magazine. 31 (3): 13. doi:10.1609/aimag.v31i3.2299. ISSN 0738-4602.
  23. ^ Lenat, Douglas B.; Durlach, Paula J. (2014-09-01). "Reinforcing Math Knowledge by Immersing Students in a Simulated Learning-By-Teaching Experience". International Journal of Artificial Intelligence in Education. 24 (3): 216–250. doi:10.1007/s40593-014-0016-x. ISSN 1560-4292.
  24. ^ "Mathcraft by Cycorp". www.mathcraft.ai. Retrieved 2017-11-29.
  25. ^ Bertino, Piero & Zarri 2001, 페이지 275 : 2001
  26. ^ Havasi, Catherine (Aug 9, 2014). "Who's Doing Common-Sense Reasoning And Why It Matters". TechCrunch. Retrieved 2017-11-29.
  27. ^ Domingos, Pedro (2015). The Master Algorithm: How the Quest for the Ultimate Learning Machine Will Remake Our World. ISBN 978-0465065707.
  28. ^ Robin Hanson (December 1, 2008). "Overcoming Bias : I Heart CYC". www.overcomingbias.com. Retrieved 2017-11-29.
  29. ^ a b Baard, Mark (May 13, 2003). "AI Founder Blasts Modern Research". WIRED. Retrieved 2017-11-29.
  30. ^ Knight, Will (Mar 14, 2016). "An AI that spent 30 years learning some common sense is ready for work". MIT Technology Review. Retrieved 2017-11-29.
  31. ^ Doug Lenat (May 15, 2017). "Sometimes the Veneer of Intelligence is Not Enough CogWorld". cognitiveworld.com. Retrieved 2017-11-29.
  32. ^ "Computational Law, Symbolic Discourse and the AI Constitution—Stephen Wolfram Blog". blog.stephenwolfram.com. October 12, 2016. Retrieved 2017-11-29.
  33. ^ Davis, Ernest; Marcus, Gary (2015). "Commonsense reasoning and commonsense knowledge in artificial intelligence". Communications of the ACM. 58 (9): 92–103. doi:10.1145/2701413. S2CID 13583137.
  34. ^ Goldsmith, Jeffrey (Apr 1, 1994). "CYC-O". WIRED. Retrieved 2017-11-29.
  35. ^ Cade Metz (March 25, 2016). "One Genius' Lonely Crusade to Teach a Computer Common Sense". WIRED. Retrieved 2017-11-29.
  36. ^ Staff, Wired (Nov 1, 1998). "The Wired 25". WIRED. Retrieved 2017-11-29.

추가 정보

외부 링크