OpenCog
| 原作者 | OpenCog Developers |
|---|---|
| 开发者 | OpenCog Foundation |
| 首次发布 | 2008年1月21日[1] |
| 当前版本 |
|
| 源代码库 | |
| 编程语言 | C++、Python、Scheme |
| 平台 | Linux |
| 类型 | 强人工智能 |
| 许可协议 | |
| 网站 | opencog |
OpenCog是一项以打造开源人工智能框架为目标的开发专案，OpenCog Framework是一种应用于广泛AGI研究的通用框架，其中OpenCog Prime是一种用于机器人和虚拟体化认知的架构，该架构定义了一组互动元件，用来产生与人类对等，从整体系统涌现而来的通用人工智能（AGI），[3]本‧格策尔（Ben Goertzel）是其主要设计者。使用OpenCog进行的研究已发表在期刊上，也在包含年度人工智能大会在内的各种会议和研讨会上被介绍。 OpenCog是根据GNU Affero通用公共许可证的条款发行的。
包括华为和思科在内的50多家公司正在使用OpenCog。 [4]
起源
Novamente LLC在2008年发布专利“ Novamente认知引擎”（NCE），最初的OpenCog则是以其源代码为基础来开发的。PLN手册有对NCE源代码进行讨论（请参阅下方的参考文献）。人工智能研究院（AGIRI）、Google夏日程式码计划、汉森机器人公司、SingularityNET等单位也持续支援对OpenCog的开发。
元件
OpenCog包含：
- 图形数据库“AtomSpace （页面存档备份，存于互联网档案馆）”，其中包含“原子”（即项、原子公式、句子和关系 ）与其“值”（赋值或解释 ，可以视为每个原子的键值数据库） ）。其中一个值的例子为真值 。 原子是全局唯一的，且不可变，被编入了索引之中（可搜索）；值则是暂时且可变的。
- 一组预定义的原子，它们编码可满足性模理论求解器，作为通用图形查询引擎的内建部分，用于执行图形和超图形模式匹配（ 同构子图探索 ）。 这将结构化查询语言（ SQL ）的概念推广到通用图形查询的领域，是图形查询语言的延伸型式。
- “规则引擎”包括前向连接器和后向连结器 ，能够将规则串联起来。这些规则正是图形查询子系统的图形查询规则，因此规则引擎与计划查询器相似。 它是为了能够实作不同类型的“推理引擎”（reasoning systems）和推理系统而设计，例如贝叶斯推理或模糊逻辑 ，或用于实现实际任务，如约束求解器或运动规划器 。
- “ECAN”是一种基于经济学理论的注意力分配子系统。[5] 在控制推理和连结过程中所遇到的搜索可能性会产生组合爆炸，该子系统即用于控制组合爆炸。
- “几率推理引擎”是根据几率逻辑网络 （PLN）的实作。 目前实作方式是使用规则引擎将特定的逻辑推理规则（如假言推理 ）与一些具体的数学公式合起来，为每个演绎推论分配几率和置信度。这个子系统可以被认为是使用改良过的贝叶斯推理形式的证明助手 。
- “元语义最佳化演化搜索”（Meta-Optimizing Semantic Evolutionary Search, or MOSES）是一种几率遗传程式演化器，[6] 用于探索完成任务的简短Atomese程式。；这些可以被认为是执行一种决策树学习 ，进而产生决策森林 ，或更精确地说是其归纳。
- 自然语言生成系统[7] 。
应用领域
与其他认知架构类似，主要目的是建立虚拟人类，这是三维的虚拟化身。 目的是模仿诸如情绪、手势和学习之类的行为。举例来说，由于人类有情感，因此仅会对软件中的情感模块程式进行撰写。如果能够模拟人类的智慧，那就可以实现人工智能。[10]
OpenCog计划的自我描述提供了其他可能的应用程序，这些应用程序正朝着自然语言处理以及对狗的模拟方向发展。[11]
参见
外部链接
- 官方网站
- OpenCog Wiki （页面存档备份，存于互联网档案馆）
- YouTube上的AGI 2011: OpenCog - GoogleTechTalks
- YouTube上的AGI 2011: Architectures Part I - GoogleTechTalks
- YouTube上的Artificial General Intelligence: Now Is the Time - 2007 GoogleTechTalks
- CogPrime: An Integrative Architecture for Embodied Artificial General Intelligence （页面存档备份，存于互联网档案馆）
- OpenCog: An Open Source Software Framework & A Design & Vision for Advanced AGI.&t=0h0m0s YouTube上的视频 Given at Monash University Australia, Sept 2011. Adam Ford
- Video introduction to OpenCog by Ben Goertzel&t=0h0m0s YouTube上的视频. Ben speaks on OpenCog in Tai Po, Hong Kong, Dec 2011. Adam Ford
- Ben Goertzel - the future of AGI - Open Cog development in Asia&t=0h0m0s YouTube上的视频 Adam Ford
参考资料
- ^ OpenCog Release. 21 January 2008 [21 January 2008]. （原始内容存档于2016-01-28）.
- ^ Release 5.0.3. 2016年6月28日 [2018年7月22日].
- ^ OpenCog: Open-Source Artificial General Intelligence for Virtual Worlds | CyberTech News. 2009-03-06 [2016-10-01]. （原始内容存档于2009-03-06）.
- ^ Rogers, Stewart. SingularityNET talks collaborative AI as its token sale hits 400% oversubscription. venturebeat.com. VentureBeat. 2017-12-07 [2018-03-13]. （原始内容存档于2017-12-07）.
- ^ Economic Attention Allocation. [2021-08-18]. （原始内容存档于2011-10-13）.
- ^ MOSES. [2021-08-18]. （原始内容存档于2010-08-26）.
- ^ Natural Language Generation.. [2021-08-18]. （原始内容存档于2017-05-17）.
- ^ OpenPsi. [2021-08-18]. （原始内容存档于2014-05-16）.
- ^ Archived copy. [2015-04-24]. （原始内容存档于2018-03-19）.
- ^ David Burden; Maggi Savin-Baden. Virtual Humans: Today and Tomorrow. CRC Press. 24 January 2019 [25 August 2020]. ISBN 978-1-351-36526-0. （原始内容存档于2021-04-30）.
- ^ Ben Goertzel; Cassio Pennachin; Nil Geisweiller. Engineering General Intelligence, Part 1: A Path to Advanced AGI via Embodied Learning and Cognitive Synergy. Springer. 8 July 2014: 23– [2021-08-18]. ISBN 978-94-6239-027-0. （原始内容存档于2021-04-30）.