Язык программирования MeTTa и проект OpenCog Hyperon.
У меня понимание лучше. Но я один (почти один).
---
Исследование OpenCog Hyperon
https://singularitynet.io/research/
Исследование OpenCog Hyperon
OpenCog Hyperon — это основной проект миссии SingularityNET по разработке полезного общего искусственного интеллекта. Hyperon стремится реализовать полную, масштабируемую систему общего искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, основанную на принципах OpenCog, также инициированную и возглавляемую доктором Беном Герцелем.
Hyperon состоит из двух основных программных компонентов:
1) Atomspace: чрезвычайно масштабируемая распределенная нейронно-символическая метаграфика знаний
2) Язык программирования MeTTa (постепенно вероятностно-зависимо типизированный).
Hyperon состоит из систем искусственного интеллекта более высокого уровня, построенных поверх основных компонентов, таких как вероятностное мышление (вероятностные логические сети, вероятностное программирование с зависимым типом), эволюционное обучение (MOSES), экономическая сеть распределения внимания (ECAN), стратегии машинного обучения и, потенциально, другие проприетарные системы искусственного интеллекта.
MeTTa формирует «универсальный транслятор», который позволяет этому широкому спектру систем ИИ динамически взаимодействовать на основе общей базы знаний Atomspace (и при этом расширять базу знаний).
Способность MeTTa поддерживать нейросимволические рассуждения и обрабатывать неопределенности (с использованием вероятностных рассуждений) делает его мощным и универсальным инструментом, который имеет решающее значение в нашем стремлении разработать ОИИ. Благодаря этой открытой архитектуре, которая охватывает очень разные стратегии искусственного интеллекта, OpenCog Hyperon стремится создать систему AGI, которая намного больше, чем сумма ее (уже) впечатляющих частей.
Области внимания
MeTTa — язык когнитивной архитектуры OpenCog Hyperon.
Интерпретатор MeTTa объединяет запросы к метаграфу Atomspace, используя предоставленные равенства, и реализует парадигмы функционального, логического и вероятностного программирования таким унифицированным способом. Он функционирует как универсальный транслятор самых разных компонентов, из которых состоит Hyperon, и является связующим звеном, скрепляющим все вместе. Точно так же, как каждый компонент ИИ в Hyperon может использовать свой собственный ограниченный вариант функций на основе MeTTa, MeTTa также может использоваться в качестве основы для создания других специфичных для предметной области языков или даже пользовательских интерфейсов с низким кодом / без кода для конкретных приложений в блокчейне Cardano. .
Distributed Atom Space (DAS) — своего рода граф, который оптимально использует пространство блокчейна для создания масштабируемой и быстрой базы знаний. Атомы могут представлять не только «данные», но также и «процедуры», а атомам могут быть назначены мимолетные, изменяющиеся значения для указания степени достоверности или для хранения других видов временных данных. Все это делает графы не просто хранилищем данных, но улавливает тонкие отношения между данными и позволяет графам самим по себе становиться исполняемыми программами.
Метаоптимизирующий семантический эволюционный поиск (MOSES) — новый подход к эволюции программ, основанный на построении представлений и вероятностном моделировании. MOSES успешно применяется для решения сложных задач в таких областях, как вычислительная биология, оценка настроений и управление агентами. Результаты имеют тенденцию быть более точными и требуют меньшего количества оценок объективной функции, чем другие системы эволюции программ, такие как генетическое программирование или эволюционное программирование. Лучше всего то, что результатом работы MOSES является не большая вложенная структура или числовой вектор, а компактная и понятная программа, написанная на простом Lisp-подобном мини-языке.
Сеть экономического внимания (ECAN) - ECAN взвешивает фрагменты знаний относительно друг друга, основываясь на том, что было важно для системы в прошлом и что важно в настоящее время. Распределение внимания имеет несколько целей: (1) Понимание того, какие знания должны храниться в памяти, какие должны храниться локально на диске, а какие могут храниться распределенно на других машинах. (2) Направлять процесс забывания. (3) Направлять рассуждения, проводимые PLN.
Вероятностные логические сети (PLN) — новый концептуальный, математический и вычислительный подход к неопределенным выводам. Чтобы проводить эффективные рассуждения в реальных условиях, программное обеспечение ИИ должно надежно справляться с неопределенностью. Однако прежние подходы к неопределенным выводам не обладают широтой охвата, необходимой для комплексного лечения разрозненных форм когнитивно-критической неопределенности. Выходя за рамки прежних вероятностных подходов к неопределенным выводам, PLN может охватить в рамках неопределенной логики такие идеи, как индукция, абдукция, аналогия, нечеткость и спекуляция, а также рассуждения о времени и причинности.
Atomspace Visualizer — Atomspace — очень сложная и динамичная система, которая будет более доступной для людей с хорошими инструментами визуализации.
SingularityNET работает над инструментами для поддержки следующих вариантов использования: (
1) Просматривайте живые изменения в Atomscspace при запуске некоторых демонстраций и тестировании с входными данными, чтобы они лучше интуитивно понимали, как работает Atomspace.
(2) Сосредоточьтесь на конкретных подмножествах графа и просмотрите структуры и отношения.
(3) Развернуть до уровня атома и перемещаться по графику на этом уровне.
(4) Следите за ходом конвейера обработки данных на приборной панели.
---
Исследование OpenCog Hyperon
https://singularitynet.io/research/
Исследование OpenCog Hyperon
OpenCog Hyperon — это основной проект миссии SingularityNET по разработке полезного общего искусственного интеллекта. Hyperon стремится реализовать полную, масштабируемую систему общего искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, основанную на принципах OpenCog, также инициированную и возглавляемую доктором Беном Герцелем.
Hyperon состоит из двух основных программных компонентов:
1) Atomspace: чрезвычайно масштабируемая распределенная нейронно-символическая метаграфика знаний
2) Язык программирования MeTTa (постепенно вероятностно-зависимо типизированный).
Hyperon состоит из систем искусственного интеллекта более высокого уровня, построенных поверх основных компонентов, таких как вероятностное мышление (вероятностные логические сети, вероятностное программирование с зависимым типом), эволюционное обучение (MOSES), экономическая сеть распределения внимания (ECAN), стратегии машинного обучения и, потенциально, другие проприетарные системы искусственного интеллекта.
MeTTa формирует «универсальный транслятор», который позволяет этому широкому спектру систем ИИ динамически взаимодействовать на основе общей базы знаний Atomspace (и при этом расширять базу знаний).
Способность MeTTa поддерживать нейросимволические рассуждения и обрабатывать неопределенности (с использованием вероятностных рассуждений) делает его мощным и универсальным инструментом, который имеет решающее значение в нашем стремлении разработать ОИИ. Благодаря этой открытой архитектуре, которая охватывает очень разные стратегии искусственного интеллекта, OpenCog Hyperon стремится создать систему AGI, которая намного больше, чем сумма ее (уже) впечатляющих частей.
Области внимания
MeTTa — язык когнитивной архитектуры OpenCog Hyperon.
Интерпретатор MeTTa объединяет запросы к метаграфу Atomspace, используя предоставленные равенства, и реализует парадигмы функционального, логического и вероятностного программирования таким унифицированным способом. Он функционирует как универсальный транслятор самых разных компонентов, из которых состоит Hyperon, и является связующим звеном, скрепляющим все вместе. Точно так же, как каждый компонент ИИ в Hyperon может использовать свой собственный ограниченный вариант функций на основе MeTTa, MeTTa также может использоваться в качестве основы для создания других специфичных для предметной области языков или даже пользовательских интерфейсов с низким кодом / без кода для конкретных приложений в блокчейне Cardano. .
Distributed Atom Space (DAS) — своего рода граф, который оптимально использует пространство блокчейна для создания масштабируемой и быстрой базы знаний. Атомы могут представлять не только «данные», но также и «процедуры», а атомам могут быть назначены мимолетные, изменяющиеся значения для указания степени достоверности или для хранения других видов временных данных. Все это делает графы не просто хранилищем данных, но улавливает тонкие отношения между данными и позволяет графам самим по себе становиться исполняемыми программами.
Метаоптимизирующий семантический эволюционный поиск (MOSES) — новый подход к эволюции программ, основанный на построении представлений и вероятностном моделировании. MOSES успешно применяется для решения сложных задач в таких областях, как вычислительная биология, оценка настроений и управление агентами. Результаты имеют тенденцию быть более точными и требуют меньшего количества оценок объективной функции, чем другие системы эволюции программ, такие как генетическое программирование или эволюционное программирование. Лучше всего то, что результатом работы MOSES является не большая вложенная структура или числовой вектор, а компактная и понятная программа, написанная на простом Lisp-подобном мини-языке.
Сеть экономического внимания (ECAN) - ECAN взвешивает фрагменты знаний относительно друг друга, основываясь на том, что было важно для системы в прошлом и что важно в настоящее время. Распределение внимания имеет несколько целей: (1) Понимание того, какие знания должны храниться в памяти, какие должны храниться локально на диске, а какие могут храниться распределенно на других машинах. (2) Направлять процесс забывания. (3) Направлять рассуждения, проводимые PLN.
Вероятностные логические сети (PLN) — новый концептуальный, математический и вычислительный подход к неопределенным выводам. Чтобы проводить эффективные рассуждения в реальных условиях, программное обеспечение ИИ должно надежно справляться с неопределенностью. Однако прежние подходы к неопределенным выводам не обладают широтой охвата, необходимой для комплексного лечения разрозненных форм когнитивно-критической неопределенности. Выходя за рамки прежних вероятностных подходов к неопределенным выводам, PLN может охватить в рамках неопределенной логики такие идеи, как индукция, абдукция, аналогия, нечеткость и спекуляция, а также рассуждения о времени и причинности.
Atomspace Visualizer — Atomspace — очень сложная и динамичная система, которая будет более доступной для людей с хорошими инструментами визуализации.
SingularityNET работает над инструментами для поддержки следующих вариантов использования: (
1) Просматривайте живые изменения в Atomscspace при запуске некоторых демонстраций и тестировании с входными данными, чтобы они лучше интуитивно понимали, как работает Atomspace.
(2) Сосредоточьтесь на конкретных подмножествах графа и просмотрите структуры и отношения.
(3) Развернуть до уровня атома и перемещаться по графику на этом уровне.
(4) Следите за ходом конвейера обработки данных на приборной панели.