Введение
Проект искусственного интеллекта Open Mind Common Sense (OMCS) — это проект искусственного интеллекта, базирующийся в Медиа-лаборатории Массачусетского технологического института (MIT), целью которого является создание и использование обширной базы знаний здравого смысла, основанной на вкладах десятков тысяч людей в сети Интернет. Проект был активен с 1999 по 2016 год. За время своего существования он накопил более миллиона фактов на английском языке, предоставленных более чем 15 000 участниками, а также базы знаний на других языках. Большая часть программного обеспечения OMCS построена на трех взаимосвязанных представлениях: корпусе текстов на естественном языке, с которым люди взаимодействуют напрямую, семантической сети, созданной на основе этого корпуса и называемой ConceptNet, и матричном представлении ConceptNet под названием AnalogySpace, способном выводить новые знания с помощью понижения размерности. В исходном виде база данных OMCS представляет собой просто набор этих коротких предложений, передающих общеизвестные факты. Для использования этих знаний в вычислительных целях их необходимо преобразовать в более структурированный формат.
Open Mind Common Sense (OMCS) is an artificial intelligence project based at the Massachusetts Institute of Technology (MIT) Media Lab whose goal is to build and utilize a large commonsense knowledge base from the contributions of many thousands of people across the Web. It has been active from 1999 to 2016. Since its founding, it has accumulated more than a million English facts from over 15,000 contributors in addition to knowledge bases in other languages. Much of OMCS's software is built on three interconnected representations: the natural language corpus that people interact with directly, a semantic network built from this corpus called ConceptNet, and a matrix based representation of ConceptNet called AnalogySpace that can infer new knowledge using dimensionality reduction. In its native form, the OMCS database is simply a collection of these short sentences that convey some common knowledge. In order to use this knowledge computationally, it has to be transformed into a more structured representation.
Концептнет
ConceptNet — семантическая сеть, основанная на информации из базы данных OMCS. ConceptNet представлен в виде ориентированного графа, узлами которого являются понятия, а ребра — утверждения здравого смысла об этих понятиях. Понятия представляют собой наборы тесно связанных фраз на естественном языке, таких как именные группы, глагольные группы, прилагательные группы или предложения. Он использует ConceptNet в качестве основного лексического ресурса, чтобы помочь компаниям осмыслить и извлечь ценную информацию из огромных объемов качественных данных, включая опросы, отзывы о продуктах и данные социальных сетей.
Инструменты машинного обучения
Информация в ConceptNet может быть использована в качестве основы для алгоритмов машинного обучения. Одно из представлений, называемое AnalogySpace, использует сингулярное разложение для обобщения и представления закономерностей в знаниях, содержащихся в ConceptNet, таким образом, чтобы их можно было использовать в приложениях искусственного интеллекта. Его создатели распространяют набор инструментов машинного обучения на Python под названием Divisi.
ConceptNet, in a way that can be used in AI applications. Its creators distribute a Python machine learning toolkit called Divisi