OpenCog - OpenCog
 Inteligencia artificial de código abierto
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| Autor (es) original (es) | Desarrolladores OpenCog |
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| Desarrollador (es) | Fundación OpenCog |
| Versión inicial | 21 de enero de 2008 |
| Repositorio |
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| Escrito en | C ++ , Python , esquema |
| Plataforma | Linux |
| Tipo | Inteligencia general artificial |
| Licencia | Licencia pública general GNU Affero |
| Sitio web | opencog |
OpenCog es un proyecto que tiene como objetivo construir un marco de inteligencia artificial de código abierto . OpenCog Prime es una arquitectura para la cognición incorporada virtual y robótica que define un conjunto de componentes interactivos diseñados para dar lugar a la inteligencia artificial general (AGI) equivalente a humanos como un fenómeno emergente de todo el sistema. El diseño de OpenCog Prime es principalmente el trabajo de Ben Goertzel, mientras que el marco OpenCog está diseñado como un marco genérico para la investigación de AGI de base amplia. La investigación que utiliza OpenCog se ha publicado en revistas y se ha presentado en conferencias y talleres, incluida la Conferencia anual sobre inteligencia artificial general . OpenCog se publica bajo los términos de la GNU Affero General Public License .
OpenCog lo utilizan más de 50 empresas, incluidas Huawei y Cisco .
Origen
OpenCog se basó originalmente en el lanzamiento en 2008 del código fuente del propietario "Novamente Cognition Engine" (NCE) de Novamente LLC. El código NCE original se analiza en el libro PLN (ver más abajo). El desarrollo continuo de OpenCog cuenta con el apoyo del Instituto de Investigación de Inteligencia General Artificial (AGIRI), el proyecto Google Summer of Code , Hanson Robotics , SingularityNET y otros.
Componentes
OpenCog consta de:
- Una base de datos de gráficos , denominada AtomSpace , que contiene "átomos" (es decir, términos , fórmulas atómicas , oraciones y relaciones ) junto con sus "valores" ( valoraciones o interpretaciones , que se pueden considerar como bases de datos de valores-clave por átomo ). Un ejemplo de valor sería un valor de verdad . Los átomos son globalmente únicos, inmutables y están indexados (se pueden buscar); los valores son fugaces y cambiantes.
- Una colección de átomos predefinidos, denominada Atomese , que se utiliza para la representación del conocimiento genérico , como gráficos conceptuales y redes semánticas , así como para representar y almacenar las reglas (en el sentido de reescritura de términos ) necesarias para manipular tales gráficos.
- Colección de átomos predefinidos que codifican un subsistema de tipos , incluidos los constructores de tipos y los tipos de funciones . Se utilizan para especificar los tipos de variables, términos y expresiones, y se utilizan para especificar la estructura de gráficos genéricos que contienen variables.
- Una colección de átomos predefinidos que codifican estilos de programación tanto funcionales como imperativos . Estos incluyen la abstracción lambda para vincular variables libres en variables vinculadas , así como para realizar la reducción beta .
- Una colección de átomos predefinidos que codifican un solucionador de teorías de módulo de satisfacibilidad , integrado como parte de un motor de consulta de gráficos genérico, para realizar la coincidencia de patrones de gráficos e hipergráficos ( descubrimiento de subgrafos isomórficos ). Esto generaliza la idea de un lenguaje de consulta estructurado ( SQL ) al dominio de consultas gráficas genéricas; es una forma extendida de un lenguaje de consulta de gráficos .
- Un motor de reglas genérico , que incluye un encadenamiento hacia adelante y un encadenamiento hacia atrás , que es capaz de encadenar reglas. Las reglas son exactamente las consultas de gráficos del subsistema de consultas de gráficos, por lo que el motor de reglas se parece vagamente a un planificador de consultas . Está diseñado para permitir la implementación de diferentes tipos de motores de inferencia y sistemas de razonamiento , como la inferencia bayesiana o la lógica difusa , o tareas prácticas, como los solucionadores de restricciones o los planificadores de movimiento .
- Un subsistema de asignación de atención basado en la teoría económica, denominado ECAN. Este subsistema se utiliza para controlar la explosión combinatoria de posibilidades de búsqueda que se cumplen durante la inferencia y el encadenamiento.
- Una implementación de un motor de razonamiento probabilístico basado en redes lógicas probabilísticas (PLN). La implementación actual utiliza el motor de reglas para encadenar reglas específicas de inferencia lógica (como modus ponens ), junto con algunas fórmulas matemáticas muy específicas que asignan una probabilidad y una confianza a cada deducción. Este subsistema puede considerarse como un cierto tipo de asistente de prueba que trabaja con una forma modificada de inferencia bayesiana.
- Un evolucionador de programa genético probabilístico llamado Meta-Optimizing Semantic Evolutionary Search, o MOSES. Se utiliza para descubrir colecciones de programas Atomese breves que realizan tareas; estos pueden considerarse como una especie de aprendizaje de árbol de decisiones , lo que da como resultado una especie de bosque de decisiones , o más bien, una generalización del mismo.
- Un sistema de entrada de lenguaje natural que consiste en Link Grammar , y en parte inspirado tanto en la Teoría del Texto-Significado como en la Gramática de Palabras de Dick Hudson , que codifica relaciones semánticas y sintácticas en Atomese.
- Un sistema de generación de lenguaje natural.
- Una implementación de Psi-Theory para manejar estados emocionales , impulsos e impulsos, denominada OpenPsi.
- Interfaces con robots Hanson Robotics , incluido el modelado de emociones a través de OpenPsi. Esto incluye el proyecto Loving AI , utilizado para demostrar técnicas de meditación.
Organización y financiación
En 2008, el Machine Intelligence Research Institute (MIRI), anteriormente llamado Singularity Institute for Artificial Intelligence (SIAI), patrocinó a varios investigadores e ingenieros. Se han realizado muchas contribuciones de la comunidad de código abierto desde la participación de OpenCog en Google Summer of Code en 2008 y 2009. Actualmente, MIRI ya no es compatible con OpenCog. OpenCog ha recibido financiación y apoyo de varias fuentes, incluido el gobierno de Hong Kong, la Universidad Politécnica de Hong Kong , la Fundación Jeffrey Epstein VI y Hanson Robotics . El proyecto OpenCog está actualmente afiliado a SingularityNET y Hanson Robotics.
Aplicaciones
Al igual que en otras arquitecturas cognitivas , el objetivo principal es crear humanos virtuales, que son personajes avatar tridimensionales . El objetivo es imitar comportamientos como emociones, gestos y aprendizaje. Por ejemplo, el módulo de emoción en el software solo se programó, porque los humanos tenemos emociones. La Inteligencia General Artificial se puede realizar si simula la inteligencia de los humanos.
La autodescripción del proyecto OpenCog proporciona posibles aplicaciones adicionales que van en la dirección del procesamiento del lenguaje natural y la simulación de un perro.
Ver también
Fuentes
- Hart, D; B Goertzel (2008). OpenCog: un marco de software para la inteligencia artificial general integradora (PDF) . Actas de la Primera Conferencia AGI. Gbooks
- Goertzel, B., Iklé, M., Goertzel, IF, Heljakka, A. Probabilistic Logic Networks, A Comprehensive Framework for Uncertain Inference , Springer, 2009, VIII, 336 p., Hardcover ISBN 978-0-387-76871-7
Referencias
enlaces externos
- Página web oficial
- Wiki de OpenCog
- AGI 2011: OpenCog - GoogleTechTalks en YouTube
- AGI 2011: Arquitecturas Parte I - GoogleTechTalks en YouTube
- Inteligencia artificial general: Ahora es el momento - 2007 GoogleTechTalks en YouTube
- CogPrime: una arquitectura integradora para la inteligencia artificial general incorporada
- OpenCog: un marco de software de código abierto y un diseño y una visión para AGI avanzado. Video en YouTube presentado en la Universidad Monash de Australia, septiembre de 2011. Adam Ford
- Video de introducción a OpenCog por Ben Goertzel Video en YouTube . Ben habla en OpenCog en Tai Po, Hong Kong, diciembre de 2011. Adam Ford
- Ben Goertzel - el futuro de AGI - Desarrollo de Open Cog en Asia Video en YouTube Adam Ford