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 encarnada robótica y virtual que define un conjunto de componentes interactivos diseñados para dar lugar a una inteligencia artificial general (IAG) 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 de trabajo OpenCog está concebido como un marco genérico para la investigación en IA general. Se han publicado investigaciones que utilizan OpenCog en revistas especializadas y se han presentado en conferencias y talleres, incluida la Conferencia anual sobre Inteligencia Artificial General . OpenCog se distribuye bajo los términos de la Licencia Pública General Affero de GNU .

OpenCog es utilizado por más de 50 empresas, incluidas Huawei y Cisco . ^{[ 3 ]}

OpenCog se basó originalmente en la publicación, en 2008, del código fuente del motor de cognición propietario "Novamente Cognition Engine" (NCE) de Novamente LLC. El código original de NCE se analiza en el libro de PLN (ver referencia más abajo). El desarrollo continuo de OpenCog cuenta con el apoyo del Instituto de Investigación de Inteligencia Artificial General (AGIRI), el proyecto Google Summer of Code , Hanson Robotics , SingularityNET y otros.

OpenCog se compone de:

• Una base de datos gráfica , denominada AtomSpace , almacena "átomos" (es decir, términos , fórmulas atómicas , oraciones y relaciones ) junto con sus "valores" ( valoraciones o interpretaciones , que pueden considerarse bases de datos 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 transitorios y modificables.

• Un conjunto de átomos predefinidos, denominados Atomese , que se utilizan para la representación genérica del conocimiento , como gráficos conceptuales y redes semánticas , así como para representar y almacenar las reglas (en el sentido de reescritura de términos ) necesarias para manipular dichos gráficos.

• Una colección de átomos predefinidos que codifican un subsistema de tipos , incluyendo constructores de tipos y tipos de funciones . Estos se utilizan para especificar los tipos de variables, términos y expresiones, así como la estructura de grafos 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 vinculadas , así como para realizar reducción beta .

• Una colección de átomos predefinidos que codifican un solucionador de satisfacibilidad módulo teorías , integrado como parte de un motor de consulta de grafos genérico, para realizar la coincidencia 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 otro hacia atrás , capaz de encadenar reglas. Las reglas son exactamente las consultas de grafos del subsistema de consultas de grafos, por lo que el motor de reglas se asemeja 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. La implementación actual utiliza el motor de reglas para encadenar reglas específicas de inferencia lógica (como el modus ponens ), junto con fórmulas matemáticas muy específicas que asignan una probabilidad y un nivel de confianza a cada deducción. Este subsistema puede considerarse como un asistente de pruebas que funciona con una forma modificada de inferencia bayesiana. ^{[ 5 ]}

• Un programa genético probabilístico evolucionista llamado Meta-Optimizing Semantic Evolutionary Search, o MOSES. ^{[ 6 ]} Este se utiliza para descubrir colecciones de programas cortos en Atomese que realizan tareas; estos pueden considerarse como una especie de aprendizaje de árboles de decisión , lo que da como resultado una especie de bosque de decisión , o más bien, una generalización del mismo.

• Un sistema de entrada de lenguaje natural que consta de una gramática de enlaces , e inspirado en parte tanto por la teoría del significado-texto como por la gramática de palabras de Dick Hudson , que codifica las relaciones semánticas y sintácticas en Atomese.

• Un sistema de generación de lenguaje natural. ^{[ 7 ]}

• Una implementación de la teoría Psi para manejar estados emocionales , impulsos y deseos, denominada OpenPsi. ^{[ 8 ]}

• Interfaces para robots de Hanson Robotics , incluyendo modelado de emociones ^{[ 9 ]} a través de OpenPsi. Esto incluye el proyecto Loving AI , utilizado para demostrar técnicas de meditación.

En 2008, el Machine Intelligence Research Institute (MIRI), anteriormente llamado Singularity Institute for Artificial Intelligence (SIAI), patrocinó a varios investigadores e ingenieros. Desde la participación de OpenCog en el Google Summer of Code en 2008 y 2009, se han realizado numerosas contribuciones de la comunidad de código abierto. Actualmente, MIRI ya no apoya a OpenCog. ^{[ 10 ]} OpenCog ha recibido financiación y apoyo de diversas fuentes, entre ellas el gobierno de Hong Kong, la Universidad Politécnica de Hong Kong , la Fundación Jeffrey Epstein VI ^{[ 11 ]} y Hanson Robotics . En 2013, OpenCog comenzó a proporcionar soluciones de IA a Hanson Robotics, ^{[ 12 ]} y en 2017, OpenCog se convirtió en miembro fundador de SingularityNET. ^{[ 13 ]}

Al igual que otras arquitecturas cognitivas , el objetivo principal es crear humanos virtuales, que son avatares tridimensionales . La meta es imitar comportamientos como emociones, gestos y aprendizaje. Por ejemplo, el módulo de emociones del software se programó precisamente porque los humanos tienen emociones. La Inteligencia Artificial General se puede lograr si simula la inteligencia humana. ^{[ 14 ]}

La autodescripción del proyecto OpenCog proporciona aplicaciones posibles adicionales que van en la dirección del procesamiento del lenguaje natural y la simulación de un perro. ^{[ 15 ]}

• Remontarse
• Ciclo
• Lista de paquetes de software libre y de código abierto
• OpenAI

• Hart, D; B Goertzel (2008). OpenCog: Un marco de software para la inteligencia artificial general integrativa (PDF) . Actas de la Primera Conferencia AGI.Gbooks

• 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

• Sitio web oficial
• Wiki de OpenCog
• AGI 2011: OpenCog - GoogleTechTalks en YouTube
• AGI 2011: Arquitecturas, Parte I - GoogleTechTalks en YouTube
• Inteligencia Artificial General: Ha llegado el momento - GoogleTechTalks 2007 en YouTube
• CogPrime: Una arquitectura integradora para la inteligencia artificial general encarnada
• OpenCog: Un marco de software de código abierto y un diseño y visión para la IA general avanzada. Vídeo en YouTube. Presentado en la Universidad de Monash, Australia, septiembre de 2011. Adam Ford
• Vídeo de presentación de 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.