Cog abierto

Proyecto para un marco de inteligencia artificial de código abierto

OpenCog es un proyecto que tiene como objetivo construir un marco de inteligencia artificial de código abierto . OpenCog Prime es una arquitectura para robots y cognición virtual corpórea que define un conjunto de componentes interactivos diseñados para dar lugar a una inteligencia artificial general (AGI) equivalente a la humana como un fenómeno emergente de todo el sistema. ^[2] El diseño de OpenCog Prime es principalmente obra de Ben Goertzel , mientras que el marco OpenCog está pensado como un marco genérico para la investigación de AGI de base amplia. La investigación que utiliza OpenCog se ha publicado en revistas y presentado en conferencias y talleres, incluida la Conferencia anual sobre Inteligencia Artificial General . OpenCog se publica bajo los términos de la Licencia Pública General Affero de GNU .

OpenCog lo utilizan más de 50 empresas, incluidas Huawei y Cisco . ^[3]

Origen

OpenCog se basó originalmente en la publicación en 2008 del código fuente del motor de cognición "Novamente Cognition Engine" (NCE) patentado por Novamente LLC. El código NCE original se analiza en el libro de PLN (ref. a continuación). El desarrollo actual 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 grafos , denominada AtomSpace, que contiene "átomos" (es decir, términos , fórmulas atómicas , oraciones y relaciones ) junto con sus "valores" ( valoraciones o interpretaciones , que pueden considerarse como bases de datos de clave-valor 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, denominados Atomese, utilizados para la representación de conocimiento genérico , como gráficos conceptuales y redes semánticas , así como para representar y almacenar las reglas (en el sentido del término reescritura ) necesarias para manipular dichos gráficos.

• Una 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 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 a variables enlazadas , 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 grafos genérico, para realizar la correspondencia de patrones de grafos e hipergrafos ( descubrimiento de subgrafos isomorfos ). Esto generaliza la idea de un lenguaje de consulta estructurado ( SQL ) al dominio de las consultas gráficas genéricas; es una forma extendida de un lenguaje de consulta de grafos .

• Un motor de reglas genérico , que incluye un encadenador hacia adelante y un encadenador hacia atrás , que puede encadenar reglas. Las reglas son exactamente las consultas gráficas del subsistema de consultas gráficas, 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 solucionadores de restricciones o planificadores de movimiento .

• Un subsistema de asignación de atención basado en la teoría económica, denominado ECAN. ^[4] Este subsistema se utiliza para controlar la explosión combinatoria de posibilidades de búsqueda que se encuentran durante la inferencia y el encadenamiento.

• 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 pruebas que funciona con una forma modificada de inferencia bayesiana.

• Un evolucionista de programas genéticos probabilísticos llamado Búsqueda Evolutiva Semántica Meta-Optimizante, o MOSES. ^[5] Esto se utiliza para descubrir colecciones de programas atomicos cortos que realizan tareas; estos pueden considerarse como si realizaran 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 significado del texto como en la gramática de palabras de Dick Hudson , que codifica relaciones semánticas y sintácticas en atomés.

• Un sistema de generación de lenguaje natural. ^[6]

• Una implementación de la teoría psi para el manejo de estados emocionales , impulsos e impulsos, denominada OpenPsi. ^[7]

• Interfaces con robots de Hanson Robotics , incluido el modelado de emociones ^[8] 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 el Google Summer of Code en 2008 y 2009. Actualmente, MIRI ya no brinda soporte a OpenCog. ^[9] 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 ^[10] y Hanson Robotics . El proyecto OpenCog actualmente está afiliado a SingularityNET y Hanson Robotics.

Aplicaciones

Al igual que 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 emociones en el software solo se programó porque los humanos tienen emociones. La inteligencia artificial general se puede lograr si simula la inteligencia de los humanos. ^[11]

La autodescripción del proyecto OpenCog ofrece otras posibles aplicaciones que apuntan hacia el procesamiento del lenguaje natural y la simulación de un perro. ^[12]

Véase también

• Remontarse
• Ciclista
• Lista de paquetes de software libre y de código abierto
• IA abierta

Fuentes

• Hart, D; B Goertzel (2008). OpenCog: un marco de software para la inteligencia artificial general integradora (PDF) . Actas de la primera conferencia sobre inteligencia artificial general.Libros de G

• Goertzel, B., Iklé, M., Goertzel, IF, Heljakka, A. Redes lógicas probabilísticas, un marco integral para la inferencia incierta , Springer, 2009, VIII, 336 p., Tapa dura ISBN 978-0-387-76871-7 

Referencias

1. "OpenCog Release". 21 de enero de 2008. Consultado el 21 de enero de 2008 .
2. "OpenCog: Inteligencia artificial general de código abierto para mundos virtuales | CyberTech News". 6 de marzo de 2009. Archivado desde el original el 6 de marzo de 2009. Consultado el 1 de octubre de 2016 .{{cite web}}: CS1 maint: bot: estado de URL original desconocido ( enlace )
3. Rogers, Stewart (7 de diciembre de 2017). "SingularityNET habla de inteligencia artificial colaborativa mientras la venta de su token alcanza un 400 % de sobresuscripción". venturebeat.com . VentureBeat . Consultado el 13 de marzo de 2018 .
4. "Asignación de atención económica".
5. "MOISÉS".
6. "Generación de lenguaje natural".
7. "OpenPsi".
8. "Modelado de emociones - Wiki de Hanson Robotics". Archivado desde el original el 19 de marzo de 2018. Consultado el 24 de abril de 2015 .
9. Ben Goertzel (29 de octubre de 2010). "La aterradora idea del Singularity Institute (y por qué no la compro)". El multiverso según Ben . Consultado el 24 de junio de 2011 .
10. "Incluso después de su arresto, los científicos estaban más que felices de recibir dinero de Jeffrey Epstein". Fast Company . 11 de julio de 2019.
11. David Burden; Maggi Savin-Baden (24 de enero de 2019). Humanos virtuales: hoy y mañana. CRC Press. ISBN 978-1-351-36526-0. Recuperado el 25 de agosto de 2020 .
12. Ben Goertzel; Cassio Pennachin; Nil Geisweiller (8 de julio de 2014). Ingeniería de la inteligencia general, parte 1: un camino hacia la inteligencia artificial general avanzada a través del aprendizaje incorporado y la sinergia cognitiva. Springer. pp. 23–. ISBN 978-94-6239-027-0.

Enlaces externos

• Sitio 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 la inteligencia artificial general avanzada. Vídeo en YouTube. Presentado en la Universidad de Monash, Australia, septiembre de 2011. Adam Ford
• Vídeo de introducción a OpenCog por Ben Goertzel Vídeo en YouTube . Ben habla sobre OpenCog en Tai Po, Hong Kong, diciembre de 2011. Adam Ford
• Ben Goertzel - El futuro de la IAG - Desarrollo de Open Cog en Asia Vídeo en YouTube Adam Ford